22.07.2019

Wenn die Bank plötzlich alles fällig stellt

Wie schnell man mit einem profitablen Unternehmen ohne eigenes Verschulden in die Insolvenz schlittern kann, erlebte Josef Zbytovsky, Gründer und CEO des burgenländischen Logistik-Unternehmens Triworx. Die Sanierung gelang dann aber innerhalb von nur drei Monaten - mit Hilfe von Factoring.
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Sanierung mit SVEA-Factoring
(c) Triworx: Gründer Josef Zbytovsky am Firmengelände
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Es ist gerade ein paar Wochen her, dass das burgenländische Logistik-Unternehmen Triworx erfolgreich seine Sanierung abschloss. Die Geschichte beginnt jedoch schon im Jänner 2017 an einem Sonntagvormittag. Damals ging die Lagerhalle des Unternehmens in Flammen auf. Gründer und CEO Josef Zbytovsky macht die Dimensionen klar: „Wir versenden 10.000 Paletten und 150.000 Pakete im Jahr. Wir haben im Durchschnitt 6500 Paletten auf Lager – mit einem Warenwert von rund fünf Millionen Euro. Das war mit 500 Einsatzkräften der größte Feuerwehreinsatz in der Geschichte des Burgenlands. Der Vollbrand dauerte 46 Stunden. Nach 72 Stunden konnte ‚Brand aus‘ vermeldet werden“.

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5 Mio. Euro Schaden nach skurriler irrtümlicher Brandstiftung

Schuld an dem Brand war nicht etwa eine Verfehlung im Sicherheits-Bereich. „Ein unternehmensfremder Mann wollte an der Außenseite der Halle Wasser anzapfen. Da die Wasserversorgung im Außenbereich jedoch wie jeden Winter abgedreht war, dachte er, die Leitung wäre bei minus zehn Grad eingefrorern. Er wollte sie mit einem Gasflämmer auftauen. Der Mann wurde inzwischen zu einer kleinen Strafe verurteilt“, erzählt Zbytovsky. Rund 4,5 bis 5 Millionen Euro Schaden seien bei dem Großbrand insgesamt entstanden. „Das war heftig, aber wir dachten, ausreichend versichert zu sein“, sagt der Triworx-Gründer.

Insolvenzantrag trotz Gewinnen bei Triworx

Und so habe die Bank problemlos diverse Finanzierungen in entsprechender Höhe gewährt, die mit den Ratenzahlungen der Versicherung zurückzuzahlen waren, und Zbytovsky und sein Team konnten den Normalbetrieb nach einigen Monaten wieder aufnehmen. „Alles lief wieder gut und das Unternehmen warf Gewinne ab, bis die Versicherung im März 2019 die letzte Rate an die Bank überwies“, erzählt der Gründer. Denn nach dieser letzten Rate blieb ein Gap von rund 250.000 Euro übrig. „Die Bank traute uns nicht zu, dass wir das stemmen können, fror unsere Konten ein und stellte auch die anderen laufenden Kredite fällig. Daraufhin hatten wir nur die Möglichkeit einen Insolvenz-Antrag zu stellen”, erzählt Zbytovsky.

„Guten Sanierer ins Boot geholt“

Zusammen mit sämtlichen offenen Rechnungen sei so ein Insolvenz-Volumen von rund 650.000 Euro zustande gekommen. „Dabei hatten wir zu diesem Zeitpunkt noch etwa 350.000 Euro offene Forderungen gegenüber Kunden. Wir waren also nicht schlecht aufgestellt. Wir haben uns sofort einen guten Sanierer ins Boot geholt. Der versuchte zunächst noch, mit der Bank zu vermitteln, biss aber auf Granit“, erzählt der Gründer. Triworx brachte also einen Antrag auf Sanierungsverfahren ein – mit 20 Prozent Rückzahlungsziel. Der wurde angenommen.

Factoring: Offene Forderungen als Trumpf

Zum Trumpf wurden dabei die erwähnten offenen Forderungen gegenüber Kunden. „Wir haben ca. 200.000 Euro Monatsumsatz. Es war klar: Wenn wir ohne Zahlungsziel darauf zugreifen können, sind wir sofort wieder liquide. Daher haben wir uns, auch auf anraten des Sanierers, für Factoring beim Anbieter SVEA entschieden“. Beim Factoring zahlt der „Factor“, in diesem Fall SVEA, die offenen Rechnungen sofort an den Auftragnehmer aus und übernimmt gegen eine Gebühr deren Fälligstellung beim Auftraggeber.

3 Monate: Sanierung „in Rekordzeit“

Damit sei die Sanierung „in Rekordzeit“ gelungen. „Es waren genau drei Monate von der Fälligstellung der Kredite durch die Bank bis zum formellen Abschluss des Sanierungsverfahrens. Jetzt zahlen wir noch zwei Jahre unsere Raten. Dann wird der Sanierungsvermerk auch wieder aus dem Firmenbuch gestrichen“, sagt der Gründer.

(c) Triworx: Gründer Josef Zbytowsky

„Will weiter auf (selektives) Factoring setzen“

Auch nach der erfolgreichen Sanierung will man weiter auf Factoring setzen. Für Triworx habe sich vor allem das „selektive Factoring“, das SVEA im Gegensatz zu den meisten Anbietern am Markt anbietet, bewährt, sagt Zbytovsky. Dabei kann man von Rechnung zu Rechnung entscheiden, ob sie vom Factor übernommen werden soll, oder nicht. „Wir haben bei manchen Kunden ein Zahlungsziel von bis zu drei Monaten. Andere zahlen grundsätzlich innerhalb von drei Tagen, nachdem wir die Rechnung stellen. Bei denen würde es für uns überhaupt keinen Sinn machen, sie ins Factoring hereinzunehmen“, erklärt Zbytovsky. Aktuell würde man 75 Prozent der Rechnungen mit SVEA factoren.

„Steige unterm Strich besser aus“

„Das bietet einen weiteren riesigen Vorteil. Ich brauche jetzt keinen Kontorahmen mehr bei der Bank. Man darf nicht vergessen, dass man dort ja Überziehungszinsen zahlt und, wenn man beim Kunden in Vorleistung geht, ebenfalls Rechnungen zessieren muss“, sagt Zbytovsky. Wegen der durch das Factoring erhöhten Liquidität könne er nun dafür in Vorauskasse bezahlen und sich damit Sconti holen. „Wenn ich das alles gegenrechne steige ich mit Factoring unterm Strich finanziell besser aus, da mir ja auch sonstige Finanzierungskosten wegfallen, weil ich keine Kredite mehr brauche“.

Factoring von SVEA „jedenfalls die wirtschaftlichere Variante“

Für den Triworx-Gründer ist daher klar: „Wenn ich heute neu starten würde, würde ich es von Beginn an mit Factoring anstatt mit einem Kontorahmen machen. Wenn man potente Kunden hat, ist das jedenfalls die wirtschaftlichere und insgesamt bessere Variante“. und von diesen potenten Kunden hat Triworx viele: Unternehmen wie die Groupe PSA (Anm.: der Autokonzern hinter Peugeot, Citroën und Opel u.a.), Rewe, Mondi, Novartis oder die Raiffeisen Bausparkasse setzen auf den Logistik-Spezialisten.

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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