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 dit jaar meer te investeren in AI, aldus Bain.
Als kenniswerkers raken we er steeds meer aan gewend dat machines eenvoudige taken uitvoeren, zoals e-mails schrijven, aantekeningen maken en vergaderingen samenvatten. Maar dat is nog maar het topje van de ijsberg. Toonaangevende financiële organisaties gaan verder dan eenvoudige AR Automatisering en gebruiken Artificiële Intelligentie (AI) om te denken. Ze maken specifiek gebruik van de kracht van voorspellende Artificiële Intelligentie (AI) in accounts receivable, waarbij ze gebruikmaken van grote taalmodellen (LLM's) en door machines gegenereerde aanbevelingen om uren aan analyse en besluitvorming terug te brengen tot slechts enkele seconden.
AI kan veel sneller dan mensen redeneren op basis van gegevens, en met een indrukwekkende nauwkeurigheid. Uit een onderzoek is gebleken dat het generatieve AI-model van OpenAI, GPT, complexe analogie-puzzels 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 gegevens 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 Artificiële Intelligentie (AI) in accounts receivable, komt deze besluitvorming neer op het voorspellen van de cashflow, het signaleren van opkomende betalingsrisico's voordat deze zich voordoen, het opmerken van verschuivingen in het gedrag van kopers en het genereren van inzichten die financiële teams helpen om te voorspellen en proactief 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 voert deze soms zelfs uit.
Klaar of niet, dit is de realiteit van vandaag. Laten we het allemaal eens onderzoeken: hoe Artificiële Intelligentie (AI) zich ontwikkelt, hoe dit zich vertaalt naar de wereld van accounts receivable en hoe je jouw team kunt voorbereiden met de juiste gegevensbasis, de juiste tools en het juiste begrip van hoe Artificiële Intelligentie (AI) redeneert.
De evolutie van AI: van financiële prognoses tot prescriptief advies
Tot voor kort voerden de meeste AI-tools berekeningen uit en maakten ze prognoses over de toekomst. Hulpvaardig? Ja, dat kan. Echter, teams moesten nog steeds achterhalen waarom dit gebeurde en hoe ze hierop moesten reageren. De afgelopen jaren heeft AI zich snel ontwikkeld tot een technologie die meer kan dan alleen voorspellingen doen. Het kan in realtime interpreteren wat er gebeurt en waarom, de punten met elkaar verbinden en de volgende stap aanbevelen. Het rapporteert niet alleen over trends, het stuurt actief beslissingen door middel van prescriptieve modellering, statistische waarschijnlijkheden en opkomende patronen. Deze AI-assistenten ondersteunen het menselijk beoordelingsvermogen.
Neem bijvoorbeeld de prestatiemaatstaf Days Sales Outstanding (DSO). Traditionele AI zou kunnen signaleren dat de DSO stijgt op basis van historische gemiddelden. Dat is zeker nuttig, maar u moet nog steeds achterhalen waarom. Redeneren overbrugt deze kloof door te bekijken hoe alle onderdelen samenwerken:
- Topkopers schalen hun bestellingen terug
- Anderen schakelen over op creditcards als betaalmiddel, ongeacht uw toeslagen.
- Sommigen overschrijden hun betalingsvoorwaarden.
Wanneer al die contextuele intelligentie in beeld komt, wordt de oorzaak duidelijk. Artificiële Intelligentie (AI) concludeert dat er een opkomend risico is en dat het tijd is om actie te ondernemen. Het beveelt een proactieve outreach-campagne aan. Beter nog, het verzamelt die inhoud voor jou.
De waarde van AI voor financiële teams
Organisaties die AI volledig hebben geïmplementeerd, zien een grotere daling van de DSO dan organisaties die geen AI gebruiken. In feite is 56% van de teams die Artificiële Intelligentie (AI) volledig hebben geïmplementeerd, het er roerend over eens dat AR Automatiseringssoftware hen heeft geholpen om financiële en compliance-risico's effectief te beperken. Terwijl slechts 34% % van de teams die geen AI hebben geïmplementeerd, het volledig eens zijn met deze stelling.
AI-assistenten ondersteunen het menselijk beoordelingsvermogen door gegevens te analyseren en actief beslissingen te sturen door middel van aanbevelingen.
Dit is wat AI-tools zoals Billtrust Autopilot zo baanbrekend maakt.
Laat Billtrust Autopilot jouw financiële voorspeller zijn.
Billtrust Autopilot combineert generatieve Artificiële Intelligentie (AI) met agentische Artificiële Intelligentie (AI) om de activiteiten in jouw order to cash-cyclus voortdurend te monitoren en u te begeleiden met een duidelijk, goed geïnformeerd overzicht van jouw financiën. Het ziet wat belangrijk is en stelt voor wat je vervolgens moet doen. U hoeft geen spreadsheet te exporteren, een rapport op te stellen of met een analist te overleggen. De waarde is meetbaar en vrijwel direct gerealiseerd. Dat komt omdat GenAI de interactie laat aanvoelen als een natuurlijk gesprek. U stelt eenvoudigweg vragen.
Stel dat je Autopilot vraagt: "Welke kopers hebben recentelijk de betalingstermijn van 60 dagen overschreden en hun gemiddelde ordervolume in de afgelopen 3 maanden verminderd?" Normaal gesproken is dat een project met meerdere rapporten en meerdere spreadsheets. De AI kan dit direct verwerken door de juiste gegevens uit facturen, betalingen en kopersprofielen te halen en deze variabelen vervolgens met elkaar in verband te brengen om een duidelijk, bruikbaar antwoord te geven. Het eindresultaat: minder handmatig werk en productiviteitswinst tot 80%.
Hoe werkt het? Via een multi-agent AI-architectuur.
Achter de schermen voert de Agentic AI van Billtrust het zware werk uit. Deze vorm van accounts receivable automatisering maakt gebruik van meerdere AI-agenten die in realtime samenwerken om jouw verzoek te analyseren en zinvolle inzichten te genereren:
- 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 kopersgedrag
- Supervisor agent: Beoordeelt de output en verpakt deze in een duidelijke, mensvriendelijke samenvatting
Dit is de waarde van Agentic AI in de praktijk: het is een gecoördineerd systeem van intelligentie. Bovendien heeft het ingebouwde gegevensbeveiliging en toegangscontroles om ervoor te zorgen dat gevoelige informatie bij elke stap beschermd blijft. Deze AI-agenten zijn ook uitstekend in het voorspellen en voorschrijven van oplossingen. Hier is meer daarover.
Voorop blijven lopen in het collectiebeheer
AI-agenten kunnen voorspellende intelligentie gebruiken om betalingen op tijd te maximaliseren. AI bepaalt zelfs wanneer en hoe procedures moeten worden uitgevoerd om de beste resultaten te behalen. Aanbevelingen zijn onder meer wat te zeggen, wanneer te zeggen en via welk kanaal.
In de toekomst zullen de dynamische kredietlijnen van Billtrust AI-aanbevelingen bieden om het kredietrisico te verminderen en de omzetgroei te stimuleren. Machine learning-modellen analyseren historische betaalgegevenspatronen om kredietlimieten voor alle rekeningen te optimaliseren. Meer informatie
Een kort overzicht: agentische en generatieve AI
Laten we hier even stoppen. We hebben in korte tijd veel terrein afgelegd. Generatieve AI, agentische 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 met het implementeren van multi-agent systemen die met behulp van Artificiële Intelligentie (AI) complexe beslissingen nemen.
U hoeft niet van de ene op de andere dag een Artificiële Intelligentie (AI)-expert te worden, maar u moet wel een basiskennis hebben van hoe dit alles 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 met vertrouwen kunt toepassen binnen de context van jouw eigen bedrijf.
Wilt u meer informatie over Artificiële Intelligentie (AI)? Bekijk dan deze introductie over Artificiële Intelligentie (AI) en wat dit betekent voor accounts receivable. Dit artikel beschrijft de ontwikkeling van AI en legt uit hoe AI-agenten verschillen van basisprocesautomatisering en waarom niet alle agenten hetzelfde zijn.
Aanvullende bronnen: Artificiële Intelligentie (AI) voor accounts receivable
Doet AI het goed? Hoe kunt u AI-financiële tools vertrouwen?
Laten we het hebben over een vraag die elke CFO bezighoudt: Hoe kunt u vertrouwen op aanbevelingen die door AI worden gegenereerd? Het is geen magie en het is niet altijd correct – vandaar de disclaimers die u ziet wanneer u verschillende platforms gebruikt. Dat is niet bepaald geruststellend wanneer je jouw financiële toekomst probeert te voorspellen.
De waarheid? Slechte gegevenshygiëne. Wanneer onderliggende systemen vol staan met verouderde configuraties, gefragmenteerde records of inconsistente gegevensformaten, kan Artificiële Intelligentie (AI) in accounts receivable met zekerheid antwoorden genereren die volkomen onjuist zijn. Daarom blijft gegevenshygiëne een van de grootste barrières voor adoptie. Schone, gestructureerde en betrouwbare gegevens bieden AI een solide basis om op voort te bouwen, maar het leggen van die basis is een intensief proces.
AI kan de hand bijten die haar voedt. Slechte gegevens en kleine gegevensvolumes kunnen leiden tot slechte beoordelingsbeslissingen. Hoewel bedrijven over een schat aan informatie beschikken, blijven gegevenshygiëne en het ontwikkelen van een rijke gegevensgeschiedenis de grootste belemmeringen voor een effectief gebruik van AI.
Volgens sommige schattingen besteden financiële teams tot 40% van hun tijd aan het verzamelen, opschonen en verifiëren van gegevens. 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 AI-gestuurde beslissingen te ondersteunen? Ook nee.
Maar het gaat niet alleen om data...
Controles om de nauwkeurigheid van AI te waarborgen
Over het algemeen kan AI worden vertrouwd wanneer het over de juiste gegevens en de juiste controles beschikt.
Vertrouwen moet worden verdiend, niet automatisch. Het is nooit raadzaam om de controle volledig aan Artificiële Intelligentie (AI) over te dragen, zelfs als u volledig vertrouwt op de kwaliteit van uw gegevens. Financiële leiders en accounts receivable professionals dienen goedkeuringsprocessen en controlefuncties te gebruiken voordat een Artificiële Intelligentie (AI) engine volledig wordt vertrouwd om zijn aanbevelingen zelfstandig 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 proces van vertrouwensopbouw en geen kwestie van een schakelaar omzetten. Daarom is het belangrijk om vroeg te beginnen. Ja, zoals nu.
Deze hindernissen nemen met Billtrust
Billtrust Autopilot maakt gebruik van bijna 25 jaar geanonimiseerde transactiegegevens – jouw gegevens, gegevens van andere klanten en gedragsinzichten van duizenden kopers – die allemaal worden beschermd voor persoonlijke privacy, maar volledig intact blijven voor analyse en ongeëvenaarde inzichten. Het is het grootste financiële datanetwerk in de sector: uitgebreid, overzichtelijk, diepgaand gecontextualiseerd en voortdurend verfijnd op basis van jaarlijks meer dan 1 biljoen factuurbetalingstransacties. In combinatie met meer dan twintig jaar expertise op het gebied van accounts receivable vormt dit een unieke basis voor voorspellende analyses, waarmee niet alleen risico's worden gerapporteerd, maar ook daadwerkelijk worden geanalyseerd. Het eindresultaat: advies waarop u kunt vertrouwen.
De multi-agent Artificiële Intelligentie (AI)-architectuur van Billtrust is gebouwd op het grootste financiële datanetwerk in de sector, dat jaarlijks wordt verfijnd op basis van 1 biljoen factuurbetalingstransacties.
Wij bewaken jouw gegevens, houden deze schoon, georganiseerd en continu up-to-date, zodat u een duidelijk beeld krijgt van jouw accounts receivable-prestaties. Wil je in gedetailleerde details duiken? Het is er. Wilt u jouw prestaties vergelijken met die van anderen in uw branche? Dat kunt u ook doen. Deze vertrouwde basis, gecombineerd met functiecontroles, beveiligingsmaatregelen en diepgaande accounts receivable expertise, maakt Artificiële Intelligentie (AI) redeneringen van het volgende niveau mogelijk.
Ik zou zeggen dat Billtrust tot de top behoort op het gebied van AI. 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 beweren dat zij over AI-functionaliteit beschikken. Dat betekent niet noodzakelijkerwijs dat de AI-functionaliteit voldoet aan de normen die wij nastreven.
Becki Hamilton, Sr. Manager Cash Applications, Willscot
Luister naar haar verhaal
Voorspellende Artificiële Intelligentie (AI) gebruiken om accounts receivable proactief te beheren
Artificiële Intelligentie (AI) kan veel betekenen voor uw AR-team als u bereid bent om ermee te experimenteren. Hier zijn vier manieren waarop u de voorspellende analyses van Artificiële Intelligentie (AI)op een realistische manier kunt inzetten ten voordele van uw debiteurenbeheer.
1. Spot Payment Drift Voordat het sneeuwballen is
Betalingsproblemen ontstaan niet van de ene op de andere dag. Wat er gebeurt zijn kleine verschuivingen: een klant die altijd op tijd wordt betaald, begint een paar dagen later te kruipen, dan nog een paar. Plotseling bent u 60 dagen te laat en vraagt u zich af hoe u dit heeft kunnen missen.
AI ziet het niet over het hoofd.
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 verschuivingen in betaalmiddelen – 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:
- Het versturen van een gepersonaliseerde herinnering, volledig opgesteld door Artificiële Intelligentie (AI).
- Automatische aanpassing van betalingsvoorwaarden
- Prioriteit toekennen aan het account voor beoordeling door een credit controller
In plaats van dat jouw team op zoek gaat naar antwoorden, houdt Artificiële Intelligentie (AI) het proces gaande en helpt het jouw medewerkers gefocust te blijven op de gesprekken die een menselijke touch vereisen.
2. Vang vertragingen in de uitgaven die verband houden met betalingsrisico
Wanneer kopers zich beginnen terug te trekken op bestellingen en achterlopen op betalingen, is dit een grote zorg. AI verbindt de punten en geeft een signaal wanneer de gemiddelde ordergrootte van een klant afneemt, de aankoopfrequentie daalt en de betalingstermijnen langer worden.
Tools zoals Billtrust Autopilot signaleren deze vroege waarschuwingssignalen terwijl de klantrelatie nog stabiel is, waardoor jouw team tijd heeft om in te grijpen, contact op te nemen en aanpassingen te doen voordat kleine veranderingen uitgroeien tot grotere problemen. En met AI-inzichten die de outreach sturen – zoals het voorstellen van aangepaste afbetalingsplannen – kan jouw team op een manier communiceren die de klantrelatie ondersteunt, en niet alleen de winstcijfers.
3. Waarschuw wanneer klanten afhaken
Het overkomt de besten onder ons: een vaste klant wordt ineens stil. Automatisch betalen wordt uitgeschakeld. Factuur-e-mails blijven ongelezen. Klanten kunnen zich niet meer aanmelden bij het facturatie- en betalingsportaal. Dit is niet willekeurig - het zijn meestal de eerste tekenen dat er achter de schermen iets aan het verschuiven is.
AI-tools zoals Autopilot kunnen deze subtiele signalen oppikken. In plaats van te wachten tot de betalingen wegglijden, signaleert de tool de verandering vroegtijdig en kan acties aanbevelen zoals een proactief incheckgesprek of een soft-touch outreach voordat de zaken escaleren.
4. Stimuleer gerichte, proactieve acties
Niet elke situatie vereist dezelfde aanpak, maar jouw team heeft geen tijd om zich in elk detail te verdiepen. Dat is waar AI een rol speelt.
Een tool als Autopilot kan voor elke klant specifieke, proactieve vervolgstappen aanbevelen. Ten eerste kan het duiden op een zachte handreiking van de accountmanager. Anderzijds kan het aanbevelen om kredietvoorwaarden of betalingsbeleid aan te passen of een grondiger onderzoek 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 de incasso's worden gemaximaliseerd en verspilde inspanningen worden geminimaliseerd.
Deze use cases zijn er al, en de juiste data en het juiste technologieplatform maken ze mogelijk.
U vertrouwt Artificiële Intelligentie (AI) met uw e-mails. Waarom niet jouw cashflowbeheer?
De teams die gebruikmaken van AI-gestuurde redeneringen reageren niet alleen sneller, maar kijken ook verder vooruit, signaleren risico's eerder en zetten inzichten om in actie voordat problemen hun bedrijfsresultaten negatief beïnvloeden. Het resultaat is slimmere beslissingen, sterkere klantrelaties en een financiële functie die trots voorop staat.
Benieuwd wat voorspellende Artificiële Intelligentie (AI) voor uw accounts receivable activiteiten kan betekenen? Ons team staat klaar om je te helpen bij het vormgeven van jouw financiële toekomst. Neem contact met ons op voor een demonstratie van onze oplossing en een gratis afspraak.
