OPUBLIKOWANO: 13 czerwca 2024
Windykacja należności bywa uciążliwa i czasochłonna. Jednak dzięki AI i automatyzacji możemy usprawnić ten proces, zmniejszyć koszty i zwiększyć skuteczność odzyskiwania zaległych płatności. Dowiedz się, jak wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji w windykacji!
Jak użyć AI oraz automatyzację do windykacji należności
Wyobraź sobie, że Twoja firma boryka się z problemem zaległych płatności od klientów. Mimo wysyłania przypomnień i próśb o uregulowanie należności, część faktur wciąż pozostaje niezapłacona. Co wtedy robisz? Zatrudniasz windykatorów? To może być kosztowne i czasochłonne rozwiązanie.
A gdyby tak wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji i automatyzacji do usprawnienia procesu windykacji? Dzięki odpowiednim narzędziom AI, takim jak GPT-4, możemy zautomatyzować wiele zadań związanych z monitorowaniem płatności i kontaktem z dłużnikami. AI może analizować historię płatności, przewidywać ryzyko opóźnień i dostosowywać strategię windykacji do konkretnego klienta.
Pomyśl o automatycznych e-mailach i powiadomieniach wysyłanych do klientów z przypomnieniem o zbliżającym się terminie płatności. A co powiesz na spersonalizowane oferty rozłożenia zadłużenia na raty, generowane przez AI na podstawie sytuacji finansowej danego klienta? To wszystko może znacząco odciążyć dział windykacji i pozwolić skupić się na najtrudniejszych przypadkach.
Case - zastosowanie AI do windykacji należności
Opis problemu
Przyjrzyjmy się hipotetycznej firmie TransMobil, oferującej usługi transportowe na terenie całego kraju. Mimo wysokiej jakości świadczonych usług, TransMobil zmaga się z problemem nieterminowych płatności od części klientów. Działy księgowości i windykacji są przeciążone monitorowaniem zaległości i kontaktem z dłużnikami, co przekłada się na wysokie koszty i nie zawsze przynosi oczekiwane rezultaty.
Zarząd TransMobil zdaje sobie sprawę, że tradycyjne metody windykacji nie są wystarczająco efektywne w dobie dynamicznie zmieniającego się rynku. Dlatego postanawia wdrożyć rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, aby usprawnić proces odzyskiwania należności i zminimalizować straty finansowe związane z nieterminowymi płatnościami.
Windykacja należności za pomocą GPT-4
TransMobil decyduje się na wykorzystanie modelu GPT-4 do zadań związanych z windykacją należności. Dlaczego akurat ten model AI? GPT-4 doskonale sprawdza się w przetwarzaniu języka naturalnego i generowaniu spersonalizowanych komunikatów. Może analizować historię płatności klientów, rozpoznawać wzorce zachowań i przewidywać ryzyko opóźnień w regulowaniu należności.
Dzięki integracji GPT-4 z systemami CRM i ERP firmy, AI ma dostęp do kompleksowych danych o klientach i ich transakcjach. Na tej podstawie model może generować dostosowane do odbiorcy wiadomości - przypomnienia o zbliżających się terminach płatności, oferty rozłożenia zadłużenia na raty czy ostrzeżenia o konsekwencjach prawnych w przypadku braku uregulowania należności.
Co więcej, GPT-4 może prowadzić naturalną konwersację z dłużnikami za pośrednictwem chatbota lub voicebota. Dzięki temu klienci mają możliwość wyjaśnienia swojej sytuacji, a AI na bieżąco dostosowuje strategię komunikacji i proponuje optymalne rozwiązania. To pozwala odciążyć pracowników działu windykacji i zautomatyzować obsługę standardowych przypadków.
Sztuczna inteligencja to potężne narzędzie, które może zrewolucjonizować proces windykacji należności i znacząco poprawić płynność finansową firmy.
Algorytm rozwiązania przy użyciu GPT-4
Przyjrzyjmy się, jak mógłby wyglądać algorytm wykorzystania GPT-4 do windykacji należności w firmie TransMobil:
1. Integracja GPT-4 z systemami CRM (np. Airtable) i ERP (np. Microsoft Excel) firmy poprzez API z wykorzystaniem narzędzia do automatyzacji - Make.
2. Cykliczne (np. raz dziennie) pobieranie przez GPT-4 danych o klientach, fakturach i płatnościach z Airtable i Excela.
3. Analiza historii płatności klientów przez GPT-4 i identyfikacja odbiorców z wysokim ryzykiem opóźnień.
4. Generowanie przez GPT-4 spersonalizowanych przypomnień o zbliżających się terminach płatności i wysyłka do klientów poprzez e-mail (np. Gmail) lub komunikator (np. WhatsApp).
5. W przypadku braku płatności po upływie terminu - generowanie przez GPT-4 wezwań do zapłaty z propozycją rozłożenia zadłużenia na raty, dostosowaną do sytuacji danego klienta.
6. Prowadzenie przez GPT-4 dialogu z dłużnikami za pośrednictwem chatbota na stronie internetowej lub voicebota - próba polubownego ustalenia warunków spłaty zadłużenia.
7. Eskalacja sprawy do działu windykacji w przypadku braku porozumienia z klientem lub niereagowania na wysyłane komunikaty.
8. Bieżące raportowanie przez GPT-4 stanu należności i skuteczności podejmowanych działań windykacyjnych do działu finansowego za pośrednictwem Slacka.
Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do windykacji należności
Zastosowanie sztucznej inteligencji, takiej jak GPT-4, w procesie windykacji należności może przynieść firmie TransMobil wymierne korzyści:
- Zwiększenie skuteczności odzyskiwania zaległych płatności dzięki spersonalizowanej komunikacji z dłużnikami
- Zautomatyzowanie standardowych zadań windykacyjnych i odciążenie pracowników działu windykacji
- Skrócenie czasu oczekiwania na wpłaty od klientów i poprawa płynności finansowej firmy
- Obniżenie kosztów windykacji poprzez ograniczenie zatrudnienia i zużycia materiałów biurowych
- Możliwość prowadzenia windykacji 24/7 dzięki automatyzacji procesów
Warto jednak pamiętać, że wdrożenie rozwiązań AI wymaga odpowiedniego przygotowania infrastruktury informatycznej i przeszkolenia pracowników. Kluczowe jest też zapewnienie bezpieczeństwa danych i zgodności z przepisami o ochronie danych osobowych.
Podsumowując, wykorzystanie AI do windykacji należności to:
- Oszczędność czasu i kosztów dzięki automatyzacji procesów
- Większa skuteczność w odzyskiwaniu zaległych płatności
- Lepsza komunikacja z dłużnikami i indywidualne podejście
- Usprawnienie przepływu informacji między działami firmy
- Przewaga konkurencyjna na rynku usług windykacyjnych