OPUBLIKOWANO: 13 czerwca 2024
AI i automatyzacja mogą znacząco poprawić przepływy pieniężne w firmach. Inteligentne systemy przewidują płatności, monitorują należności, automatyzują księgowanie i komunikację z klientami. Dzięki temu firmy szybciej otrzymują pieniądze i mają lepszą płynność finansową.
- Jak użyć AI oraz automatyzację do optymalizacji przepływów pieniężnych
- Case - zastosowanie AI do optymalizacji przepływów pieniężnych
- Opis problemu
- Optymalizacja przepływów pieniężnych za pomocą GPT-4
- Algorytm rozwiązania przy użyciu GPT-4
- Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do optymalizacji przepływów pieniężnych
Jak użyć AI oraz automatyzację do optymalizacji przepływów pieniężnych
Wyobraź sobie, że jesteś właścicielem firmy. Pewnie zastanawiasz się, jak sprawić, żeby pieniądze szybciej wpływały na konto, a klienci płacili na czas. To kluczowe dla płynności finansowej Twojego biznesu. I właśnie tutaj z pomocą przychodzą sztuczna inteligencja i automatyzacja.
Pomyśl o AI jako o Twoim osobistym asystencie finansowym. Potrafi przewidzieć, kiedy klienci zapłacą faktury, monitoruje zaległe płatności i automatycznie wysyła przypomnienia. Co więcej, inteligentne systemy mogą samodzielnie księgować wpływy i aktualizować salda. To oszczędza mnóstwo czasu i minimalizuje ryzyko błędów.
Ale to nie wszystko. AI potrafi też analizować historyczne dane i wyciągać wnioski. Na przykład, może zidentyfikować klientów, którzy zwykle płacą z opóźnieniem i zasugerować odpowiednie działania - czy to wcześniejsze fakturowanie, czy może ofertę rabatu za płatność przed terminem. W ten sposób AI pomaga optymalizować przepływy pieniężne i utrzymywać firmę w dobrej kondycji finansowej.
Case - zastosowanie AI do optymalizacji przepływów pieniężnych
Opis problemu
Przyjrzyjmy się hipotetycznej firmie - nazwijmy ją Stolmar. To średniej wielkości przedsiębiorstwo produkujące meble na zamówienie. Jako że Stolmar działa w sektorze B2B, terminy płatności są dość długie, typowo 30-60 dni. Niestety, wielu klientów płaci z opóźnieniem, co powoduje problemy z płynnością.
Dział finansowy Stolmaru ma pełne ręce roboty. Muszą ręcznie sprawdzać status każdej faktury, wysyłać przypomnienia, księgować wpłaty. Często zdarza się, że przeoczą zaległą płatność lub błędnie zaksięgują wpływ. Co gorsza, nie mają narzędzi, by przewidzieć, kiedy dany klient zapłaci - reaktywnie reagują, gdy płatność jest już mocno spóźniona.
Optymalizacja przepływów pieniężnych za pomocą GPT-4
Stolmar postanowił wdrożyć system AI oparty na GPT-4, by zoptymalizować proces zarządzania należnościami. Wybór GPT-4 nie był przypadkowy - ten potężny model językowy świetnie sprawdza się w zadaniach przetwarzania języka i analizy danych.
Oto jak działa nowy system w Stolmarze: GPT-4 codziennie analizuje historię płatności każdego klienta i na tej podstawie przewiduje, kiedy najprawdopodobniej uregulują oni swoje faktury. Te prognozy są następnie zapisywane w Google Sheets, z którego korzysta dział finansowy. System automatycznie wysyła też spersonalizowane emaile z przypomnieniami o zbliżającym się terminie płatności.
Ale to nie koniec - GPT-4 potrafi też samodzielnie zinterpretować emaile z potwierdzeniami przelewów i zaksięgować wpłaty w systemie finansowym firmy. Dzięki integracji przez Zapier, dane płynnie przepływają między Gmailem, Google Sheets a systemem księgowym.
Algorytm rozwiązania przy użyciu GPT-4
1. GPT-4 codziennie pobiera z systemu księgowego (np. przez API) dane o fakturach i historii płatności każdego klienta.
2. Model analizuje te dane i przewiduje prawdopodobną datę płatności dla każdej niezapłaconej faktury. Bierze pod uwagę takie czynniki jak średni czas płatności danego klienta, kwota faktury, obecna sytuacja gospodarcza itp.
3. Prognozy są zapisywane w Google Sheets. Zapier automatycznie tworzy harmonogram wysyłki maili z przypomnieniami o płatności na X dni przed i po spodziewanej dacie.
4. Zapier monitoruje skrzynkę Gmail w poszukiwaniu potwierdzeń płatności. Gdy takie się pojawią, treść maila jest wysyłana do GPT-4.
5. GPT-4 analizuje treść, wyciąga kluczowe informacje (nr faktury, kwota, data) i generuje wpis księgowy w formacie zrozumiałym dla systemu finansowego firmy.
6. Zapier przesyła wygenerowany wpis do systemu księgowego przez API, automatycznie księgując wpłatę i aktualizując saldo klienta.
Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do optymalizacji przepływów pieniężnych
Wdrożenie AI do zarządzania należnościami może przynieść firmom jak Stolmar wiele wymiernych korzyści. Przede wszystkim, automatyzacja rutynowych zadań takich jak monitorowanie faktur czy księgowanie wpłat oszczędza mnóstwo czasu działu finansowego. Pracownicy mogą skupić się na strategicznych zadaniach zamiast grzebać w arkuszach.
Co więcej, AI pomaga zredukować liczbę przeterminowanych należności. Dzięki proaktywnym powiadomieniom i spersonalizowanej komunikacji, klienci są bardziej skłonni płacić na czas. A szybsze wpływy oznaczają lepszą płynność finansową i mniejsze ryzyko zatorów.
Podsumowując, AI w zarządzaniu należnościami to:
- Oszczędność czasu dzięki automatyzacji żmudnych zadań
- Lepsza płynność finansowa dzięki szybszym wpływom
- Mniej błędów ludzkich w procesie księgowania
- Proaktywne podejście zamiast reaktywnego gaszenia pożarów
Oczywiście wdrożenie AI to proces, który wymaga czasu i przemyślanej strategii. Trzeba zadbać o jakość danych, nauczyć model specyfiki biznesu, zintegrować różne systemy. Ale potencjalne korzyści zdecydowanie przewyższają początkowe wyzwania. W dzisiejszym konkurencyjnym środowisku biznesowym, AI to nie science-fiction, a must-have dla firm, które chcą zachować płynność i wyprzedzić konkurencję.