Monk führt KI-gestützte Anrufe und Rückrufe für Forderungsmanagement ein
Monk hat Voice Collections gestartet, eine neue Funktion, die KI-gestützte Anrufe und Rückrufe für das Forderungsmanagement nutzt. Der Dienst zielt darauf ab, die Inkassoprozesse zu automatisieren und die Effizienz zu steigern.

Monk, eine KI-native Plattform für das Forderungsmanagement, hat Voice Collections eingeführt. Die neue Funktion ermöglicht es dem KI-Agenten Julia, ausgehende Inkassogespräche zu führen und eingehende Kundenanfragen zu Rechnungen und Zahlungen über eine dedizierte Geschäftsnummer zu bearbeiten. Diese Integration bringt den Telefonkanal, der historisch gesehen der effektivste für das Inkasso ist, in Monks automatisiertes System.
Weltweit belaufen sich unbezahlte Rechnungen auf rund 10 Billionen US-Dollar, wobei die durchschnittliche Zahlungsdauer erheblich ansteigt. Obwohl Telefongespräche nachweislich zwei- bis dreimal effektiver sind als E-Mail für das Inkasso, verlassen sich viele Finanzteams aufgrund von Skalierungsproblemen bei manuellen Anrufen und den damit verbundenen Kosten weiterhin auf E-Mail. Voice Collections adressiert dies durch die Ermöglichung automatisierter Kontaktaufnahmen zu allen überfälligen Konten.
Der KI-Agent Julia kann Anrufe basierend auf vordefinierten Inkassostrategien initiieren und auf Kundenrückrufe reagieren, um Fragen zu Rechnungen oder Zahlungsdetails zu beantworten. Dies ermöglicht es Unternehmen, eine umfassende Nachverfolgung aller ausstehenden Forderungen sicherzustellen und die Zahlungsgeschwindigkeit potenziell zu verbessern. Zuvor zeigte Monks Agent eine höhere Antwortrate als Standard-Mahnverfahren und löste 88,2 % der Inkassofälle ohne menschliches Eingreifen.
"Voice Collections wurde entwickelt, damit Finanzteams den Telefonkanal endlich in dem Umfang nutzen können, wie es ihnen E-Mail ermöglicht hat", sagte George Kurdin, Gründer und CEO von Monk. "Mit einem fähigen Sprachassistenten können Kunden effektiv interagieren und zeitnahe Unterstützung erhalten." Die Funktion ist mit strengen Sicherheitsvorkehrungen konzipiert und arbeitet auf Basis von Referenzdaten, um Genauigkeit zu gewährleisten und Fehler im Inkassoprozess zu vermeiden.