AI do należności: Jak wykorzystać AI do prognozowania ryzyka opóźnień płatności


OPUBLIKOWANO: 13 czerwca 2024

Wykorzystanie AI do prognozowania ryzyka opóźnień płatności może znacząco usprawnić procesy zarządzania należnościami. Dzięki automatyzacji i analizie danych, firmy mogą skuteczniej identyfikować problematycznych klientów i podejmować odpowiednie działania prewencyjne.



Jak użyć AI oraz automatyzację do prognozowania ryzyka opóźnień płatności

Wyobraź sobie, że masz przed sobą ogromną ilość danych o płatnościach klientów. Zawierają one informacje o terminowości, wysokości kwot, częstotliwości zakupów i wiele innych. Manualnie przeanalizowanie tego wszystkiego zajęłoby wieki! Tu z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja.

AI potrafi w mgnieniu oka przetworzyć te dane i wyłapać zależności, które ludziom umykają. Korzystając z uczenia maszynowego, modele potrafią przewidzieć, którzy klienci mogą mieć problemy z terminowymi płatnościami. A co najlepsze - cały ten proces można zautomatyzować! Dane spływają do systemu, AI je analizuje, a Ty dostajesz gotowy raport z listą klientów do monitowania.

Brzmi jak magia, prawda? Ale to nie koniec możliwości. Dzięki narzędziom takim jak Google Sheets czy Airtable, możesz zintegrować dane o płatnościach z różnych źródeł. A za pomocą no-code tools jak Make czy Zapier, połączysz te narzędzia z modelami AI bez konieczności pisania kodu. Wyobraź sobie, że wystarczy kilka kliknięć, a cały proces prognozowania ryzyka działa jak w zegarku!


Case - zastosowanie AI do prognozowania ryzyka opóźnień płatności

Opis problemu

Firma Elektromix, specjalizująca się w hurtowej sprzedaży sprzętu elektronicznego, boryka się z problemem opóźnionych płatności od klientów. Miesięcznie wystawiają setki faktur, a ręczne monitorowanie każdej z nich jest czasochłonne i mało efektywne. Późne płatności powodują problemy z płynnością finansową i utrudniają planowanie inwestycji.

Elektromix zbiera wiele danych o klientach i transakcjach, ale nie mają narzędzia, które pozwoliłoby im efektywnie wykorzystać te informacje do prognozowania ryzyka opóźnień. Potrzebują rozwiązania, które automatycznie analizowałoby dane i wskazywało potencjalnie problematycznych klientów, aby móc podjąć odpowiednie działania prewencyjne.


Prognozowanie ryzyka opóźnień płatności za pomocą TensorFlow

Idealnym rozwiązaniem dla Elektromix będzie model AI oparty o bibliotekę TensorFlow. Jako że prognozowanie ryzyka opóźnień to problem z kategorii przewidywania serii czasowych, sieci neuronowe dobrze sprawdzą się w tym zadaniu.

Model będzie uczony na historycznych danych o płatnościach, zawierających m.in. takie informacje jak:

  • Termin płatności i rzeczywista data zapłaty
  • Kwota faktury
  • Branża klienta
  • Długość współpracy z klientem
  • Dotychczasowa historia płatności

Na podstawie tych danych, model nauczy się rozpoznawać wzorce prowadzące do opóźnień i będzie w stanie przypisać każdemu klientowi prawdopodobieństwo nieterminowej płatności. Im więcej danych i czynników weźmiemy pod uwagę, tym trafniejsze będą prognozy.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Algorytm rozwiązania przy użyciu TensorFlow

Jak w praktyce wdrożyć taki model AI? Oto przykładowy algorytm:

1. Dane o płatnościach z systemu ERP eksportowane są automatycznie do Google Sheets przy użyciu Zapier.

2. Arkusz połączony jest z Jupyter Notebook, gdzie odbywa się preprocessing danych przy użyciu bibliotek NumPy i Pandas.

3. Dane dzielone są na zbiór treningowy i testowy. Zbiór treningowy służy do uczenia modelu, a testowy do sprawdzenia jego skuteczności.

4. W TensorFlow budowany jest model sieci LSTM, który uczy się na danych historycznych przewidywać ryzyko opóźnienia.

5. Wyniki zapisywane są do Google Sheets. Dla każdego klienta i faktury model podaje prawdopodobieństwo opóźnienia w przedziale od 0 do 1.

6. Airtable pobiera dane wynikowe z Google Sheets. Dla klientów z najwyższym ryzykiem (np. powyżej 0.8) tworzone jest zadanie do skontaktowania się i upomnienia o płatność.

7. Model jest regularnie douczany na najnowszych danych, aby uwzględniać zmieniające się trendy.


Dzięki takiemu podejściu monitorowanie ryzyka opóźnień staje się w pełni zautomatyzowane i nie wymaga praktycznie żadnej manualnej pracy!

Co ważne, TensorFlow pozwala budować naprawdę zaawansowane modele, które potrafią wyłapywać skomplikowane zależności. Przykładowo, możemy połączyć dane o płatnościach z informacjami o aktywności klientów na stronie internetowej czy historią reklamacji. Im więcej czynników uwzględnimy, tym trafniejsze będą prognozy.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do prognozowania ryzyka opóźnień płatności

Wdrożenie AI do prognozowania ryzyka opóźnień może przynieść firmie wiele korzyści:

  • Poprawa płynności finansowej - wcześniejsze wykrywanie problematycznych klientów pozwala uniknąć zatorów płatniczych
  • Oszczędność czasu - proces jest w pełni zautomatyzowany, nie wymaga pracy manualnej
  • Mniej nieściągalnych należności - dzięki szybszej reakcji, mniej faktur przeterminowanych zamienia się w nieściągalne długi
  • Lepsza alokacja zasobów - wiedząc, gdzie jest największe ryzyko, można odpowiednio zaalokować zasoby działu windykacji czy obsługi klienta

Oczywiście, samo wdrożenie modelu to nie wszystko. Trzeba też zadbać o jakość i aktualność danych, na których uczy się AI. No i przede wszystkim, na podstawie otrzymanych prognoz podejmować odpowiednie działania - kontaktować się z klientami, oferować plany ratalne, czy w ostateczności przekazywać sprawę do windykacji.

Wypróbuj różne modele AI

Podsumowując, wykorzystanie AI do prognozowania ryzyka opóźnień płatniczych to potężne narzędzie w rękach nowoczesnych firm. Dzięki automatyzacji i zaawansowanej analizie danych, można znacząco ograniczyć skalę problemu przeterminowanych należności. A to przekłada się na lepszą kondycję finansową i mniej stresu dla zespołu księgowości i windykacji.