Klantgegevens zijn al lang de heilige graal voor overbelaste accounts receivable afdelingen. Maar zelfs met schijnbaar eindeloze hoeveelheden waardevolle klantgegevens is het doorzoeken ervan en het identificeren van trends om jouw accounts receivable-processen te verbeteren in het beste geval een hoofdbreker en in het slechtste geval onmogelijk.
"Er is weliswaar een overvloed aan gegevens beschikbaar, maar de informatie is verspreid over tal van verschillende platforms", aldus Doug Appelson, Senior Technical Manager bij Billtrust. "Het is in deze omgeving moeilijk om een stap terug te doen en de zaken strategischer te bekijken wanneer zoveel van de informatie waarmee je te maken hebt, zo transactioneel is." Hij stelt dat kunstmatige intelligentie en analytics echte gamechangers kunnen zijn, die baanbrekende veranderingen mogelijk maken in de manier waarop data worden gebruikt. Appelson was spreker bij Billtrust's Executive Exchange, een reeks verkennende sessies met financiële experts op het gebied van innovatie en leren.
Hieronder volgen drie manieren waarop Appelson denkt dat analytics en AI AR-teams kunnen helpen hun processen te versterken, zowel nu als in de toekomst.
1. Tijdigheidsafwijkingen in accounts receivable-processen opsporen met AI
Voor een succesvol debiteurenproces is het van cruciaal belang om te kunnen vaststellen welke van de duizenden afnemers van een onderneming minder stipt betalen en daarmee een optimale days sales outstanding (DSO) in de weg staan.
"Ongeacht in welke branche u actief bent, is het van cruciaal belang dat u snel geld kunt innen", aldus Appelson. Bovendien wordt de negatieve financiële impact van betalingsachterstanden, nu de rente zo hoog is als nu, nog groter.
Het beheren van DSO is eenvoudiger gezegd dan gedaan. "Het kan een enorme uitdaging zijn om DSO te kunnen zien bij honderdduizenden kopers", aldus Appelson. "Vaak verliezen bedrijven uit het oog wie er langzamer wordt om hen te betalen."
Daarom heeft Billtrust in juni 2024 een analysewerkruimte aan zijn platform toegevoegd, waarmee bedrijven de module Payment Analytics kunnen gebruiken om de ontwikkeling van de DSO in de loop van de tijd te volgen.
Om het nog eenvoudiger te maken, introduceerde Billtrust de volgende maand Finance Co-Pilot. Co-Pilot beschikt over een generatieve AI-functie waarmee bedrijven vragen in gewoon Engels kunnen stellen. Het is nu mogelijk om vrijwel onmiddellijk antwoord te krijgen op een vraag als deze: "Welke van mijn grootste afnemers hebben de afgelopen maand hun betalingstermijn overschreden en hoe snel betaalden zij mij zes maanden geleden?"
2. Gebruik AI om kopers te identificeren die het afstemmen van de rekeningen vertragen
Zelfs eenvoudige onregelmatigheden zoals vlekken op de factuur of een ontbrekend factuurnummer kunnen ervoor zorgen dat het afstemmen van een betaling plotseling een aanzienlijke tijdsinvestering vereist.
"Als u slechts tien klanten had, zouden deze onregelmatigheden geen probleem vormen", aldus Appelson. Wanneer je het over duizenden klanten hebt, is het van belang dat je direct kunt vaststellen welke van jouw klanten in principe "probleemgevallen" zijn.
Als onderdeel van zijn analysepakket laat Billtrust klanten kopers identificeren die die reconciliatie vertragen. In de toekomst zal kunstmatige intelligentie Maak het communiceren met late betalers waarschijnlijk een fluitje van een cent. Appelson merkt op dat met generatieve AI, accounts receivable-systemen mogelijk binnenkort kopers kunnen bereiken met die slordiger te werk gaan en automatisch om volledigere overschrijving informatie vragen.
Bedrijven kunnen ook direct wijzigen wanneer en aan wie correspondentie met het verzoek om aanvullende informatie wordt verzonden, of dit nu gaat om kopers die minder dan 90% van de tijd overschrijvinggegevens verstrekken of om kopers die nooit de benodigde informatie verstrekken.
3. 3. Benchmark ten opzichte van branchegenoten en concurrenten met AI en analyse
Bedrijven kunnen tegenwoordig de analyses van Billtrust gebruiken om te beoordelen hoe snel een bepaalde koper betaalt in vergelijking met anderen. Veel krachtiger, aldus Appelson, is de mogelijkheid om bij te houden hoe snel een bepaalde koper jouw bedrijf betaalt in vergelijking met hoe snel hij anderen betaalt.
Met het oog op de toekomst verzamelt en anonimiseert Billtrust betaalgegevens om indexen per branche te creëren, zodat haar klanten meer inzicht krijgen in de tijdigheid van betalingen door klanten.
Appelson is van mening dat dit soort informatie van groot nut kan zijn wanneer accounts receivable-managers met hun CFO's of CEO's over het succes van accounts receivable spreken. In plaats van alleen bewijs te leveren over de efficiëntie van hun eigen accounts receivable-processen, zullen accounts receivable-leiders binnenkort in staat zijn om de voortgang te meten aan de hand van een branchebenchmark of scorekaart.
"Als u geen idee heeft hoe anderen in uw branche presteren, wordt uw rapportage een gesloten boek", aldus Appelson.
"We zien mogelijkheden om benchmarking op te zetten voor de toepassing van cashallocatie , matchingpercentages en elektronische betalingen," besluit hij. tarieven en elektronische betaling," besluit hij. "Deze dingen zijn belangrijk voor iedereen bedrijf dat sneller geld wil inzamelen en geld wil afstemmen in een meer efficiënte manier."
