Ich habe in meiner Buchhalter-Karriere mit starren Systemen unzählige Mahnläufe erstellt:
➡️ Fällig → X Tage drüber → Mahnstufe 1 → Mahnstufe 2 → fertig
➡️ Ob der Kunde seit 10 Jahren zuverlässig zahlt oder gerade finanziell abrutscht: Der Mahnlauf behandelt alle gleich.
➡️ Manueller Eingriff und der Versuch, selber oder über die Linie zusätzliche Informationen zu bekommen
Nun wollte ich testen, ob mein OpenClaw-Agent beim Mahn-Entscheid das Zahlungsverhalten eines Kunden mitberücksichtigen kann.
Die Testdaten habe ich mit Claude Code in meiner Testumgebung von Odoo erstellt, inklusive kompletter Zahlungshistorie pro Kunde.
𝗦𝘇𝗲𝗻𝗮𝗿𝗶𝗼-𝗗𝗲𝘀𝗶𝗴𝗻:
22 offene Rechnungen, CHF 191’200 offene Forderungen
𝟲 𝗥𝗶𝘀𝗶𝗸𝗼𝗽𝗿𝗼𝗳𝗶𝗹𝗲
🟢 𝗭𝘂𝘃𝗲𝗿𝗹ä𝘀𝘀𝗶𝗴: Alpha Consulting, Beta Solutions
Risiko: Tief · Zahlen immer pünktlich
🟡 𝗟𝗲𝗶𝗰𝗵𝘁 𝘃𝗲𝗿𝘀𝗽ä𝘁𝗲𝘁: Gamma Tech, Delta Services
Risiko: Tief-Mittel · 5–14 Tage nach Fälligkeit
🟠 𝗩𝗲𝗿𝘀𝗰𝗵𝗹𝗲𝗰𝗵𝘁𝗲𝗿𝗻𝗱: Epsilon Digital, Zeta Analytics
Risiko: Mittel-Hoch · Früher gut, jetzt immer später
🔴 𝗖𝗵𝗿𝗼𝗻𝗶𝘀𝗰𝗵 𝘀𝗽ä𝘁: Eta Software, Theta Innovations
Risiko: Hoch · 30–60 Tage zu spät
🔵 𝗘𝗿𝗿𝗮𝘁𝗶𝘀𝗰𝗵: Iota Systems, Kappa Beratung
Risiko: Unberechenbar · Mal pünktlich, mal sehr spät
⚪ 𝗡𝗲𝘂/𝗨𝗻𝗯𝗲𝗸𝗮𝗻𝗻𝘁: Lambda Engineering, My Design
Risiko: Unbekannt · Kaum/keine Historie
Dann habe ich mein OpenClaw mit Odoo verbunden und ihn gefragt:
💬 „Analysiere alle offenen Debitorenrechnungen per heute in Odoo und bewerte das Ausfallrisiko jeder Rechnung basierend auf der Zahlungshistorie des jeweiligen Kunden (insbesondere Zahlungsverzug in Tagen, Trends und Teilzahlungen). Erstelle eine nach Dringlichkeit sortierte Mahnliste mit konkreter Massnahmenempfehlung pro Rechnung…“
👇 Ergebnis:
OpenClaw hat effektiv nicht blind nach Mahnstufe gearbeitet, sondern das Zahlungsverhalten analysiert und differenziert entschieden:
🟢 Zuverlässige Zahler wie Alpha und Beta? Keine Mahnung, obwohl Rechnungen offen sind. Das System erkennt: Die zahlen. Immer.
⚠️ Epsilon trotz nur 6 Tagen Verzug mahnen, weil sich der Trend von 3 → 15 → 28 Tagen Verzug klar verschlechtert hat.
✅ Zeta bewusst nicht mahnen, obwohl der Trend kritisch ist. Grund: erst 1 Tag überfällig.
🔴 Theta und Eta priorisiert: Chronische Spätzahler mit dem höchsten Risiko zuerst, Theta sogar mit 2. Mahnung.
❓ Bei Kappa zuerst den Grund der Teilzahlung hinterfragen, statt einfach die nächste Mahnstufe auszulösen.
Ich bin beeindruckt, was jetzt wirklich möglich ist. 🚀
Das war tatsächlich mein erster Mahnlauf, auch wenn nur im Test, bei dem ich wirklich das Gefühl hatte, dass mit der Berücksichtigung des Zahlungsverhaltens eine neue Generation des Mahnens vor uns stehen könnte.
Und ja: Danach habe ich OpenClaw wieder eingesperrt. 🔒
⚠️ Testumgebung, synthetische Daten, simulierter Stichtag.
