Autonome AI-assistenten voor accounts receivable: Een beknopte handleiding

Bent u voorbereid op de nieuwe grenzen van AI-technologieën? Weet u hoe deze zullen aansluiten op uw accounts receivable? Meer dan 70.% s van financiële leiders maken al gebruik van AI om incasso's te stroomlijnen en de cashflow te versnellen. Maar hoe zit het met de volgende generatie AI-financiële tools, zoals Generative AI (GenAI) en autonome AI-assistenten, ook wel Agentic AI genoemd? %%Volgens Deloitte zullen in 2025 25% van de bedrijven die GenAI gebruiken experimenteren met Agentic AI, en tegen 2027 zal dat aantal stijgen tot 50% van de bedrijven. De volgende transformatiegolf is aangebroken – Agentic AI – en het is de krachtigste evolutie tot nu toe. Het heeft het potentieel om AR 'zelfsturend' te maken.

U bent wellicht nog niet bekend met Agentic Artificiële Intelligentie (AI), maar dat zal snel veranderen. Gartner verwacht dat in 2028 15% e dagelijkse beslissingen op het werk autonoom zullen worden genomen door Agentic AI. Dat betekent dat de early adopters van vandaag over een paar jaar niet alleen vooruitgang zullen boeken, maar ook meetbaar vooruit zullen zijn. De kloof zal zo snel groter worden dat laatkomers moeite kunnen hebben om de achterstand in te halen. Waar staat u en hoe beïnvloedt dit uw AR-succes?

Als u aarzelde om het volledige potentieel van AI aan te boren, is er nog steeds een kans om vooruit te komen. U hebt vast veel vragen, en wij hebben de antwoorden. Het nieuwe e-book van Billtrust “AI Assistants are Autonomous: The New Era of accounts receivable is Here” biedt een diep inzicht in hoe Agentic de "Autonomous AR" revolutie aanjaagt en de acties die boekhouding leiders moeten ondernemen om uitdagingen te overwinnen en vooruit te komen. Hier is een korte samenvatting.

Wat is Agentic AI precies?

Traditionele AI werkt met vaste regels, zoals het automatisch toepassen van betalingen als factuurgegevens overeenkomen. GenAI analyseert patronen om nieuwe inhoud te creëren, zoals het opstellen van gepersonaliseerde betalingsherinneringen op basis van klantgeschiedenis. Agentic AI gebruikt traditionele AI en de grote taalmodellen (LLM's) van GenAI om verder te gaan dan beide - alleen observeren, beslissen en handelen. Simpel gezegd zijn deze autonome agenten het cumulatieve voordeel van eerdere AI-modellen. LLM's, gegevensanalyse en redeneringstools zijn de bouwstenen van Agentic AI, waardoor het alleen kan "denken" en handelen namens de mens.

Forbes noemt Agentic AI "niet zomaar een nieuw modewoord in de industrie, maar een paradigmaverschuiving", terwijl toonaangevende futuristen voorspellen dat het kansen van miljarden dollars zal ontsluiten.

• 2023: AI maakt een enorme sprong voorwaarts als OpenAI GPT-4 lanceert, waarmee multimodale mogelijkheden (tekst + afbeeldingen) worden geïntroduceerd, terwijl Google Gemini uitrolt, zijn meest geavanceerde conversatie-AI tot nu toe.
• 2024: Bedrijven haasten zich om GenAI in workflows te integreren terwijl de EU baanbrekende AI-regelgeving implementeert, waarmee de weg wordt vrijgemaakt voor wereldwijde naleving.
• 2025: Agentic AI komt in het middelpunt te staan. Bedrijven beginnen autonome AI-agenten in te zetten om real-time beslissingen te nemen, workflows te automatiseren en de efficiëntie naar onvoorziene hoogten te stuwen.

Hoe werkt Agentic AI?

Gegevenssynthese in real-time

Agentic AI verzamelt niet alleen gegevens. Het haalt continu gegevens op uit ERP, betalingsgeschiedenis, klantcommunicatie en bronnen van derden om een dynamisch, realtime beeld van elke klant te creëren. Traditionele AI analyseert statische datasets, terwijl Agentic AI blijft evolueren met elke nieuwe input.

Van inzicht naar actie

Terwijl traditionele AI stopt bij het identificeren van patronen, neemt Agentic AI de volgende stap door te beslissen wat er met die informatie moet gebeuren en dit uit te voeren. De "agent" kan bijvoorbeeld reageren op betaaltrends door het bereik of de voorwaarden automatisch aan te passen.

Echte autonomie

Agentic AI opereert onafhankelijk binnen gedefinieerde vangrails, neemt beslissingen en voert taken uit tijdens de gehele accounts receivable-levenscyclus. In tegenstelling tot traditionele AI, die erop vertrouwt dat gebruikers inzichten autonoom interpreteren en ernaar handelen, is de "agent" eigenaar van het proces van begin tot eind. Maar maak je geen zorgen - het gaat niet schurkenstaten. Mensen houden de controle, met volledige zichtbaarheid en goedkeuringsopties wanneer dat nodig is.

Ingebouwd leren en aanpassen

Elke actie die door Agentic AI wordt ondernomen, wordt teruggekoppeld naar het systeem, waardoor het kan leren wat werkt en zijn strategieën na verloop van tijd kan verfijnen. Traditionele AI-modellen moeten handmatig worden bijgeschoold, terwijl Agentic AI voortdurend op de achtergrond verbetert.

Waar te beginnen: De basis leggen voor Agentic AI

Volwaardige Agentic AI gebeurt niet van de ene op de andere dag. Het vraagt om een strategische aanpak, de juiste basis en een duidelijke visie. Als leider in AI-gedreven financiële transformatie, zijn hier de eerste twee stappen die Billtrust aanbeveelt:

1. Zorg dat jouw (gegevens)huis op orde is. Betere data leidt tot betere beslissingen. Toonaangevende bedrijven bouwen gecentraliseerde AI- en datahubs om schone, gestructureerde en toegankelijke informatie te garanderen, omdat ze weten dat AI slechts zo goed is als de gegevens waarop het getraind is.
2. Ontwikkel use cases met duidelijke bedrijfsdoelen. De grootste AI-successen beginnen met goed gedefinieerde doelstellingen. Welke specifieke uitdagingen in accounts receivable kan AI oplossen? Hoe wordt succes gemeten? Financiële teams die vanaf het begin duidelijke KPI's en financiële impactbeoordelingen vaststellen, zien sneller een echte ROI.

Verken alle zes stappen hieronder.

Download de infographic

Toonaangevende softwareplatforms voor order-to-cash (O2C)-automatisering, zoals Billtrust, zijn uitgerust met autonome workflows en virtuele assistenten, getraind op het grootste financiële datanetwerk in de branche en geperfectioneerd door experts die jaarlijks duizenden AI-financiële transformaties realiseren. Als uitgangspunt erkennen onze klanten matchingpercentages van maximaal 95% bij de toepassing van contante betalingen, een verbetering van maximaal 50% in days sales outstanding, een productiviteitsstijging van maximaal 80% en een verbetering van maximaal 25% in de cashflow.