Best practices voor een geslaagd AI-traject

Volgens een recent onderzoek van Billtrust/IDC is een van de belangrijkste ambities van bedrijven om de efficiëntie van hun organisaties en teams te vergroten. Als u nalaat om AI en machine learning te overwegen en toe te passen, kan dit op de lange termijn nadelige gevolgen hebben voor uw bedrijf, waarbij u te maken krijgt met aanzienlijke kosten voor factuurverwerking, incassogesprekken en herinneringen, evenals lockboxkosten.Als het op AI aankomt, is er geen weg terug. Het zal een ommekeer zijn voor bedrijven en processen, ongetwijfeld ten goede. Hebt u zich echter ooit afgevraagd hoe u het potentieel van AI kunt maximaliseren en uw gegevens op een intelligente manier kunt gebruiken? De sleutel ligt in het stellen van de juiste vragen om jezelf voor te bereiden op de toepassing van AI en de maximale voordelen uit een oplossing te halen.

"Door gebruik te maken van AI, kan jouw bedrijf de efficiëntie, nauwkeurigheid en productiviteit verhogen, wat leidt tot betere bedrijfsresultaten. En door vooraf de juiste stappen te nemen en jouw AI met zorg in te zetten, kunt u ervoor zorgen dat jouw AI zijn volledige potentieel benut.

Vicepresident Integrated Payments, Billtrust in Forbes

Hoewel AI en machine learning buitengewone prestaties kunnen leveren, is de implementatie ervan geen wondermiddel. Het is van belang dat je een duidelijk beeld heeft van de behoeften en doelstellingen van jouw organisatie voordat wij deze in uw processen integreren. Het ontwikkelen van use cases is een belangrijke stap in het AI-implementatieproces. Ze helpen AI-teams richting te geven door concrete voorbeelden te geven van de bedrijfsproblemen of -behoeften die AI kan helpen oplossen. Denk hierbij aan het stroomlijnen van processen, het verbeteren van de klantervaring, het verlagen van kosten of het verhogen van de efficiëntie. Door de problemen die je wilt oplossen duidelijk te definiëren, kunt u ervoor zorgen dat de AI-oplossingen die je ontwikkelt of koopt doelgericht en effectief zijn.

Zonder gegevens van goede kwaliteit zal elk AI-model uitvoer van slechte kwaliteit produceren. Het verkrijgen van gegevens van de hoogste kwaliteit moet een topprioriteit zijn. Zorg ervoor dat de datasets die u gaat gebruiken gezond, voorbereid en gevalideerd zijn voordat u ze goedkeurt voor gebruik in AI-inspanningen. Dit impliceert digitalisering van accounts receivable gegevens, zoals facturen, betalingen, krediet en incassodata.

Enigszins verwant aan het vorige onderwerp is de manier waarop gegevens worden verzameld en geïntegreerd. Je dient een duidelijk inzicht te hebben in jouw data-infrastructuur. Er dient een gestroomlijnd proces te worden opgezet voor het verzamelen en integreren van gegevens uit verschillende bronnen, zoals factureringssystemen, software voor klantrelatiebeheer (CRM) en betalingsgateways. Wanneer al deze gegevens in een data lakehouse kunnen worden samengebracht, is zinvolle analyse en meer diepgaande en innovatieve intelligentie mogelijk.

De betalingssector wordt al geruime tijd gedomineerd door de mentaliteit 'Als het niet kapot is, repareer het dan ook niet'. Dit vooruitzicht verandert echter, gedreven door de voortdurende digitalisering en gegevensexplosie. Deze noodzakelijke transformatie vraagt om een grondige evaluatie van jouw huidige accounts receivable-processen, die waardevolle inzichten kan opleveren. Wanneer deze gegevens nauwkeurig worden geanalyseerd, komen onaangeboorde efficiëntieverbeteringen aan het licht.

AI-technologie kan aanzienlijke kosten met zich meebrengen. Wanneer u samenwerkt met externe leveranciers voor uw AR-transformatie, is het cruciaal om op de hoogte te zijn van de bijbehorende AI-kosten. Sommige leveranciers brengen extra kosten in rekening voor AI binnen hun producten of bieden AI aan als een apart, hoogwaardig product. Aan de andere kant integreren sommige leveranciers AI-functies in hun oplossingen zonder de totale productkosten te verhogen. Evalueer de reputatie van elke leverancier en bepaal of de voorgestelde oplossing aansluit bij jouw bestaande infrastructuur.

Het spreekt voor zich dat je tijd moet vrijmaken voor jouw medewerkers om jouw processen en gegevens op orde te krijgen. En dat betekent vaak dat iedereen zo snel mogelijk bij de discussie en/of het proces moet worden betrokken. Het is van fundamenteel belang om te begrijpen dat de implementatie van AI niet alleen bestaat uit het aanschaffen van een hulpmiddel en verwachten dat het naadloos aansluit op jouw bestaande processen. In plaats daarvan is het een gezamenlijke inspanning die een actieve deelname van jouw team vereist. Door mensen binnen jouw bedrijf vroeg bij het proces te betrekken, erkent u niet alleen hun expertise, maar zorgt u er ook voor dat de AI aansluit bij jouw specifieke behoeften. Voordat u AI implementeert, is het essentieel om duidelijk te definiëren welke functies en voordelen de AI-tool jouw team zal bieden. Dit houdt in dat je moet begrijpen hoe de AI jouw bestaande processen zal verbeteren, of het nu gaat om het automatiseren van repetitieve taken, het bieden van voorspellende inzichten of het verbeteren van de besluitvorming. Overweeg hoe de AI-tool jouw workflows zal beïnvloeden. Zullen ze er efficiënter van worden? Kan jouw team zich concentreren op taken met een hogere waarde terwijl routinewerk wordt geautomatiseerd? Inzicht in de potentiële workflowverbeteringen kan helpen bij het stellen van realistische verwachtingen en het meten van het succes van de AI-implementatie.

Om uw accounts receivable-processen te optimaliseren, is het essentieel om de Key Performance Indicators (KPI's) te identificeren die voor uw afdeling het belangrijkst zijn. Deze KPI's fungeren als essentiële maatstaven om de efficiëntie en prestaties van jouw accounts receivable bij te houden. Overweeg statistieken zoals Days Sales Outstanding (DSO) om te beoordelen hoe snel u openstaande betalingen incasseert, verouderde vorderingen om te laat betaalde facturen te monitoren, nauwkeurigheid van kasapplicaties om een correcte toewijzing van betalingen te garanderen en betaaltrends van klanten om inzicht te krijgen in hun betaalgedrag. Naast deze kern-KPI's is het van cruciaal belang om rekening te houden met de investering die jouw team in de accounts receivable-oplossing doet en de middelen die jouw IT-teams nodig hebben. Met deze uitgebreide evaluatie kunt u het rendement op investering (ROI) berekenen voor de oplossing die je overweegt. Inzicht in de relatie tussen deze KPI's en het rendement op investering helpt u weloverwogen beslissingen te nemen over de effectiviteit en duurzaamheid van de oplossing voor het verbeteren van jouw accounts receivable.

In het snel veranderende bedrijfslandschap van vandaag worden de termen 'automatisering' en 'AI' vaak gebruikt, soms door elkaar, door bedrijven die hun technologische bekwaamheid willen laten zien. Het is echter van cruciaal belang voor bedrijven en besluitvormers om voorzichtig en onderscheidend vermogen te betrachten bij het evalueren van deze claims. Niet alle beweringen over automatisering en AI zijn gelijk. Sommige bedrijven hebben geavanceerde automatisering of AI daadwerkelijk in hun processen geïntegreerd, terwijl andere misschien nog maar de eerste stappen in deze richting hebben gezet. Het is van essentieel belang om dieper te graven en inzicht te krijgen in de specifieke kenmerken, mogelijkheden en beperkingen van de aangeboden automatisering of AI.

Lees meer in onze whitepaper Artificiële Intelligentie (AI) inzetten om jouw accounts receivable activiteiten te laten floreren in 2023. Ontvang jouw exemplaar van deze exclusieve gids en ontdek:

• Basisachtergrondinformatie over AI, de mijlpalen en uitdagingen ervan
• Gebruik van AI in accounts receivable en de order-to-cash cycle
• Hoe AI kan helpen bij het verbeteren van accounts receivable bedrijfsprocessen
• 10 stappen om jouw AI-reis te versnellen en duurzaam succes te behalen