Effectief beheer van de cashflow - de voortdurende beweging van geld in en uit een bedrijf - is cruciaal voor operationele stabiliteit, groeistrategieën en financiële planning op lange termijn. Accounts receivable (accounts receivable) is een groot onderdeel van de cash cycle. In het verleden was het beheer van accounts receivable sterk afhankelijk van handmatige taken, wat kon leiden tot inefficiënties, fouten en vertragingen bij het innen van betalingen. Maar in het moderne accounts receivable-beheer onderzoeken bedrijven steeds vaker
AI als een veelbelovende manier om activiteiten te verbeteren
door de efficiëntie te verhogen, fouten te minimaliseren en financiële processen te optimaliseren. Laten we eens bekijken hoe AI-gestuurde boekhoudsoftware veelvoorkomende uitdagingen op het gebied van debiteurenbeheer aanpakken, voorspellende analyses gebruiken om incassopraktijken te verbeteren en praktische voorbeelden geven van de potentiële voordelen van AI-implementatie.
Hoe AI boekhoudsoftware veelvoorkomende accounts receivable uitdagingen kan aanpakken
Accounts Receivable-afdelingen worden vaak geconfronteerd met terugkerende problemen, waaronder betalingsachterstanden, lange Days Sales Outstanding (DSO), onjuistheden in facturen en onvoorspelbare kasstroomprognoses. AI-gebaseerde oplossingen bieden potentiële strategieën om deze processen te stroomlijnen en veelvoorkomende inefficiënties te verminderen.
Bedrijven onderzoeken AI steeds vaker als een veelbelovende manier om accounts receivable activiteiten te verbeteren.
Late Payments aanpakken
Analytics en voorspellingen
AI kan vertraagde betalingen in accounts receivable helpen beperken. Door gebruik te maken van historische betalingspatronen en realtime klantgedrag kunnen bedrijven voorspellende analyses gebruiken om te voorspellen wanneer facturen waarschijnlijk betaald zullen worden, en om rekeningen te identificeren die een hoger risico op vertraagde betaling of wanbetaling met zich meebrengen. Machine learning algoritmen kunnen de betalingsgewoonten van een klant leren, waardoor het systeem indien nodig eerder herinneringen kan triggeren. Meer geavanceerde platforms kunnen een hoge mate van nauwkeurigheid bereiken bij het voorspellen van betalingstiming door de analyse van uitgebreide transactiegegevens. Dit kan een belangrijk gebied van differentiatie zijn tussen aanbieders. AI-intelligentie is gebaseerd op gegevens. Het realiseren van de voordelen van financiële inzichten en prognoses vereist een sterke databasis, aangezien intelligentie wordt bepaald door de kwantiteit en kwaliteit van de input. De meest geavanceerde systemen zijn gebaseerd op zowel interne gegevens (zoals waargenomen betalingsgedrag) als externe gegevens, zoals marktinformatie en trends. Het AI-model van Billtrust maakt bijvoorbeeld gebruik van zowel gedragsgegevens als benchmarkgegevens uit de sector, afkomstig van zijn netwerk van 13 miljoen kopers.
Geavanceerde platforms bereiken een hoge mate van voorspellingsnauwkeurigheid door de analyse van uitgebreide transactiegegevens - zowel intern als extern.
Collecties optimaliseren
Intelligente incassosoftware maakt bijvoorbeeld gebruik van AI om het debiteurenproces te optimaliseren door te prioriteren met welke klanten contact moet worden opgenomen en door de meest effectieve incassostrategieën voor te stellen. Deze algoritmen analyseren een reeks factoren, waaronder de betalingsgeschiedenis van klanten, hun reacties op eerdere communicatie en hun kredietprofielen, om geoptimaliseerde aanmaningsschema's te ontwikkelen. Deze gerichte aanpak zorgt ervoor dat credit controllers hun inspanningen richten op rekeningen met een hoog risico. Het systeem kan zelfs op maat gemaakte herinneringen sturen vóór de vervaldatum van een factuur, bijvoorbeeld als een klant een aantoonbaar patroon heeft van te laat betalen.
Een AI-gestuurde aanpak zorgt ervoor dat credit controllers hun inspanningen richten op rekeningen met een hoog risico.
Gepersonaliseerde outreach
Generatieve AI wordt al gebruikt om gepersonaliseerde aanmanings-e-mails en betalingsherinneringen te maken, die de responspercentages aanzienlijk kunnen verbeteren en de incassotijden kunnen verkorten in vergelijking met standaard, algemene communicatie. Deze door AI gegenereerde berichten kunnen worden aangepast aan de betalingsgeschiedenis en de gewenste communicatiestijl van de klant. Autonome agents die fungeren als accounts receivable helpdesks Ten slotte kunnen autonome accounts receivable agents, ook wel agentische AI genoemd, inkomende klantcommunicatie monitoren en automatisch acties ondernemen, zoals het verzenden van kopieën van facturen, het markeren van berichten als disputen of het beantwoorden van veelgestelde vragen over betalingen. Dit zou ervoor zorgen dat geen enkel verzoek van de klant over het hoofd wordt gezien en problemen oplossen die anders tot betalingsachterstanden zouden kunnen leiden. Deze agenten zouden functioneren als "AR-helpdesks" met AI, die in staat zijn om een groot percentage van routinevragen af te handelen zonder menselijke tussenkomst.
Agenten fungeren als AI-gestuurde "accounts receivable-helpdesks".
Stroomlijnen van collecties (DSO)
AI-automatisering vermindert de days sales outstanding (DSO) door de accounts receivable processen te stroomlijnen. De technologie elimineert vertragingen door het automatisch genereren van facturen en reconciliatie van betalingen, terwijl machine learning betalingspatronen identificeert om preventieve actie mogelijk te maken. Door betalingshistorieken te analyseren, kunnen systemen automatisch op tijd herinneringen sturen naar klanten met betalingsachterstanden. Bedrijven melden dat klanten die voorheen meer betaalden dan de nettotermijnen, goed reageren op deze gepersonaliseerde benaderingen. Dankzij deze strategische combinatie kunnen accounts receivable teams zich richten op accounts met een hoog risico, terwijl geautomatiseerde systemen routinematige follow-ups afhandelen, waardoor de totale DSO-cijfers consistent dalen.
Gemiddeld verlagen Billtrust-klanten hun DSO met 50%.
Fouten in facturen en betalingen verminderen
Handmatige accounts receivable-processen leiden vaak tot fouten, disputen en vertraagde betalingen. Door gebruik te maken van AI-tools, zoals Optical Character Recognition (OCR) en geavanceerde algoritmen, kunnen facturen automatisch worden verwerkt met matchingpercentages van doorgaans meer dan 95%. Bovendien signaleren deze systemen discrepanties in realtime: AI-aangedreven anomaliedetectie en waarschuwingsfuncties identificeren proactief onregelmatigheden, waardoor bedrijven problemen snel kunnen oplossen en omzetverlies kunnen voorkomen. Door te zorgen voor nauwkeurige facturering en verwerking van betalingen, vermindert AI fouten in de financiële rapportage, verbetert het de naleving en bouwt het het vertrouwen van stakeholders op. Bovendien beschermen deze systemen tegen fraude door ongebruikelijke transacties en dubbele facturen te detecteren die anders onopgemerkt zouden blijven, waardoor financiële verliezen verder worden beschermd.
Cashflowprognoses verbeteren
Nauwkeurige cashflowprognoses zijn essentieel voor effectief financieel beheer. AI-gestuurde analyses maken gebruik van historische gegevens, sectorspecifieke benchmarks, macro-economische indicatoren via realtime AI-zoektools en klantgedrag om nauwkeurige en dynamische cashflowvoorspellingen te doen - en overtreffen daarmee routinematig traditionele methoden die alleen op trends uit het verleden vertrouwen. Deze verbeterde prognoses stellen bedrijven in staat om te anticiperen op kastekorten of -overschotten en proactief financiële strategieën aan te passen. Als AI bijvoorbeeld lagere vorderingen voorspelt als gevolg van seizoensgebonden trends of risicovolle accounts, kunnen bedrijven tijdig kortetermijnfinanciering regelen of kosten besparen.
Holistische zichtbaarheid stelt organisaties in staat om het werkkapitaal te optimaliseren en weloverwogen, strategische investeringsbeslissingen te nemen.
Collectiestrategieën verbeteren met voorspellende analyses
AI-gestuurde voorspellende analyses kunnen de accounts receivable (AR)-activiteiten aanzienlijk verbeteren door nauwkeurige voorspelling van betalingen, effectief risicobeheer en gepersonaliseerde incassostrategieën. Deze mogelijkheden maken proactief cashmanagement mogelijk, waardoor betalingsachterstanden en wanbetalingen mogelijk worden verminderd.
Betalingsgedrag voorspellen
AI-algoritmes analyseren transactiegegevens, betalingsgeschiedenis en klantdemografie om toekomstige betalingen nauwkeurig te voorspellen, waardoor proactief debiteurenbeheer mogelijk wordt. Bedrijven kunnen klanten segmenteren op basis van betalingsrisico en een op maat gemaakt kredietbeleid en incassostrategieën toepassen - waarbij snelle betalers gunstige voorwaarden worden geboden terwijl rekeningen met een hoger risico nauwlettend in de gaten worden gehouden. Verder kunnen voorspellende inzichten direct worden geïntegreerd in geautomatiseerde workflows, zodat er tijdig herinneringen worden verstuurd, kredietlimieten dynamisch worden aangepast of risicorekeningen worden gemarkeerd voor onmiddellijk ingrijpen, waardoor de efficiëntie van de accounts receivable wordt verbeterd en financiële risico's worden verminderd.
Voorspellende inzichten kunnen direct worden geïntegreerd in geautomatiseerde workflows, waardoor een verscheidenheid aan activiteiten in gang wordt gezet om accounts receivable te versnellen.
Risicogebaseerd incassobeheer
AI-systemen kennen gedetailleerde risicoscores toe op basis van het voorspelde betalingsgedrag van klanten, zodat bedrijven prioriteiten kunnen stellen en efficiënt incassomiddelen kunnen toewijzen. Vroege identificatie van rekeningen met een hoog risico door middel van realtime gegevens en detectie van afwijkingen maakt tijdige interventie met gerichte strategieën mogelijk, waardoor tijdige betalingen worden verbeterd en oninbare vorderingen worden verminderd. Deze dynamische aanpak zorgt ervoor dat credit controllers zich richten op kritieke rekeningen, waardoor de algehele incassoprestaties verbeteren.
Gepersonaliseerde klantcommunicatie
AI-technologie maakt zeer gepersonaliseerde klantinteracties mogelijk door betalingsgedrag uit het verleden, reacties op communicatie en sentiment van eerdere uitwisselingen te analyseren. Generatieve AI maakt gebruik van deze inzichten om communicatie op maat te maken, zoals aangepaste aanmanings-e-mails die de relatie met de klant weerspiegelen of de toon aanpassen op basis van historische interacties, wat de betrokkenheid aantoonbaar verhoogt en de incassoresultaten verbetert.
AI "co-piloten" voor accounts receivable-teams
Opkomende AR-softwareoplossingen beschikken vaak over AI-aangedreven assistenten of 'copiloten' die AR-professionals realtime, bruikbare aanbevelingen geven. Deze AI-tools stellen specifieke acties voor, zoals gerichte follow-ups, aanpassingen van betalingsvoorwaarden of aangepaste incassomethoden, waardoor de productiviteit en effectiviteit mogelijk worden verbeterd. Co-Pilot van Billtrust maakt bijvoorbeeld gebruik van op AI gebaseerde gedragsanalyses om aanbevelingen te doen die bedrijven geld kunnen besparen én opleveren - zoals het overstappen van kopers op kosteneffectievere betaalmiddelen, het opnieuw toewijzen van krediet of het aanpassen van het betalingsbeleid om kosten te besparen. Lees meer over Co-Pilot.
Real-World resultaten van AI-implementatie
Bedrijven die al gebruik maken van AI-gestuurde accounts receivable-oplossingen van Billtrust hebben opmerkelijke voordelen gemeld:
- Klanten die Billtrust’s
AI-gebaseerd AR Automatiseringsplatform
zien een verbetering van 50% in DSO. - De internationale bioscoopketen Kinepolis heeft zijn DSO met 13 dagen verkort.
- Fabrikant Acushnet heeft automatisering van de kasapplicatie geïmplementeerd om een matchingnauwkeurigheid van +99,9% te bereiken, zelfs bij complexe overschrijvingen met meerdere regels.
- White Cap , een leverancier van bouwmaterialen, realiseerde binnen enkele maanden na automatisering van hun accounts receivable processen met behulp van Artificiële Intelligentie (AI) een productiviteitswinst die gelijk stond aan drie fulltime medewerkers en bespaarde $ 36.000.
- Voorheen verwerkte een aanbieder van mobiele opslag 98% van zijn betalingen handmatig. Tegenwoordig wordt 98% van de betalingen automatisch verwerkt. Daarnaast bespaarden ze $1,8 miljoen door hun kredietkaartverwerkingskosten te optimaliseren.
De weg vooruit
Hoewel AI-gestuurde automatisering in accounts receivable-beheer nog in ontwikkeling is, is het potentieel ervan om een revolutie teweeg te brengen in de bedrijfsvoering onmiskenbaar. AI-oplossingen bieden veelbelovende mogelijkheden om terugkerende accounts receivable-uitdagingen aan te pakken, inningspraktijken te optimaliseren en de nauwkeurigheid van cashflowvoorspellingen te verbeteren. Toekomstige ontwikkelingen op het gebied van real-time analyses, autonome workflows en geïntegreerde connectiviteit met financiële systemen zullen deze voordelen waarschijnlijk nog vergroten. Bedrijven die vandaag AI-oplossingen implementeren, positioneren zichzelf voor een sterkere financiële gezondheid, verhoogde operationele efficiëntie en verbeterde klantrelaties in de toekomst.
Over de auteur
Glenn Hopper is auteur, spreker en docent op het gebied van de raakvlakken tussen AI en bedrijfsfinanciering. Onlangs publiceerde hij het boek AI Mastery for Finance Professionals. Hij is hoofd AI-onderzoek en -ontwikkeling bij Eventus Advisory Group en heeft een Master of Liberal Arts van Harvard University en een MBA van Regis University.
