Das Ausgangsproblem
Ein unabhängiges Finanzberatungsbüro in Genf und Waadt betreute rund 100 Mandate für KMU und kämpfte mit ausstehenden Rechnungen. Etwa 100 Rechnungen pro Monat bedeuteten einen Tag pro Woche nur für Mahnungen. Serien-Mails ohne Personalisierung wirkten schlecht; manche Kunden zahlten erst nach der dritten Erinnerung.
Die durchschnittliche Zahlungsfrist lag bei 52 Tagen statt 30 Tagen netto. Das belastete die Liquidität und erforderte eine Kreditlinie. Ziel: Automatisieren, aber mit professionellem, persönlichem Ton, passend zur Vertrauensbeziehung.
Die entwickelte Lösung
Wir bauten ein Automationssystem mit Power Automate, AI Builder und Azure OpenAI Service. Mehrere Flows greifen ineinander:
- Ein täglicher Flow fragt das Sage-Buchhaltungssystem per REST-API ab, findet offene Posten und sortiert nach Alter und Betrag.
- Kategorien: leichter Verzug (bis 15 Tage), moderat (16–45), stark (>45).
- Für jede Rechnung holt der Flow CRM-Historie (Anrufe, E-Mails, Meetings) und frühere Mahnungen.
Diese Daten gehen an ein privates GPT-4o-Modell in Azure OpenAI mit Vorgaben für personalisierte Mahntexte. Der Prompt enthält Kundennamen, Mandatstyp, offenen Betrag, Verzugstage, Beziehungshistorie und Ton-Beispiele:
- Leichter Verzug: höflich, geht von Versehen aus.
- Moderat: erinnert an Vertragsbedingungen, bestimmt aber fair.
- Stark: nennt mögliche Folgen (Leistungspause, Inkasso) und bietet Zahlungsplan, falls passend.
Das Modell liefert auch eine optimierte Betreffzeile. Vor dem Versand kann ein Freigeber in Power Automate prüfen oder den automatischen Versand für Kategorie 1 erlauben. E-Mails gehen aus Outlook mit Tracking; jede Antwort erzeugt eine Aufgabe für den Buchhaltungsverantwortlichen.
Messbare Resultate
Nach sechs Monaten sank die Zahlungsfrist von 52 auf 31 Tage (-40 %). Der Zeitaufwand für Mahnungen schrumpfte um 85 %: von einem Tag pro Woche auf eine Stunde für komplexe Fälle. Die Antwortrate stieg um 60 %; Kunden schätzen den persönlichen Ton statt Standardbriefe.
Die Kundenbeziehung verbesserte sich; mehrere lobten die Höflichkeit. Das System erkennt früh Kunden mit Engpässen und ermöglicht rechtzeitige Zahlungspläne.
Finanziell wurden ~180.000 CHF Liquidität freigesetzt, die Kreditlinie reduziert und Zinskosten gesenkt. Der ROI kam in unter zwei Monaten.
Technische Aspekte
Da Sage 50 keine moderne REST-API hat, entwickelten wir eine Azure Function, die sicher auf die SQL-Datenbank zugreift und OData-konforme Endpunkte bereitstellt. Azure OpenAI-Aufrufe sind durch Power-Platform-DLP geregelt, sodass sensible Daten nicht in nicht genehmigte Dienste abfließen. Das GPT-4o-Modell läuft privat mit vertraglichem Verzicht auf Trainingsnutzung.
Die monatlichen Gesamtkosten (Azure + Power Automate Premium) liegen bei ca. 150 CHF, etwa zwei eingesparten Arbeitsstunden pro Woche.
Zukunftsausblick
Geplant ist, die Automatisierung auf Lead-Qualifizierung und personalisierte Mandats-Reports auszudehnen. Der Erfolg zeigt: KI lohnt sich auch bei administrativen, aber personalisierungsbedürftigen Aufgaben.
Fazit
Automatisierte Mahnungen verwandeln einen Kostentreiber in einen Vorteil. Mit Textgenerierung plus Power-Automate-Orchestrierung gewinnt das Büro Zeit, verbessert den Ton und schützt die Beziehung – Daten bleiben im Schweizer Tenant und folgen dem Trend zu AI search und generische Assistenten.