Machine learning en robotisering spelen een belangrijke rol in de technologische ontwikkelingen van het debiteurenbeheer. Bij Mail to Pay weten we dat als geen ander. Het is dan ook niet voor niets dat we continu aan de intelligentie van onze software werken. Hieronder beschrijven wij drie manieren waarop jij machine learning en robotisering kunt inzetten op jouw debiteurenafdeling.
Drie manieren waarop jij machine learning en robotisering in kunt zetten binnen het debiteurenbeheer
1: Creëer het meest kansrijke betaalverzoek
Data vormt de basis van het nieuwe debiteurenbeheer. Organisaties beschikken over steeds meer data en kunnen dit inzetten om hun debiteuren beter te begrijpen, te bereiken én te beïnvloeden. Door al die data te gebruiken bij het toepassen van machine learning kun je voor iedere debiteur het meest kansrijke betaalverzoek creëren.
Om tot dit meest kansrijke betaalverzoek te komen, maakt de machine een uitgebreide analyse van het profiel van de debiteur, zijn of haar betaalgeschiedenis en duizenden combinaties van onder meer het type bericht, het tijdstip, de tone-of-voice, het bedrag en hoe de debiteur daarop zal reageren. Tijdens deze analyse berekent de machine vervolgens welke combinatie het meest kansrijke betaalverzoek voor die debiteur oplevert. Dit betaalverzoek wordt vervolgens opgenomen in het debiteurenproces.
Het voordeel van het meest kansrijke betaalverzoek is niet alleen dat een openstaande factuur sneller wordt betaald, maar daarnaast brengt het ook extra betaalgemak voor de debiteur. Je benadert hem tenslotte via het gewenste kanaal, met de juist tone-of-voice en op het ideale moment. Dit stukje gemak zorgt ervoor dat de klant tevreden is en zich langer bindt aan jouw organisatie.
2: Voeg een virtuele medewerker toe
Robotisering stelt organisaties in staat om verschillende handelingen binnen het debiteurenbeheer te automatiseren. Doordat deze zogenaamde bots herhalende taken van medewerkers uit handen nemen, ontstaat er als het ware een virtuele medewerker.
Deze virtuele medewerker houdt zich tegenwoordig niet enkel meer bezig met het debiteurenproces op de achtergrond, maar treedt steeds vaker naar voren. Het automatisch laten nabellen van debiteuren via de Robocall van Mail to Pay is hier een mooi voorbeeld van. Wanneer je dan ook nog eens verschillende gerobotiseerde oplossingen koppelt aan de Robocall krijg je een unieke, veelzijdige virtuele medewerker.
Het hebben van een virtuele medewerker zorgt voor de nodige voordelen. De virtuele medewerker neemt de debiteurenafdeling tijdrovende handelingen uit handen en verlaagt zo de werkdruk. Hierdoor kunnen medewerkers meer tijd investeren in die debiteuren waarbij dit echt nodig is . Naast de sociale voordelen voor de medewerkers en de debiteuren zorgt de virtuele medewerker ook voor een grote tijd- en daarmee kostenreductie op het operationele vlak. Dit betekent een grote winst voor de organisatie.
3: Voorkom problematische schulden
Niemand is gebaat bij problematische schulden. Jouw organisatie niet en jouw debiteur al helemaal niet. Het spreekwoordelijke ‘voorkomen is beter dan genezen’ is hier dan ook zeker op zijn plaats. Door problemen vroegtijdig te signaleren, komt het voorkomen van een problematische schuld een stuk dichterbij. Om vroegsignalering te laten werken, moet er wel een groot aantal datapunten gemonitord worden.
Al deze datapunten kunnen met behulp van machine learning worden verzameld en geanalyseerd. Patronen worden herkend en het mogelijk ontstaan van problematische schulden wordt in een vroeger stadium gesignaleerd. Wanneer we deze vroegsignalering dan ook nog koppelen aan de virtuele medewerker, kan een groot gedeelte van de activiteiten om problematische schulden te voorkomen, volledig automatisch worden uitgevoerd. Zo kan erger worden voorkomen.
Het grote voordeel van machine learning is dat het steeds beter in staat is om de start van een problematische schuld te herkennen naarmate het systeem meer data analyseert en meer kennis vergaart. Hierdoor kan er beter en sneller actie worden ondernomen. Dankzij de virtuele medewerker heeft de medewerker van vlees en bloed meer tijd en aandacht voor de debiteuren waarbij de kans op een problematische schuld het grootst is.