Uit een recent onderzoek blijkt dat 55% van de financiële leiders AI-gestuurde financiële prognoses en scenarioplanning implementeren. Bovendien vertrouwt 90% % van de financiële besluitvormers nu op AI voor financiële beslissingen. Het is dan ook geen verrassing dat 79% van de CFO's van plan is om hun AI-investeringen dit jaar te verhogen, volgens Bain.
Als kenniswerkers raken we allemaal meer gewend aan het laten afhandelen van alledaagse taken door machines, zoals het schrijven van e-mails, het maken van notities en het samenvatten van vergaderingen. Maar dat is slechts het topje van de ijsberg. Toonaangevende financiële organisaties gaan verder dan eenvoudige automatisering van debiteurenbeheer en gebruiken AI om te denken. Specifiek benutten ze de kracht van voorspellende AI in debiteurenbeheer, waarbij ze gebruikmaken van grote taalmodellen (LLM's) en machinegegenereerde aanbevelingen om uren aan analyse en besluitvorming terug te brengen tot slechts enkele seconden.
AI kan veel sneller redeneren op basis van data dan mensen, en met indrukwekkende nauwkeurigheid. Uit een studie bleek dat het generatieve AI-model van OpenAI, GPT, complexe analogiepuzzels kan oplossen met een nauwkeurigheid die ongeveer gelijk is aan die van mensen. Zoals het gezegde luidt: "het geheel is groter dan de som der delen." LLM's en meerdere AI-agenten werken samen met enorme hoeveelheden data om zaken te doorgronden: ze leggen verbanden en trekken conclusies, net zoals wij dat doen wanneer we ergens goed over nadenken.
Als het gaat om AI in debiteurenbeheer, komt deze besluitvorming neer op het voorspellen van de cashflow, het identificeren van opkomende betalingsrisico's voordat ze zich voordoen, het opmerken van verschuivingen in het gedrag van kopers en het naar boven halen van inzichten die financiële teams helpen proactief te voorspellen en te handelen. Dit is de mentaliteit waar financiële leiders zich op moeten voorbereiden: AI doet niet alleen 'iets', maar trekt conclusies, neemt beslissingen en stelt oplossingen voor – en handelt er soms zelfs naar.
Klaar of niet, dit is de realiteit van vandaag. Laten we het allemaal eens onderzoeken: hoe AI evolueert, hoe dit zich manifesteert in de wereld van debiteurenbeheer, en hoe je je team kunt voorbereiden met de juiste databasis, de juiste tools en het juiste begrip van hoe AI redeneert.
De AI-evolutie: Van financiële voorspelling naar voorschrijvend advies
Tot voor kort berekenden de meeste AI-tools de cijfers en projecteerden ze waar het naartoe ging. Nuttig? Zeker Maar teams moesten nog steeds zelf uitzoeken waarom het gebeurde en hoe ze moesten reageren. In de afgelopen jaren is AI zo snel geëvolueerd dat het meer doet dan alleen voorspellen. Het kan in realtime interpreteren wat er gebeurt en waarom, verbanden leggen en de volgende stap aanbevelen. Het rapporteert niet alleen over trends - het stuurt actief beslissingen door middel van voorschrijvende modellering, statistische waarschijnlijkheden en opkomende patronen. Deze AI-assistenten versterken het menselijk beoordelingsvermogen.
Neem bijvoorbeeld de prestatie-indicator Days Sales Outstanding (DSO). Traditionele AI zou kunnen signaleren dat de DSO stijgt op basis van historische gemiddelden. Dat is zeker nuttig, maar je moet nog steeds uitzoeken waarom. Redeneren overbrugt deze kloof door te zien hoe alle stukjes samenspelen:
- Topklanten schalen hun bestellingen terug
- Anderen schakelen over op creditcards als betaalmiddel, ongeacht jouw toeslagkosten.
- Sommigen overschrijden hun betalingstermijnen
Wanneer al die contextuele intelligentie in beeld komt, wordt de oorzaak duidelijk. AI concludeert dat er een opkomend risico is en dat het tijd is om actie te ondernemen. Het beveelt een proactieve communicatiecampagne aan. Beter nog, het stelt die content alvast voor je samen.
De waarde van AI voor financiële teams
Organisaties die AI volledig hebben omarmd, zien een grotere daling van de DSO dan organisaties die geen AI gebruiken. Sterker nog, 56% van de teams die AI volledig hebben overgenomen, is het er sterk mee eens dat software voor de automatisering van debiteurenbeheer hen heeft geholpen om financiële en compliancerisico's effectief te beperken. Daarentegen is slechts 34% van de teams die geen AI hebben ingevoerd het sterk met die stelling eens.
AI-assistenten versterken het menselijk oordeel door data te analyseren en actief beslissingen te sturen via aanbevelingen.
Dit is wat AI-tools zoals Billtrust Autopilot zo baanbrekend maakt.
Laat Billtrust Autopilot jouw financiële voorspeller zijn.
Billtrust Autopilot combineert Generatieve AI met Agentic AI om de activiteiten in jouw order to cash-cyclus voortdurend te monitoren en en je te begeleiden met een duidelijk, geïnformeerd beeld van je financiën. Het signaleert wat belangrijk is en stelt voor wat je vervolgens moet doen. Je hoeft geen spreadsheet te exporteren, een rapport te bouwen of met een analist te praten. De waarde is meetbaar en vrijwel direct gerealiseerd. Dat komt omdat de interactie door GenAI aanvoelt als een natuurlijk gesprek. Je stelt gewoon vragen.
Stel dat je Autopilot vraagt: "Welke kopers hebben recent de betalingstermijn van 60 dagen overschreden en hun gemiddelde bestelvolume in de afgelopen 3 maanden verlaagd?" Normaal gesproken is dat een project dat meerdere rapporten en spreadsheets vereist. De AI kan dit onmiddellijk afhandelen, de juiste data ophalen uit facturatie, betalingen en klantprofielen, en die variabelen vervolgens correleren om een duidelijk, actiegericht antwoord te geven. Het eindresultaat: minder handmatig werk en productiviteitswinsten tot 80%.
Hoe werkt het? Via een multi-agent AI-architectuur.
Achter de schermen doet de Agentic AI van Billtrust het zware werk. Deze vorm van automatisering van debiteurenbeheer maakt gebruik van meerdere AI-agents die in real-time samenwerken om je verzoek te doorgronden en betekenisvolle inzichten naar boven te halen:
- Planner Agent: Stelt de stappen vast die nodig zijn om jouw vraag te beantwoorden
- SQL Agent: haalt de benodigde accounts receivable gegevens uit meerdere systemen
- Code agent: Analyseert betalingspatronen en het gedrag van kopers
- Supervisor agent: Beoordeelt de output en verpakt deze in een duidelijke, mensvriendelijke samenvatting
Dit is de waarde van Agentic AI in actie: het is een gecoördineerd systeem van intelligentie. Bovendien heeft het ingebouwde databeveiliging en toegangscontroles om ervoor te zorgen dat gevoelige informatie bij elke stap beschermd blijft. Deze AI-agents zijn ook uitstekend in het voorspellen en voorschrijven van oplossingen. Hieronder meer daarover.
De controle houden over debiteurenbeheer
AI-agents kunnen voorspellende intelligentie gebruiken om tijdige betalingen te maximaliseren. AI bepaalt zelfs wanneer en hoe procedures moeten worden uitgevoerd om de beste resultaten te behalen. Aanbevelingen omvatten wat te zeggen, wanneer het te zeggen, en via welk kanaal.
In de toekomst zullen de Dynamische Kredietlimieten van Billtrust AI-aanbevelingen bieden om kredietrisico's te verminderen en omzetgroei te stimuleren. Machine learning-modellen analyseren historische betalingsdata om kredietlimieten voor alle accounts te optimaliseren. Lees meer
Een kort overzicht: Agentic en Generatieve AI
Laten we hier even stilstaan. We hebben in korte tijd veel terrein afgelegd. Generatieve AI, Agentic AI... deze termen kunnen verwarrend, abstract of overweldigend overkomen. Vooral nu de meeste financiële organisaties nog maar net beginnen met het debiteurenbeheer automatiseren, laat staan het omarmen van multi-agent systemen die complexe beslissingen doorgronden met AI.
Je hoeft niet van de ene op de andere dag een AI-expert te worden, maar je hebt wel een basiskennis nodig van hoe dit allemaal werkt: hoe AI redeneert, verbanden legt en acties voorstelt. Niet alleen zodat je kunt vertrouwen op wat het je vertelt, maar ook zodat je het vol vertrouwen kunt toepassen binnen de context van jouw eigen bedrijf.
Wil je Agentic AI van dichterbij bekijken? Bekijk deze introductie over AI en wat dit betekent voor debiteurenbeheer. Dit artikel beschrijft de evolutie van AI, legt uit hoe AI-agents verschillen van basis procesautomatisering en waarom niet alle agents hetzelfde zijn.
Aanvullende bronnen: AI voor debiteurenbeheer
Doet AI het wel goed? Hoe je AI-financiële tools kunt vertrouwen
Laten we het hebben over een vraag die elke CFO bezighoudt: Hoe kun je vertrouwen op door AI gegenereerde aanbevelingen? Het is geen magie en het is niet altijd correct – vandaar de disclaimers die je ziet bij het gebruik van verschillende platforms. Dat is niet bepaald geruststellend wanneer je jouw financiële toekomst probeert te voorspellen.
De waarheid? Slechte datahygiëne. De waarheid? Slechte datahygiëne. Wanneer onderliggende systemen vol zitten met verouderde configuraties, gefragmenteerde gegevens of inconsistente dataformaten, kan AI in debiteurenbeheer vol vertrouwen antwoorden genereren die gewoonweg fout zijn. Daarom blijft datahygiëne een van de grootste barrières voor adoptie. Schone, gestructureerde en betrouwbare data geeft AI een solide basis om van te redeneren, maar het bouwen van die basis is zwaar werk.
AI kan de hand bijten die het voedt. Slechte data en kleine datavolumes kunnen leiden tot slechte oordelen. Hoewel bedrijven op een goudmijn aan informatie zitten, blijven datahygiëne en het ontwikkelen van een rijke datahistorie de grootste barrières voor effectief gebruik van AI.
Sommige schattingen tonen aan dat financiële teams tot 40% van hun tijd besteden aan het verzamelen, opschonen en verifiëren van data. Heeft jouw team daar tijd voor? Waarschijnlijk niet. Zijn zij bereid om AI te vertrouwen als de gegevens niet correct zijn of als de volumes niet groot genoeg zijn om nauwkeurige, door AI-gedreven besluitvorming te ondersteunen? Ook niet.
Maar het gaat niet alleen om data...
Controles om de nauwkeurigheid van AI te garanderen
Over het algemeen kan AI worden vertrouwd wanneer het beschikt over de juiste data en de juiste controles.
Vertrouwen moet worden verdiend, niet automatisch gegeven. et is nooit aan te raden om de controle zomaar aan AI over te dragen – zelfs niet als je volledig vertrouwen hebt in je datahygiëne. Financiële leiders en accounts receivable professionals dienen goedkeuringsprocessen en controlefuncties te gebruiken voordat een AI-engine wordt vertrouwd om zijn eigen aanbevelingen volledig uit te voeren. Ondersteunde automatisering moet altijd voorafgaan aan niet-ondersteunde automatisering. Hoewel iedereen graag spreekt over het vermogen van AI om autonoom te handelen, is autonomie een reis in het opbouwen van vertrouwen in plaats van een lichtschakelaar. Daarom is het belangrijk om er vroeg mee te beginnen. Ja, nu meteen.
Deze hindernissen overwinnen met Billtrust
Billtrust Autopilot maakt gebruik van bijna 25 jaar geanonimiseerde transactiegegevens – jouw data, data van andere klanten en gedragsinzichten van duizenden kopers – allemaal beschermd voor persoonlijke privacy, maar volledig intact voor analyse en ongeëvenaarde inzicht. Het is het grootste financiële datanetwerk in de branche: rijk, schoon, diep gecontextualiseerd en voortdurend verfijnd over $1 biljoen aan jaarlijkse factuurbetalingen. In combinatie met meer dan twee decennia aan domeinexpertise in debiteurenbeheer creëert dit een unieke basis in de markt voor voorspellende analyses om niet alleen te rapporteren over risico's, maar er ook echt doorheen te redeneren. Het eindresultaat: advies waar je op kunt rekenen.
De multi-agent AI-architectuur van Billtrust is gebouwd op het grootste financiële datanetwerk in de branche, dat wordt verfijnd op basis van 1 biljoen jaarlijkse factuurbetalingen.
Wij bewaken jouw data, houden deze schoon, georganiseerd en continu up-to-date, zodat je het duidelijkste beeld krijgt van jouw accounts receivable-prestaties. Wil je in de granulaire details duiken? Dat kan. Wil je je prestaties vergelijken met die van anderen in je sector? Ook dat kan. Deze vertrouwde basis, gecombineerd met functiecontroles, beveiligingsmaatregelen en diepgaande accounts receivable expertise, drijft AI-redenering van het volgende niveau aan.
Ik zou zeggen dat Billtrust top is als het op AI aankomt. Ik ben van mening dat de AI-functionaliteit van Billtrust uitzonderlijk is in vergelijking met andere organisaties of samenwerkingsverbanden die we in het verleden hebben gehad, of zelfs alleen maar samenwerkingsverbanden die we hebben onderzocht. Mensen zeggen dat ze AI-functionaliteit hebben. Dat betekent niet noodzakelijker dat de AI-functionaliteit voldoet aan de normen die wij nastreven.
Becki Hamilton, Sr. Manager Cash Applications, Willscot
Luister naar haar verhaal
Voorspellende AI gebruiken om debiteurenbeheer proactief te beheren
AI kan veel betekenen voor jouw debiteurenteam als je bereid bent om ermee te experimenteren. Hier zijn vier manieren waarop je de voorspellende analyses van AIop een realistische manier kunt inzetten in het voordeel van debiteurenbeheer.
1. Spoor verschuivingen in betaalgedrag op voordat het uit de hand loopt
Betalingsproblemen ontstaan niet van de ene op de andere dag. Wat er gebeurt zijn kleine verschuivingen: een klant die altijd op tijd betaalde, begint een paar dagen later te betalen, dan nog een paar. Plotseling ben je 60 dagen over tijd en vraag je je af hoe je dat hebt kunnen missen.
AI mist dat niet.
AI-tools zoals Billtrust Autopilot monitoren deze gegevens voortdurend, letten op subtiele veranderingen – zoals een stijging van de Days to Pay (DTP)-statistieken, deelbetalingen of betaalmethoden die veranderen – en signaleren risico’s vroegtijdig, zodat er nog tijd is om actie te ondernemen. Het kan zelfs automatisch volgende stappen voorstellen (en in sommige gevallen activeren). Voorbeelden zijn:
- Een gepersonaliseerde herinnering sturen, waarbij AI alles voor je opstelt
- Automatisch de betalingsvoorwaarden aanpassen
- Het account prioriteren voor beoordeling door een debiteurenbeheerder
In plaats van dat jouw team op zoek gaat naar antwoorden, houdt AI het proces gaande en helpt het jouw medewerkers gefocust te blijven op de gesprekken die een menselijke touch vereisen.
2. Vang vertragingen in uitgaven op die verband houden met betalingsrisico
Wanneer kopers hun bestellingen beginnen terug te schroeven en achterop raken met betalingen, is dat een grote zorg. AI legt de verbanden en signaleert wanneer de gemiddelde ordergrootte van een klant afneemt, de aankoopfrequentie vertraagt en de betalingstermijnen langer worden.
Tools zoals Billtrust Autopilot brengen deze vroege waarschuwingssignalen aan het licht terwijl de klantrelatie nog stabiel is, waardoor je team de tijd heeft om in te grijpen, contact op te nemen en aanpassingen te doen voordat kleine verschuivingen grotere problemen worden. En met AI-inzichten die de communicatie sturen – zoals het voorstellen van aangepaste betalingsplannen – kan je team op een manier communiceren die de klantrelatie ondersteunt, niet alleen de winst.
3. Waarschuw wanneer klanten afhaken
Het overkomt de besten: een vaste klant wordt ineens stil. Automatisch betalen wordt uitgeschakeld. E-mails over de factuur blijven ongelezen. Kopers loggen niet meer in op het facturatie- en betalingsportaal. Dit zijn geen willekeurige gebeurtenissen – het zijn meestal de eerste tekenen dat er achter de schermen iets verschuift.
AI-tools zoals Autopilot kunnen deze subtiele signalen oppikken. n plaats van te wachten tot betalingen achterstallig worden, signaleert de tool de verandering vroegtijdig en kan het acties aanbevelen, zoals een proactief telefoontje of een zachte herinnering voordat de zaken escaleren.
4. Stuur gerichte, proactieve acties aan
Niet elke situatie vraagt om dezelfde aanpak, maar je team heeft geen tijd om elk detail uit te pluizen. Dat is waar AI inspringt.
Een tool als Autopilot kan specifieke, proactieve vervolgstappen aanbevelen voor elke klant. Voor de één kan het een vriendelijke benadering door de accountmanager voorstellen. Voor een ander kan het aanbevelen om de kredietvoorwaarden of het betalingsbeleid aan te passen, of een diepgaandere beoordeling uit te voeren. Voor situaties met een laag risico kan het zelfs de follow-up volledig automatiseren. In plaats van alle achterstallige betalingen gelijk te behandelen, concentreert jouw team zich op de situaties met de grootste financiële impact – waardoor het debiteurenbeheer wordt gemaximaliseerd en verspilde moeite wordt geminimaliseerd.
Deze toepassingen vinden al plaats, en de juiste data en het juiste technologieplatform maken ze mogelijk.
Je vertrouwt AI met e-mails. Waarom niet jouw cashflowbeheer?
De teams die inzetten op AI-gestuurd redeneren, reageren niet alleen sneller – ze kijken om de hoek, sporen risico's eerder op en zetten inzichten om in actie voordat problemen hun resultaten beïnvloeden. Het gevolg is slimmere beslissingen, sterkere klantrelaties en een financiële functie die met trots vooroploopt.
Vraag je je af wat voorspellende AI voor jouw debiteurenbeheer kan betekenen? Ons team helpt je graag om je financiële toekomst vorm te geven. Neem contact met ons op voor een demo van onze oplossing en een gratis adviesgesprek.
