KI-Agenten decken Schwachstellen in Zahlungsprozessen auf

Agentic AI entwickelt sich vom Experiment zum operativen Werkzeug. Nach einer Studie der Technologieberatung Thoughtworks haben 77 Prozent der weltweit befragten Führungskräfte ihren KI-Fokus von Effizienzsteigerungen auf Innovation und Wachstum verlagert. 35 Prozent zählen Agentic AI bereits zu ihren wichtigsten KI-Investitionen, in Deutschland sind es 31 Prozent.

Wie ein produktiver Einsatz aussehen kann, zeigt Billogram mit seinem KI-Agenten Agentic Assist. Das schwedische Fintech betreibt eine Plattform für wiederkehrende Zahlungen, die Rechnungsstellung, Kundenkommunikation, Mahnwesen und Forderungsmanagement verbindet. Der Agent ist direkt in diese Infrastruktur eingebunden und kann deshalb nicht nur Auskünfte geben, sondern innerhalb festgelegter Regeln Aktionen ausführen.

Kontext statt FAQ-Antworten

Agentic Assist kennt Rechnungsdetails, Zahlungshistorie, Fälligkeiten und Zahlungsmethode. Kunden können damit unmittelbar auf der digitalen Rechnung Fragen klären oder passende Schritte auslösen, ohne in eine separate Chatbot-Umgebung wechseln zu müssen.

Damit geht der Ansatz über klassische Assistenten hinaus, die Antworten generieren oder auf Hilfeseiten verweisen. „Der größte Mehrwert entsteht nicht dadurch, dass KI schnellere Antworten liefert“, sagt Billogram-Gründer und CEO Jonas Suijkerbuijk. Kunden könnten ihr Anliegen vielmehr unmittelbar selbst lösen, ohne zuvor den Kundenservice kontaktieren zu müssen.

Erste Zahlen aus dem schwedischen Telekommunikationsmarkt stützen den Ansatz. Bei einem Breitbandanbieter sank die Zahl der Serviceanfragen zu Zahlungen trotz wachsendem Kundenstamm um 40 Prozent. Je nach eingesetztem Szenario bearbeitet Agentic Assist laut Billogram inzwischen 65 bis 78 Prozent der zahlungsbezogenen Anfragen vollständig ohne menschliches Eingreifen.

Kundenfragen werden zu Prozessdaten

Der Einsatz liefert zugleich Informationen über Schwächen der zugrunde liegenden Abläufe. Wiederholen sich bestimmte Fragen, lässt sich daraus ableiten, welche Rechnungen, Zahlungsbedingungen oder Kommunikationsschritte erklärungsbedürftig sind.

Bei einem schwedischen Mobilfunkanbieter zeigte die Analyse anonymisierter KI-Dialoge beispielsweise, dass zahlreiche Neukunden ihre erste Rechnung für unerwartet hoch hielten. Ursache war kein Abrechnungsfehler, sondern ein längerer erster Abrechnungszeitraum, der auf der Rechnung nicht ausreichend erklärt wurde. Nach einer Anpassung der Information gingen entsprechende Anfragen deutlich zurück.

„Jede Frage rund um eine Zahlung ist ein Signal dafür, dass irgendwo Reibung entstanden ist“, erklärt Suijkerbuijk. Der strategische Nutzen liege darin, solche Muster systematisch sichtbar zu machen.

Vom Automatisieren zum Verbessern

Agentic AI kann damit zwei Aufgaben verbinden: Routinefälle automatisiert abwickeln und gleichzeitig Hinweise darauf liefern, warum diese Fälle überhaupt entstehen. Support-Teams gewinnen Kapazitäten für komplexere Anliegen, während Unternehmen wiederkehrende Ursachen für Kundenkontakte beseitigen können.

Der Nutzen autonomer KI-Agenten misst sich damit nicht allein an der Zahl eingesparter Servicekontakte. Interessanter wird, ob ihre Daten dazu beitragen, Zahlungsprozesse verständlicher zu gestalten und vermeidbare Rückfragen dauerhaft zu reduzieren. Suijkerbuijk bringt diesen Ansatz auf den Punkt: Die Stärke von Agentic AI liege darin, Unternehmen erkennen zu lassen, „warum diese Aufgaben überhaupt entstehen“.