De kracht van velen: Hoe multi-agent AI-systemen accounts receivable veranderen in een adviseur

"Stelt u zich eens voor dat een team van virtuele experts op maat van jouw bedrijf onvermoeibaar achter de schermen werkt om uw volledige accounts receivable-proces te optimaliseren. Het is iets dat er vroeg of laat zou kunnen zijn," zegt Ahsan Shah, SVP, AI & Analytics, verantwoordelijk voor het aansturen van de AI-evolutie bij Billtrust. Hij gelooft in het transformerende potentieel van multi-agent AI, een baanbrekende benadering die verder gaat dan traditionele AI door meerdere intelligente agenten in te zetten, die elk gespecialiseerd zijn in verschillende taken, om samen te werken aan gedeelde doelstellingen.

Dit artikel onderzoekt hoe AI-systemen een revolutie teweeg zullen brengen in accounts receivable door de levenscyclus van accounts receivable te optimaliseren en strategische besluitvorming te verbeteren. Ahsan Shah biedt het perspectief van een insider en voorspelt toekomstige trends en innovaties die klaar staan om B2B SaaS accounts receivable software vanaf 2025 te transformeren.

Voordat we de magie van multi-agent systemen gaan verkennen, moeten we eerst verduidelijken wat een AI-agent is. Een AI-agent is een geavanceerd softwareprogramma dat is ontworpen om autonoom te handelen, beslissingen te nemen en acties uit te voeren om een specifiek doel te bereiken. Deze agenten kunnen communiceren met hun omgeving, leren van gegevens en zich aanpassen aan veranderende omstandigheden. Beschouw ze als zeer intelligente assistenten die in staat zijn om complexe taken uit te voeren zonder constante menselijke tussenkomst.

Lees de blog → Transformeren van accounts receivable met AI: Maak kennis met Billtrust’s Finance Co-Pilot

In tegenstelling tot single-agent systemen, waar één AI alle taken uitvoert, verdelen multi-agent systemen taken over meerdere, gespecialiseerde agents, elk met zijn eigen specifieke taak en expertise. Samen vormen ze een samenhangend systeem dat bedreven is in het aanpakken van ingewikkelde uitdagingen. Door interactie met elkaar en hun omgeving kunnen agenten samenwerken om complexe problemen efficiënter op te lossen dan een enkele agent alleen zou kunnen.

Deze samenwerkingsaanpak verhoogt de efficiëntie en effectiviteit en blijkt bijzonder nuttig bij het beheer van de complexe processen van accounts receivable. Net als menselijke organisaties, zoals jouw eigen financiële team, werken multi-agent systemen samen om gezamenlijke doelen te bereiken.

"Deze systemen zullen een revolutie teweegbrengen in verschillende bedrijfsprocessen, waaronder accounts receivable," zegt Ahsan Shah. Gespecialiseerde accounts receivable agents zijn AI-entiteiten die ontworpen zijn om specifieke aspecten van de accounts receivable-levenscyclus te beheren, zoals incasso, credit management, betalingen en facturatie. Elke agent is uitgerust met domeinspecifieke kennis en capaciteiten, waardoor hij zijn taken met hoge precisie en efficiëntie kan uitvoeren.

Multi-agent AI-systemen zijn het krachtigst wanneer gespecialiseerde agenten samenwerken. Deze agenten communiceren en delen informatie, waardoor ze hun inspanningen kunnen coördineren en de accounts receivable-levenscyclus kunnen optimaliseren. Een incassomedewerker kan bijvoorbeeld samenwerken met een kredietagent om rekeningen met een hoog risico te identificeren en strategieën te ontwikkelen om potentiële verliezen te beperken.

Dit type AI gaat verder dan eenvoudige vraag-en-antwoordinteracties. "In plaats daarvan kunnen agenten zelfstandig redeneren, plannen en taken uitvoeren, net zoals een team van experts in een bedrijf zou samenwerken", aldus Ahsan Shah. In wezen leren we AI om samen te werken. Door het tools, ondersteuning en context te geven en doelen te stellen, kan het redeneren en plannen met behulp van een gedachtegang. ”

AI als adviseur

Ahsan Shah: "Dit betekent een grote sprong voorwaarts voor AI in B2B debiteurensoftware. Wat we zien is de transformatie van een AI-agent, met een grote menselijke aanwezigheid met voorbedachte vragen, naar AI als adviseur."

"Het stelt accounts receivable professionals op alle niveaus in staat om zich te richten op strategische doelen, waarbij AI waardevolle inzichten en begeleiding biedt en als een samenwerkingspartner werkt in de toekomstige financiële organisatie. Dit zal accounts receivable teams in staat stellen om het menselijk kapitaal aanzienlijk te verminderen en geavanceerdere analyses mogelijk te maken.

"Bij Billtrust creëren we momenteel deze set van grafieken met gespecialiseerde agenten, die verschillende tools, gegevenstoegangslagen en domeinspecifieke kennis krijgen om organisatorische samenwerking tussen Al-artefacten mogelijk te maken. We beginnen nu met betalingen, maar breiden het uit over accounts receivable. Andere scenario's zouden een optimalisator voor incassoprocedures of realtime AI-zoeken kunnen zijn."

Ahsan Shah, SVP, AI & Analytics, Billtrust

Voortdurende verbetering

Wat uniek is aan deze multi-agent-benadering, is dat dit ingewikkelde netwerk dynamisch en cyclisch werkt en continu informatie en inzichten heen en weer stuurt. Het systeem draait voortdurend op de achtergrond, als een speciaal team dat jouw team in staat stelt om zich te richten op meer strategische groeidoelstellingen.

Deze optimalisatie zorgt ervoor dat accounts receivable processen efficiënt en effectief blijven en naadloos worden aangepast aan veranderende omstandigheden en nieuwe informatie. "Het mooie is dat het hyper kan worden gepersonaliseerd voor de specifieke behoeften van klanten, industrieën en gedragspatronen van kopers", zegt Shah.

Het menselijke element

De opzet weerspiegelt de huidige structuur van een accounts receivable-organisatie, net als een incasso- of creditmanager die zich bezighoudt met het betalingsbeleid, of een terms manager die het kredietrisico beoordeelt.

Dit menselijke element is belangrijk, verwoordt Shah. "De uiteindelijke actie kan zo worden geconfigureerd dat menselijke werknemers eenvoudig kunnen goedkeuren om de aanbevolen configuraties toe te passen. Onze filosofie over AI, met name Gen AI, ziet het eerder als een creatieve aanvulling dan als een vervanging voor menselijke betrokkenheid."

"Wat ons opwindt over deze mogelijkheid om agents, nodes en grafieken te gebruiken, is dat het ons in staat stelt om een bedrijfsdoelstelling op een hoger niveau te nemen en een systeem het doel op een niet-deterministische manier te laten uitvoeren."

Ahsan Shah, SVP, AI & Analytics, Billtrust

Lees het sectorrapport → AI verlegt de grenzen van wat mogelijk is voor OTC

Multi-agent AI stelt je in staat om verder te gaan dan eenvoudige vragen en ondersteunt je bij het bereiken van geavanceerde bedrijfsdoelen. Als leverancier kan het ontmoedigend zijn om door een groot aantal kopers te navigeren, vooral als het gaat om het analyseren van gegevenssets en het personaliseren van kopersgedrag.

Stelt u zich eens voor dat u de meest relevante kansen wilt identificeren, risico's wilt beoordelen en aanbevelingen wilt doen op basis van de betalingsactiviteiten van de afgelopen drie maanden onder jouw kopers. "Om te beginnen is dit een unieke vraag," zegt Shah, "omdat we niet hebben gedefinieerd wat risico of kans betekent, noch weten wat een aanbeveling zou kunnen zijn. En dit is niet zomaar een vraag - het is meer een strategische bedrijfsdoelstelling op een hoger niveau."

"Met de betalingsbeleidoptimalisator die we momenteel testen bij Billtrust, maken we gebruik van een grafiek om zowel kansen te identificeren, zoals het berekenen van toeslagen en uitstel van betaling, als risico's, zoals klanten met een lage marge en boetes voor te late betaling."

Het multi-agent AI-systeem verzamelt initiële gegevenssets, onderzoekt kopersinformatie, analyseert trends, detecteert afwijkingen en identificeert kansen. Het onderzoekt voor elke koper de betaalmiddelen, voorwaarden en Days-to-Pay. Door deze informatie te consolideren, kan het specifieke kopers aan het licht brengen die voordeel zouden kunnen halen uit de overstap naar Automated Clearing House (ACH).

Bovendien kan het afnemers met een hoger risico indelen in categorieën waarvoor boetes nodig kunnen zijn, zodat leveranciers zich kunnen indekken tegen transacties met lage marges. Omgekeerd zijn er kopers met topprestaties, die consequent ruim binnen hun voorwaarden betalen. Dit zijn kansen om relaties te verbeteren door hen betere voorwaarden aan te bieden, krediet te verlenen of kortingen voor vroege betaling te geven als beloning voor hun betrouwbaarheid.

Een opmerkelijk kenmerk is de mogelijkheid om visualisaties te genereren die eenvoudig kunnen worden geïntegreerd in PowerPoint of andere presentaties, waardoor de besluitvorming en actie voor klanten worden versneld.

De AI-agent presenteert een samenvatting, hetzij in een e-mail of een document dat naar de toepassing is geüpload. Deze samenvatting omvat de belangrijkste bevindingen, bronnen, uitschieters, vroege betalers, risico's en aanbevelingen. Het biedt een tactisch overzicht dat het resultaat is van grondig onderzoek naar alle accounts receivable.

Ahsan Shah zegt: "Het ontwerp van deze interface binnen jouw software wordt nog besproken. Het zal echter zeker niet lijken op de Q&A interface die je kent van Finance Co-Pilot. Wij zien het als een back-end proces dat systematisch opereert. Stelt u zich eens voor dat u 's ochtends aankomt met een lijst met taken voor het optimaliseren van jouw betalingsbeleid, allemaal gegenereerd terwijl u slaapt. We overleggen of dit in-app moet worden gepresenteerd of via e-mails moet worden verzonden.

Billtrust loopt voorop in deze revolutie en investeert veel in AI-gestuurde oplossingen om financiële teams te versterken. "We zien AI niet als een silo, maar als een integraal onderdeel van onze algehele data-analysestrategie, aangevuld met AI," legt Shah uit. Billtrust’s gefaseerde benadering van AI-ontwikkeling zorgt ervoor dat we voortdurend de grenzen van wat mogelijk is in accounts receivable verleggen.

Ahsan Shah gelooft dat het gebruik van multi-agent tools in graph execution de toekomst is van B2B SaaS voor bedrijven. Deze visie op de toekomst van B2B-software gaat verder dan alleen kostenreductie. "Het gaat om het creëren van waarde en het identificeren van nieuwe kansen", benadrukt Shah. Door financiële organisaties in staat te stellen om hun doelstellingen te definiëren en vervolgens een team van AI-agenten te laten strategiseren en uitvoeren, maakt Billtrust de weg vrij voor ongekende niveaus van accounts receivable-optimalisatie.

Multi-agent AI biedt financiële leiders een geweldige kans om hun accounts receivable-processen te transformeren en de accounts receivable-levenscyclus te optimaliseren. Door deze geavanceerde technologie te gebruiken, kunt u ongekende efficiëntie, inzicht en strategisch voordeel behalen. Door gebruik te maken van de collectieve intelligentie van gespecialiseerde agenten kunnen bedrijven continu optimaliseren en beter geïnformeerde beslissingen nemen.

Multi-agent AI heeft het potentieel om niet alleen de accounts receivable, maar het hele B2B-softwarelandschap te revolutioneren. Door AI-systemen autonomer te laten functioneren en meer samen te laten werken, kunnen bedrijven nieuwe niveaus van efficiëntie, inzicht en waardecreatie ontsluiten. Zoals Shah opmerkt: "Het is nog in de vroege innings, maar we gaan in een snel tempo."

Op weg naar 2025 en daarna zal het gebruik van multi-agent AI-systemen naar verwachting toenemen, gedreven door de vooruitgang in AI-technologie en de groeiende behoefte aan efficiënt en effectief accounts receivable-beheer. Bedrijven die deze systemen omarmen, zullen goed gepositioneerd zijn om concurrerend te blijven en hun strategische doelen te bereiken.

Billtrust is vastbesloten om hierin het voortouw te nemen en bedrijven in staat te stellen om met vertrouwen door de toekomst van financiën te navigeren en ongekend succes te behalen.