Verbessern Sie Ihre Debitorenbuchhaltung

HighRadius mit dieser 6-Schritte-Anleitung optimieren
Verbessern Sie Ihre Debitorenbuchhaltung

Debitorenmanagement in HighRadius für den Cashflow optimieren

Unsere Plattform hilft Ihnen, verborgene Bottlenecks und Prozessreibung zu identifizieren, die zu Zahlungsverzögerungen führen. Sie können den gesamten Rechnungsweg visualisieren, um zu erkennen, wo manuelle Aufgaben Ihre Finanzoperationen verlangsamen. Diese Transparenz ermöglicht es Ihnen, Workflows zu optimieren und das gesamte Cashflow-Management zu verbessern.

Laden Sie unsere vorkonfigurierte Datenvorlage herunter und gehen Sie häufige Herausforderungen an, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Befolgen Sie unseren Sechs-Schritte-Verbesserungsplan und einsetzen Sie den Leitfaden zur Datenvorlage, um Ihre Abläufe zu optimieren.

Detaillierte Beschreibung anzeigen

Die strategische Notwendigkeit für Exzellenz in der Debitorenbuchhaltung

Im modernen Unternehmensumfeld ist die Liquiditätssteuerung mehr als nur eine Backoffice-Funktion. Sie ist ein strategischer Hebel für Wachstum. Wenn Ihre Debitorenbuchhaltung effizient arbeitet, profitiert Ihr Unternehmen von einem stetigen Strom an Betriebskapital, das in Innovation und Marktexpansion reinvestiert werden kann. Viele Teams kämpfen jedoch mit fragmentierten Daten und manuellen Prozessen, die den wahren Status ihrer Rechnungen verschleiern. HighRadius bietet eine leistungsstarke, KI-gesteuerte Umgebung zur Verwaltung dieser Transaktionen, aber das schiere Datenvolumen kann zugrunde liegende Ineffizienzen oft verdecken. Indem Sie sich darauf konzentrieren, die Debitorenbuchhaltung durch systematische Analyse zu verbessern, können Sie Ihren Credit-to-Cash-Zyklus von einem Kostenfaktor in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln. Bei dieser Transformation geht es nicht nur um schnellere Zahlungen, sondern darum, eine widerstandsfähigere und vorhersehbarere finanzielle Grundlage zu schaffen.

Komplexe Rechnungslebenszyklen mit Process Mining entschlüsseln

Process Mining bietet eine einzigartige Perspektive auf Ihre HighRadius-Workflows. Während traditionelle Berichte Ihnen sagen, was passiert ist, zeigt Ihnen Process Mining, wie es passiert ist. Durch die Extraktion digitaler Spuren aus HighRadius können Sie jeden Schritt einer Rechnung rekonstruieren, von ihrer Erstellung bis zur finalen Bankabstimmung. Diese Transparenz ist entscheidend, da sie verborgene Abweichungen aufdeckt, die Ihren Cashflow verlangsamen. Sie könnten feststellen, dass Rechnungen für bestimmte Kundensegmente aufgrund fehlender Dokumentation konsequent verzögert werden oder dass bestimmte Streitcodes langwierige Überprüfungszyklen auslösen, die automatisiert werden könnten. Dieser datengesteuerte Ansatz ermöglicht es Ihnen, über anekdotische Beweise hinauszugehen und Entscheidungen auf der Grundlage des tatsächlichen Verhaltens Ihrer Finanzprozesse zu treffen, um sicherzustellen, dass Ihre Optimierungsbemühungen dort ansetzen, wo sie die größte Wirkung erzielen.

Hochwirksame Bereiche für die Prozessoptimierung gezielt ansteuern

Einer der Hauptvorteile des Einsatzes von Process Mining in einer HighRadius-Umgebung ist die Fähigkeit, genaue Engpässe zu identifizieren. Zum Beispiel ist das Forderungsmanagement oft eine Hauptquelle für Reibungsverluste. Wenn ein Kunde eine Rechnung beanstandet, stoppt die Uhr für die Zahlung, und die Durchlaufzeit beginnt sich auszudehnen. Process Mining hilft Ihnen zu erkennen, ob diese Streitigkeiten in einer Warteschlange hängen, auf interne Genehmigung warten oder ob sie das Ergebnis wiederkehrender Abrechnungsfehler sind, die an der Quelle behoben werden können. Darüber hinaus können Sie die Effektivität Ihrer Inkassostrategien analysieren, um zu erfahren, wie Sie die Durchlaufzeit in der Debitorenbuchhaltung reduzieren können. Durch den Vergleich der Erfolgsquoten verschiedener Mahnfolgen und Zahlungsbedingungen können Sie Ihre Ansprache verfeinern, um hochwertige Konten oder solche mit einer höheren Zahlungswahrscheinlichkeit zu priorisieren und so Ihre Days Sales Outstanding zu reduzieren. Dieses detaillierte Einblicksniveau ermöglicht die Erstellung effektiverer, personalisierter Inkassostrategien, die Kundenbeziehungen respektieren und gleichzeitig den Cashflow beschleunigen.

Konkrete Geschäftsergebnisse erzielen

Das ultimative Ziel der Prozessoptimierung ist es, messbare Verbesserungen der finanziellen Leistung zu erzielen. Wenn Sie Ihre AR-Prozesse in HighRadius optimieren, beeinflussen Sie direkt das Geschäftsergebnis. Die Verkürzung der Zeit, die zur Beilegung von Streitigkeiten und zur Bearbeitung von Zahlungen benötigt wird, führt zu einer erheblichen Senkung der Kapitalkosten. Darüber hinaus können Sie Ihr Team durch die Identifizierung und Eliminierung manueller Nacharbeiten, wie z.B. die Korrektur falsch angewendeter Zahlungen oder das erneute Versenden von Rechnungen, entlasten, damit es sich auf strategische Aufgaben mit hoher Priorität konzentrieren kann. Auch die Compliance und die Prüfungsbereitschaft verbessern sich, da Sie einen transparenten, durchgängigen Prüfpfad für jede Transaktion erhalten. Dieses Maß an Kontrolle gewährleistet, dass Ihre Finanzberichterstattung korrekt ist und Ihr Unternehmen sowohl interne Richtlinien als auch externe Vorschriften einhält, wodurch das Risiko von Prüfungsergebnissen und Finanzberstellungen verringert wird.

Ihre Transformationsstrategie initiieren

Die Verbesserung Ihrer Debitorenbuchhaltungsleistung ist eine iterative Reise, die mit einem klaren Verständnis Ihres aktuellen Zustands beginnt. Durch die Nutzung der fortschrittlichen Funktionen von HighRadius in Verbindung mit den tiefgreifenden Erkenntnissen des Process Mining können Sie beginnen, die Komplexität Ihrer Rechnungsstellung und Inkasso schrittweise zu entschlüsseln. Konzentrieren Sie sich zunächst auf eine bestimmte Geschäftseinheit oder ein Kundensegment, in dem Sie Ineffizienzen vermuten. Nutzen Sie die Daten, um Ihre Hypothesen zu validieren, gezielte Änderungen umzusetzen und die Auswirkungen auf Ihre Schlüsselkennzahlen kontinuierlich zu überwachen. Dieser proaktive Ansatz stellt sicher, dass Ihre AR-Operationen agil und reaktionsfähig auf die Bedürfnisse des Unternehmens bleiben und letztendlich Ihre finanzielle Gesundheit in einem sich ständig ändernden Markt sichern. Während Sie diese Prozesse verfeinern, werden Sie ein skalierbares Exzellenzmodell schaffen, das auf Ihr gesamtes Finanzunternehmen angewendet werden kann.

Debitorenbuchhaltung `Order to Cash` Inkassomanagement DSO-Reduzierung Kreditkontrolle Rechnungslebenszyklus Cash Application Finanzabteilung

Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Rechnungen verbleiben oft in einem schwebenden Zustand ohne klare Zuständigkeit, was zu erheblichen Erhöhungen der Days Sales Outstanding führt. Dieser Mangel an Dynamik wirkt sich direkt auf das Working Capital aus und zwingt das Finanzteam in eine reaktive Haltung bei der Cashflow-Steuerung. Die daraus resultierende Unsicherheit erschwert es der Führung, die Liquidität für das kommende Quartal präzise zu prognostizieren.

Wird ein Streitfall eröffnet, gerät er oft in einen langen Zyklus von Überprüfungen und administrativen Verzögerungen, die den Rechnungsausgleich verhindern. Diese Verzögerungen binden nicht nur Kapital, sondern schaden auch den Kundenbeziehungen durch wiederholte Nachfragen. Ohne eine klare Übersicht über den Zeitplan fällt es Managern schwer, genau zu bestimmen, welche Abteilungen für die Blockade verantwortlich sind.

Selbst mit automatisierten Tools erfordern viele Zahlungen manuelles Eingreifen, um Kontoauszüge mit offenen Rechnungen abzugleichen. Diese arbeitsintensive Arbeit verlangsamt den Abstimmungsprozess und kann zu ungenauen Berichten über aktuelle Forderungen führen. Teams finden sich oft in Tabellenkalkulationen vergraben, um Abgleichsfehler zu beheben, die vom System hätten behandelt werden sollen.

Kunden geben oft ein Zahlungsversprechen ab, um Inkassoaktivitäten zu stoppen, doch viele dieser Zusagen werden nicht pünktlich erfüllt. Dies erzeugt ein falsches Sicherheitsgefühl bei der Cashflow-Prognose und führt zu einer ineffizienten Priorisierung des Inkassos. HighRadius-Benutzern fehlt oft der historische Kontext, um zu wissen, welche Kunden ihre Zahlungsverpflichtungen wahrscheinlich nicht einhalten werden.

Das zu frühe oder zu späte Senden von Mahnungen kann entweder zuverlässige Kunden verärgern oder diejenigen nicht beeinflussen, die konsequent zu spät zahlen. Ohne ein datengesteuertes Timing verschwendet das Inkasso-Team Aufwand für Konten, die ohnehin gezahlt hätten. Dieser Mangel an Präzision reduziert die Gesamtwirkung Ihrer Debitorenmanagement-Strategie.

Wenn Kunden Teilzahlungen leisten, gerät der verbleibende Saldo oft in einen Schwebezustand, in dem er weder vollständig bestritten noch aktiv eingefordert wird. Diese Fragmentierung verkompliziert die Buchhaltung und erschwert die Bewertung des wahren Wertes ausstehender Forderungen. Der Aufwand, diesen kleinen Restbeträgen nachzugehen, übersteigt oft den finanziellen Nutzen.

Kleinere Abweichungen bei Versand oder Preisen führen häufig zu einer Vielzahl geringwertiger Streitigkeiten, die einen unverhältnismäßig hohen Anteil der Mitarbeiterzeit in Anspruch nehmen. Die Kosten für die Beilegung dieser Probleme können manchmal den Wert der Rechnung selbst übersteigen. Unternehmen benötigen eine Möglichkeit, zwischen hochprioritären finanziellen Risiken und geringfügigem administrativen Aufwand zu unterscheiden.

Selbst nachdem ein Streitfall zugunsten des Kunden gelöst wurde, bleibt die Rechnung in den Büchern offen, bis eine Gutschrift ausgestellt und verbucht wird. Verzögerungen bei diesem administrativen Schritt blähen Alterungsberichte auf und vermitteln ein verzerrtes Bild der finanziellen Gesundheit. Dieser Bottleneck hindert das Debitorenbuchhaltungsteam daran, ein genaues und sauberes Hauptbuch zu führen.

Verschiedene Kundensegmente zeigen oft unterschiedliche Compliance-Niveaus hinsichtlich ihrer vereinbarten Zahlungsbedingungen. Ohne eine klare Sicht auf diese Muster ist es schwierig, bessere Konditionen auszuhandeln oder Kreditratings basierend auf tatsächlichem historischem Verhalten anzupassen. Unternehmen verzichten häufig auf Working Capital-Gewinne, weil sie die Einhaltung der Bedingungen nicht konsequent durchsetzen.

Große Unternehmenskonten mit Hunderten von aktiven Rechnungen können einzelne Posten verbergen, die aufgrund kleiner technischer Fehler ins Stocken geraten sind. Diese übersehenen Rechnungen veraltern schließlich und werden mit der Zeit erheblich schwerer einzuziehen. Ohne granulare Transparenz summieren sich diese kleinen Verluste zu einem erheblichen Umsatzverlust.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Die Verkürzung der Zeit bis zum Zahlungseingang verbessert direkt das Working Capital und die Liquidität. Durch die Beschleunigung der Umwandlung von Rechnungen in Bargeld reduziert das Unternehmen seine Abhängigkeit von externer Finanzierung und stärkt seine Bilanz. Diese Metrik ist der Hauptindikator für die Gesundheit der Forderungen.

ProcessMind identifiziert die spezifischen Phasen, in denen Rechnungen in HighRadius ins Stocken geraten, und deckt Engpässe bei Genehmigungen oder Kundenreaktionen auf. Die Verfolgung dieser Verzögerungen ermöglicht gezielte Interventionen, die den Weg von der Rechnungsstellung bis zur Bankverrechnung straffen und so sicherstellen, dass Bargeld so schnell wie möglich eingezogen wird.

Lange Streitbeilegungszeiten binden Umsätze und frustrieren Kunden. Eine Verkürzung dieser Zyklen stellt sicher, dass gültige Ansprüche schnell bearbeitet und rechtmäßige Zahlungen ohne weitere Verzögerung freigegeben werden, was die Erosion der Kundenbeziehung verhindert und den Cash-Zyklus verbessert.

Die Plattform bildet den Lebenszyklus von Streitfällen ab, um repetitive Schleifen oder Übergabeverzögerungen zwischen Abteilungen zu finden. Die Überwachung dieser Interaktionen hilft Teams, Unstimmigkeiten schneller zu lösen und verhindert, dass kleine Probleme zu großen Zahlungsbarrieren werden, die die gesamte finanzielle Leistung beeinträchtigen.

Der manuelle Abgleich von Zahlungen mit Rechnungen ist arbeitsintensiv und fehleranfällig. Hohe Raten der Straight-Through-Verarbeitung reduzieren den administrativen Aufwand und stellen sicher, dass Kundenkonten aktuelle Salden in Echtzeit widerspiegeln, was eine genauere Sicht auf die finanzielle Lage bietet.

Durch die Analyse der Grundursachen für Abgleichsfehler zeigt ProcessMind auf, wo Dateninkonsistenzen auftreten. Diese Erkenntnis ermöglicht die Verfeinerung von Automatisierungsregeln innerhalb der Forderungsplattform, um höhere Abgleichsraten ohne menschliches Eingreifen zu erzielen und die Kosten pro Transaktion erheblich zu senken.

Wenn Kunden sich auf ein bestimmtes Zahlungsdatum festlegen, ist Verlässlichkeit entscheidend für eine präzise Cashflow-Prognose. Höhere Erfüllungsquoten bedeuten vorhersehbarere Einnahmenströme und weniger verschwendeten Aufwand für Inkasso-Agenten, die sonst gebrochenen Vereinbarungen nachgehen müssten.

ProcessMind verfolgt die Historie der Kundenzusagen im Vergleich zum tatsächlichen Zahlungsverhalten, um Trends bei gebrochenen Versprechen zu identifizieren. Diese Analysen helfen, Follow-up-Aktionen für Konten mit hohem Risiko zu priorisieren, bevor das Zahlungsdatum verpasst wird, was einen proaktiven Ansatz im Kreditmanagement ermöglicht.

Zu frühe Mahnungen können Kunden verärgern, während zu späte Mahnungen das Risiko des Zahlungsverzugs erhöhen. Die Suche nach dem optimalen Rhythmus gewährleistet, dass Inkasso-Bemühungen sowohl effektiv als auch kundenbeziehungsschonend sind, indem Schnelligkeit und Servicequalität in Einklang gebracht werden.

Durch Process Mining können Teams erkennen, welche Erinnerungssequenzen bei verschiedenen Kundensegmenten zu den schnellsten Zahlungen führen. Dieser datengesteuerte Ansatz ermöglicht die Anpassung von Kommunikations-Triggern, um die Wirkung zu maximieren und sicherzustellen, dass Ressourcen dort eingesetzt werden, wo sie die besten Ergebnisse erzielen.

Rechnungen, die länger als 90 Tage unbezahlt bleiben, erhöhen das Risiko von Uneinbringlichkeiten erheblich. Die Beseitigung dieses Rückstands stellt einen gesunden Cashflow wieder her und verbessert die allgemeine Genauigkeit der Finanzberichterstattung, indem der Bedarf an hohen Rückstellungen für Uneinbringlichkeiten reduziert wird.

Das Tool visualisiert den Fluss der gealterten Posten, um genau zu bestimmen, warum sie in standardmäßigen Inkasso-Workflows umgangen wurden. Diese Transparenz ermöglicht es Managern, Ressourcen auf stagnierende Konten umzuleiten, die eine manuelle Eskalation oder Klärung erfordern, und verhindert so, dass sie uneinbringlich werden.

Verzögerungen bei der Ausstellung von Gutschriften verhindern oft die Verrechnung von Rechnungen, selbst wenn der Kunde den Restbetrag bereits bezahlt hat. Eine schnelle Ausstellung stellt sicher, dass die Buchhaltungsunterlagen synchronisiert werden und verhindert unnötige Inkassoanrufe, die das Kundenvertrauen schädigen können.

ProcessMind deckt die internen Genehmigungswege für Kreditanfragen auf und hebt unnötige Schritte oder langsame Bearbeiter hervor. Die Straffung dieser Workflows reduziert die Zeit zwischen Streitbeilegung und finaler Rechnungsabstimmung, was zu einem saubereren und effizienteren Ledger führt.

Die inkonsistente Handhabung von Teilzahlungen führt zu Verwirrung und erschwert die Customer Journey. Standardisierte Prozesse stellen sicher, dass jede Teilzahlung korrekt verbucht und der verbleibende Restbetrag transparent verfolgt wird, was es beiden Parteien erleichtert, sich auf den endgültigen fälligen Betrag zu einigen.

Durch die Analyse, wie Teilzahlungen vom Standardweg abweichen, identifiziert ProcessMind, wo manuelle Workarounds verwendet werden. Die Etablierung eines konsistenten Ablaufs reduziert die Komplexität der Verwaltung von Kundenkonten mit hohem Volumen und vereinfacht den Monatsabschlussprozess.

Kunden überschreiten häufig die vereinbarten Zahlungsziele, was zu versteckten Kosten für den Lieferanten führt. Eine strikte Durchsetzung dieser Bedingungen stellt sicher, dass das Unternehmen den Wert erhält, den es während des Verkaufsprozesses ausgehandelt hat, und ein konsistentes Cashflow-Profil beibehält.

Die Plattform vergleicht tatsächliche Zahlungsdaten mit vertraglichen Bedingungen, um systematische Ausreißer zu erkennen. Die Identifizierung dieser Muster ermöglicht es dem Kreditorenbuchhalter-Team, Bedingungen neu zu verhandeln oder Inkassostrategien für bestimmte Kundensegmente anzupassen, die konsequent verspätet zahlen.

Ein hohes Volumen an kleinen Streitigkeiten kann das Debitorenbuchhaltungsteam überfordern, selbst wenn die finanziellen Auswirkungen pro Fall gering sind. Die Reduzierung dieser Vorkommnisse ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf hochwertige Abstimmungsaufgaben zu konzentrieren, die für das Geschäftsergebnis wichtiger sind.

ProcessMind kategorisiert die Auslöser für kleinere Streitigkeiten, um gemeinsame Themen wie wiederkehrende Preisfehler oder Versanddiskrepanzen zu finden. Die Behebung dieser Grundursachen an der Quelle verhindert, dass die Streitigkeiten überhaupt in das System gelangen, und eliminiert so unnötigen Aufwand aus dem Finanzbetrieb.

Die Maximierung der Wirkung jeder Agenteninteraktion reduziert die Gesamtkosten der Forderungseintreibung. Wenn sich die Mitarbeiter zur richtigen Zeit auf die richtigen Rechnungen konzentrieren, arbeitet die gesamte Abteilung effizienter und erzielt mit weniger Ressourcen bessere Ergebnisse.

Durch die Aufdeckung der erfolgreichsten Wege zur Zahlung bietet ProcessMind eine Blaupause für effektive Inkasso-Workflows. Dies ermöglicht es dem Management, Agenten in bewährten Abläufen zu schulen und Berührungspunkte mit geringem Wert zu automatisieren, wodurch sichergestellt wird, dass menschliches Talent für komplexe Problemlösungen eingesetzt wird.

Vollständige Transparenz über den Rechnungslebenszyklus ist für strategische Entscheidungen unerlässlich. Genau zu wissen, wo Kapital gebunden ist, ermöglicht es der Führung, Kapital effektiver zu alozieren und zukünftiges Wachstum mit Zuversicht zu planen.

ProcessMind bietet eine umfassende Karte der Forderungsreise von der Erstellung bis zur Verrechnung. Dieses Maß an Transparenz ersetzt Rätselraten durch harte Daten und ermöglicht eine präzise Prognose und proaktives Management der gesamten Debitorenbuchhaltung über alle Geschäftsbereiche hinweg.

Der 6-Schritte-Verbesserungspfad für das Debitorenmanagement

1

Vorlage herunterladen

Was ist zu tun

Laden Sie die vorkonfigurierte Excel-Vorlage für HighRadius herunter, um sicherzustellen, dass Ihre Datenstruktur dem erforderlichen Format für Process Mining entspricht.

Bedeutung

Der Start mit einem standardisierten Template verhindert Mapping-Fehler und stellt sicher, dass alle kritischen AR-Events, wie Gutschriften und Ausgleichungen, erfasst werden.

Erwartetes Ergebnis

Ein gebrauchsfertiges Excel-Framework, zugeschnitten auf HighRadius-Daten.

IHRE PROZESS-EINBLICKE

Verborgene Effizienz in HighRadius AR-Flows aufdecken

Gewinnen Sie einen umfassenden Überblick über Ihren gesamten Rechnungslebenszyklus von der Erstellung bis zur endgültigen Zahlung. Sie werden genau erkennen, wo Streitigkeiten ins Stocken geraten, und sehen, wie Sie Ihren Inkassozyklus beschleunigen können.
  • Bilden Sie jeden Schritt Ihres tatsächlichen Rechnungsverlaufs ab
  • Spezifische Ursachen für Zahlungsverzögerungen erkennen
  • Vergleich der Inkassoleistung über Regionen hinweg
  • Überwachen Sie `DSO`-Trends und `Cashflow-Metriken`
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

BEWÄHRTE ERGEBNISSE

Der Einfluss von Prozessintelligenz auf das Debitorenmanagement

Organisationen, die `Process Mining` innerhalb von HighRadius nutzen, erhalten tiefe Einblicke in den Lebenszyklus einer Rechnungsnummer und identifizieren `Bottlenecks`, die Zahlungen verzögern. Diese `Benchmarks` verdeutlichen, wie `datengesteuerte` Erkenntnisse zu schnelleren Inkassoerfolgen und einem verbesserten `Working Capital` führen.

0 %
Niedrigere Days Sales Outstanding

Reduzierung des durchschnittlichen DSO

Durch die Identifizierung von Engpässen zwischen Rechnungserstellung und -clearing beschleunigen Unternehmen die Cash Conversion und verbessern das gesamte Working Capital Management.

+ 0 %
Automatisierte Cash Application

Erhöhung der Abgleichungsraten

Die Optimierung der HighRadius-Matching-Engine reduziert manuelle Nacharbeit, wodurch Kontoauszüge automatisch und ohne menschliches Eingreifen abgeglichen werden können.

0 days
Schnellere Streitbeilegung

Reduzierung der Durchlaufzeiten

Die Optimierung des Untersuchungsprozesses ab dem Moment der Eröffnung einer Streitigkeit stellt sicher, dass strittige Rechnungen schnell gelöst werden, wodurch eine langfristige Überalterung verhindert wird.

+ 0 %
Verbesserte Zahlungseinhaltung

Zunahme pünktlicher Zahlungen

Eine verbesserte Transparenz des Kundenverhaltens hilft Teams, Vertragsbedingungen durchzusetzen und Segmente zu identifizieren, die häufig Fälligkeitstermine verpassen.

+ 0 %
Höhere Erfüllung der Zahlungsversprechen

Zuverlässigkeit von Zusagen

Die Verfeinerung des Zeitpunkts von Zahlungserinnerungen führt zu zuverlässigeren Kundenzusagen und einer deutlichen Steigerung der Erfüllungsquoten von Zahlungsversprechen.

0 %
Weniger manuelle Nacharbeit

Abnahme der Teilzahlungen

Die Standardisierung von Abgleichsverfahren für Teilzahlungen minimiert den administrativen Aufwand für Inkasso-Agenten und vereinfacht den Audit-Trail.

Die Ergebnisse variieren je nach Prozesskomplexität und `Datenqualität`. Diese Zahlen stellen typische Verbesserungen dar, die bei verschiedenen Implementierungen beobachtet wurden.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie mit den wichtigsten Attributen und Aktivitäten, um Ihre Analyse zu starten.
Neu bei Event-Logs? Erfahren Sie wie Sie ein Process-Mining-Event-Log erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse erfassen

Der eindeutige Bezeichner für das Rechnungsdokument, der als Case ID dient.

Bedeutung

Es identifiziert den eindeutigen Fall und stellt sicher, dass alle Ereignisse korrekt mit der spezifischen Finanztransaktion verknüpft sind.

Der Name des Events oder der Aktion, die auf der Rechnung ausgeführt wurde.

Bedeutung

Es definiert die Schritte des Prozesses und ist essenziell für die Prozesserkennung und Variantenanalyse.

Das spezifische Datum und die Uhrzeit, zu der die Aktivität stattfand.

Bedeutung

Eine präzise Zeitmessung ist erforderlich, um alle zeitdauerbasierten KPIs zu berechnen und Events korrekt zu ordnen.

Der Name des Kundenkontos, das der Rechnung zugeordnet ist.

Bedeutung

Wesentliche Bedeutung für die Segmentierung der Analyse nach Konto, um Problemkunden zu finden.

Der monetäre Gesamtwert der Rechnung.

Bedeutung

Ermöglicht eine Analyse, die nach finanziellen Auswirkungen gewichtet wird, anstatt nur nach Fallzahl.

Das Datum, bis zu dem der Kunde vertraglich zur Zahlung verpflichtet ist.

Bedeutung

Der Referenzpunkt zur Bestimmung von Verspätungen und zur Berechnung der Days Sales Outstanding (DSO).

Der Name des Agenten oder Benutzers, der für die Inkasso-Aktivität verantwortlich ist.

Bedeutung

Ermöglicht Leistungsanalysen auf Ressourcenebene.

Flag, das anzeigt, ob die Aktivität vom System ohne menschliches Eingreifen durchgeführt wurde.

Bedeutung

Misst die Effizienz der HighRadius-Implementierung.

Die Anzahl der Tage zwischen Fälligkeitsdatum und Zahlungsdatum.

Bedeutung

Direktes Maß der Einhaltung von Vertragsbedingungen durch den Kunden.

Die Anzahl der Tage von der Rechnungserstellung bis zum Rechnungsausgleich.

Bedeutung

Die primäre Effizienz-Metrik für das Debitorenmanagement.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Die erstmalige Erstellung oder Aufnahme der Rechnung in die HighRadius-Plattform aus dem ERP-System. Dies markiert den Beginn des Inkasso-Lebenszyklus.

Bedeutung

Legt den Basiszeitstempel für Alterungsberechnungen und Days Sales Outstanding (DSO)-Metriken fest.

Eine automatisierte Korrespondenz (E-Mail/Brief), die über das Collections-Modul an den Kunden gesendet wird. Dies verfolgt die Ausführung der Mahnstrategie.

Bedeutung

Entscheidend für das Dashboard 'Wirksamkeit der Inkassoerinnerungen', um zu messen, ob Korrespondenz tatsächlich Zahlungen auslöst.

Eine formelle, im System erfasste Zusage, bei der ein Kunde verspricht, einen bestimmten Betrag bis zu einem bestimmten Datum zu zahlen.

Bedeutung

Wesentliche Bedeutung für den 'Promise to Pay Reliability Index', um den Cashflow zu prognostizieren und die Kundenverlässlichkeit zu messen.

Die Erstellung eines Abzugs- oder Streitfalls, der mit der Rechnung verknüpft ist und eine Zahlungsverweigerung des Kunden für einen Teil oder den gesamten Saldo anzeigt.

Bedeutung

Löst die Analyse der 'Dispute Resolution Performance' aus und pausiert das Standard-Mahnwesen für den strittigen Betrag.

Der Abschluss der Streitigkeitsuntersuchung, der zu einer Entscheidung führt (z. B. gültiger Abzug oder ungültiger Anspruch).

Bedeutung

Stop-Clock Event für 'Dispute Resolution Cycle Time'. Verzögerungen hier wirken sich direkt auf die Überalterung aus.

Die Cash Application Engine (oder der Benutzer) verknüpft erfolgreich eine Position des Kontoauszugs mit dieser spezifischen Rechnung.

Bedeutung

Kernmetrik für die 'Rate der automatisierten Cash Application'. Unterscheidet zwischen dem Erhalt von Geldern und der Anwendung von Geldern.

Der Geldeingang, der die Schuld vollständig tilgt. Dies ist das effektive Zahlungsdatum für Alterungszwecke.

Bedeutung

Wird zur Berechnung der 'Promise to Pay Fulfillment Rate' und des tatsächlichen vs. erwarteten Cashflows verwendet.

Die endgültige Statusänderung, bei der der Rechnungsbetrag auf null sinkt und im System geschlossen wird.

Bedeutung

Der End-Timestamp für 'Average Days Sales Outstanding'. Stellt den Abschluss des Prozesses dar.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining nutzt Ihre HighRadius Event Logs, um jeden Schritt des Rechnungslebenszyklus – von der Erstellung bis zum endgültigen Ausgleich – zu rekonstruieren. Durch die Verwendung der Rechnungsnummer als eindeutige Kennung wird genau aufgedeckt, wo Bottlenecks wie manuelle Streitigkeiten oder Zahlungsverzögerungen auftreten. Dies bietet eine transparente Sicht auf den tatsächlichen Prozessfluss anstelle von idealisierten Diagrammen.

Um zu beginnen, müssen Sie Aktivitäts-Logs extrahieren, die die Rechnungsnummer, einen Timestamp und die spezifische ausgeführte Aktion, wie ausgestellte Rechnung oder Zahlungseingang, enthalten. Die meisten Organisationen verbinden sich über API oder Standard-Datenbankexporte, um Datensätze aus den Abrechnungs- und Inkasso-Modulen abzurufen. Diese Daten ermöglichen es der Software, die Abfolge der Events über Ihren gesamten Credit-to-Cash-Cycle zu mappen.

Ja, Process Mining identifiziert spezifische Reibungspunkte, die Zahlungen verzögern, wie ineffektive Zeitpunkte für Zahlungserinnerungen oder langsame Streitbeilegungen. Durch die Aufdeckung dieser Grundursachen können Teams gezielte Änderungen implementieren, um den Cashflow zu beschleunigen und das Ziel, die DSO um 20 Prozent zu reduzieren, zu erreichen. Der Fokus verschiebt sich vom Nachjagen jeder einzelnen Rechnung auf die Behebung der systemischen Probleme, die Verzögerungen verursachen.

Während Standardberichte Momentaufnahmen der aktuellen Überalterung oder der gesamten ausstehenden Salden liefern, zeigt Process Mining die Bewegung zwischen diesen Zuständen. Es beleuchtet die nicht-linearen Pfade, wie wiederholte Zahlungsversprechen oder fragmentierte Teilzahlungen, die statische Berichte oft übersehen. Diese Perspektive ermöglicht es Ihnen, das tatsächliche Verhalten Ihrer Kunden und Inkasso-Agenten im Zeitverlauf zu erkennen.

Die meisten Organisationen können ihre anfänglichen Prozesslandkarten innerhalb von zwei bis vier Wochen nach der Datenextraktion einsehen. Diese Anfangsphase konzentriert sich auf die Identifizierung der wichtigsten Bottlenecks in den Prozessen für den Zahlungseingang (Cash Application) und die Streitbeilegung. Von da an ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung die fortlaufende Optimierung und Verfolgung von Verbesserungszielen wie automatisierten Abgleichungsraten.

Die Software verfolgt den Weg jeder strittigen Rechnung, um aufzuzeigen, wo sie ins Stocken gerät – sei es bei der internen Validierung oder beim Warten auf Kundenfeedback. Sie können identifizieren, ob ein hohes Volumen geringwertiger Streitigkeiten unverhältnismäßig viele Ressourcen verbraucht und diese Beilegungen dann automatisieren. Diese Transparenz hilft, den Gutschriftenerstellungsprozess zu standardisieren und Salden schneller auszugleichen.

Durch die Analyse der Schritte, die ein manuelles Eingreifen erfordern, identifiziert Process Mining, warum bestimmte Zahlungen nicht automatisch abgeglichen werden. Es deckt Muster in der manuellen Cash Application auf, die auf Verbesserungsbedarf bei der HighRadius-Konfiguration oder der eingehenden Datenqualität hinweisen. Die Behebung dieser Muster trägt dazu bei, die Rate der berührungslosen Buchung zu erhöhen und die Belastung Ihres Finanzteams zu reduzieren.

Daten können während des Extraktionsprozesses pseudonymisiert oder maskiert werden, sodass sensible Kundendetails geschützt bleiben, während Prozessmuster sichtbar bleiben. Organisationen wenden in der Regel Sicherheitsprotokolle an, die internen Finanzprüfungen und internationalen Datenschutzbestimmungen entsprechen. Dies stellt sicher, dass die Analyse auf die Prozesseffizienz konzentriert bleibt, ohne die Datenintegrität zu beeinträchtigen.

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