Ekonomi · Processuppdelning
Automatisera rutinmässiga betalningspåminnelser, låt AI skriva utkast till de besvärliga och låt en person ta hand om de svåra samtalen.
Uppföljning av förfallna betalningar är där automatisering av kundfordringar först lönar sig, eftersom det mesta av arbetet följer en återkommande rutin: kontrollera åldersanalysen, skicka påminnelsen, registrera betalningslöftet och eskalera när ett löfte bryts. Men automatisering av kundfordringar är inte längre enkel när en kund bestrider en faktura eller en bra kund har en tuff månad. Därför kombinerar processen regler för rutinen, AI för meddelanden som behöver sammanhang och en person för allt som berör kundrelationen. Börja med underlaget. Om åldersanalysen är fel kan varje automatiserad påminnelse bli något du måste be om ursäkt för.
Hämta öppna fakturor, förfallodatum och betalningsstatus från ekonomisystemet varje morgon och gruppera dem efter kund och antal dagar efter förfallodatum. Schemalagd hantering av strukturerade data är en uppgift för regler.
Vänliga påminnelser skickas ut med överenskomna intervaller med fakturan bifogad och stoppas automatiskt när betalning kommer in. Ingenting här kräver tolkning.
AI skriver utkast till det andra och tredje meddelandet med hänvisning till den tidigare påminnelsen, löftet som getts och det utestående beloppet. Den kreditansvariga granskar tonen innan meddelandena skickas.
AI läser kundens svar, hämtar ut det utlovade datumet eller skälet till bestridandet och föreslår en anteckning i kundkontot. En person bekräftar anteckningen innan den styr nästa steg.
En person ringer kunder som inte har hållit sina betalningslöften, har stora utestående belopp eller en relation värd att värna om, och beslutar om betalningsplaner eller eskalering.
Automatisera bara den första påminnelsen för ett kundsegment under en månad. Räkna hur många påminnelser som skickades, hur många som var felaktiga eller oönskade och hur många svar som behövde hanteras av en person. Lägg till utkastet till den andra påminnelsen först när den första har körts en hel cykel utan klagomål.
Att behandla indrivning som ett meddelandeproblem. Meddelandet är sällan anledningen till att en kund betalar sent, och en perfekt meddelandeserie om en bestridd faktura gör situationen värre.
Om ditt ekonomisystem redan ger tillgång till obetalda fakturor och betalningsstatus kan ett arbetsflödesverktyg sköta uppföljningen och påminnelserna enligt ett schema, vilket vanligtvis räcker för en första version. Särskild programvara för automatisering av kundreskontra är relevant när du behöver kundportaler, kortbetalningar eller matchning av inbetalningar mot fakturor i stora volymer. Oavsett vilket är stoppvillkoren och vägen för eskalering till en människa viktigare än produkten.
Ange fakturanummer, belopp, förfallodatum och hur betalningen görs, i en ton som utgår från ett förbiseende snarare än ovilja att betala. Varje påminnelse i kravprocessen bör vara något skarpare och hänvisa till den föregående. Beskriv konsekvenserna sakligt och nämn bara åtgärder du faktiskt kommer att vidta. AI kan skriva bra utkast till dessa varianter, så länge den utgår från bokföringen och en person granskar de skarpare formuleringarna.
Vid undantag: tvister, brutna löften, stora saldon och alla kunder där relationen är mer värd än fakturan. En person ansvarar också för beslutet att eskalera, erbjuda en betalningsplan eller att skriva av ett belopp. Automation bör göra dessa ögonblick synliga tidigare, med historiken bifogad, istället för att försöka hantera dem.
Vägledning med exempel på arbetsflöden från Arcgent. Varje företag behöver en egen bedömning. Inga påståenden om integrationer eller besparingar har verifierats för dina system.
Få en bedömning baserad på dina egna steg, system och begränsningar.
Granska min process Se en exempelrapport ↗