У величезному світі корпоративного програмного забезпечення штучний інтелект (ШІ) часто виконує крайні ролі.
В залежності від контексту, ШІ або стимулює розвиток компаній у майбутнє, або загрожує витіснити самих людей, які їх очолюють.
Однак у фінансових відділах, які часто залишаються поза увагою в цифровій революції, ШІ починає проявляти себе значно ефективніше.
“Не можна все автоматизувати за допомогою ШІ,” — зазначив Дейв Руга, віце-президент з продуктів в компанії Billtrust. “Це більше про те, де ми бачимо найбільшу кількість ручної роботи, і як ми можемо зробити це автоматизованим, а врешті-решт перейти до контролю людини, що вимагає прозорості.”
“Ви ж не ремонтуєте трубу молотком,” — додав він. “Для цього потрібен гайковий ключ. ШІ — це просто інструмент. Ми його використовуємо там, де видно, що він зменшує тривалість процесу.”
Ці затримки — часто приховані під роками ручних процесів, електронними листами, таблицями та затримками у відповіді — є джерелом неефективності для фінансових команд компаній.
На приклад, у сфері дебіторської заборгованості, де перетинаються спілкування з клієнтами, поведінка у платежах та оцінка ризиків, затримки та нестача інформації призводять доavoidable losses annually.
Модернізація дебіторської заборгованості за допомогою ШІ
Компанія Billtrust сфокусувалася на поступових, інтелектуальних оновленнях у сфері дебіторської заборгованості. Один із прикладів — асистент електронної пошти на основі генеративного ШІ, вбудований прямо в процес обробки запитів. Цей інструмент готує відповіді, надає важливий контекст, і скоротив середній час відповіді з восьми хвилин до двох з половиною.
Перевага полягає не лише в часі. Вона також в обсязі роботи.
“Якщо колектор може швидше реагувати, він може обслуговувати більше рахунків і витрачати більше часу на складні питання,” — згадав Руга. “Мова йде не просто про виконання тієї ж роботи швидше, а про підвищення якості роботи.
“ШІ іноді сприймається як блискуча іграшка. Ви торкаєтеся до нього один раз, а потім відкидаєте, як безкоштовний повітряний шар на карнавалі. Але цей? Люди продовжують його використовувати. Він був розроблений інтуїтивно, в рамках звичайного робочого дня колектора, і приносить користь,” — додав він.
Саме тому, в порівнянні з ініціативами ШІ, які прагнуть до повної автоматизації, Billtrust чітко розмежувала підтримку прийняття рішень та прийняття рішень. Внутрішня розробницька структура компанії ставить на перше місце підхід з людиною в процесі, забезпечуючи, щоб ШІ обробляв рутину, поки люди залишаються під контролем.
Такий підхід має значення не лише для архітектури продуктів, а й для їх впровадження. Колектори, кредитні аналітики та професіонали у сфері дебіторської заборгованості — багато з яких побудували кар’єру на ручному досвіді — не вважають платформу загрозою. Натомість, вони бачать у ній покращення.
Впровадження в компаніях зазвичай є складним завданням, особливо у фінансових підрозділах, які історично відставали у модернізації. Пропонуючи ШІ як доповнення, а не автоматизацію, фінансові керівники можуть зробити цей стрибок менш лякаючим — і більш цінним.
“Думайте про Залізну Людину,” — зазначив Руга. “Тоні Старк — геній, але його костюм дає йому суперсили. Це те, що ми будуємо: системи, які розширюють інтелект і можливості наших користувачів.”
Якщо є одна річ, яка визначає успіх чи невдачу впровадження ШІ, то це не саму модель — а мислення. Найчастіше найбільшою перешкодою для інновацій є не технічні проблеми, а культурні. І хоча керівники вищого рівня можуть підписати контракт, саме користувачі на передньому фронті визначають, чи залишиться рішення у використанні.
“Ви просите людину, яка може виконувати свою роботу одним і тим же способом протягом 15 років, змінитися,” — зазначив Руга. “Це складно… Але люди не приймають ШІ, тому що він виглядає футуристично. Вони приймають його, тому що це економить їм час, допомагає досягати успіху і відчувається як природне продовження того, чим вони вже займаються.”
Статичні обмеження для динамічного інтелекту
Де Billtrust виходить за межі простого підвищення продуктивності, так це у підході до кредитів і ризиків. Один з найпотужніших — і недооцінених — інструментів компанії — це безперервний моніторинг кредиту, система машинного навчання, яка оцінює ризик клієнта в реальному часі.
Зазвичай кредитні ліміти встановлюються один раз під час первісної реєстрації і рідко переглядаються. У нестабільних ринках це є ризиком. Клієнт, який виглядав стабільним шість місяців тому, може опинитися на межі неплатоспроможності. Система Billtrust аналізує платіжну поведінку, активність рахунку та зовнішні сигнали для коригування кредитної експозиції.
“Ми розглядаємо кредит як живий об’єкт,” — сказав Руга. “Статичне кредитування поступається місцем безперервній оцінці. Це допомагає компаніям бути сміливими, але й розумними, у виборі контрагентів.”
Наслідки цього підходу значні. Раннє виявлення проблемних рахунків дозволяє зменшити ризики. Водночас лояльним клієнтам, які стабільно вчасно сплачують свої рахунки, можуть бути запропоновані розширені кредитні ліміти, що сприяє зростанню доходів.
Це переосмислення ролі фінансів — від центру витрат до генератора доходів. І хоча динаміка у цій сфері є дуже реальною, виклики залишаються. ШІ розвивається швидше, ніж системи управління. Корпоративні фінанси традиційно відрізняються консерватизмом. А моделі функціонують лише настільки добре, наскільки якісні дані, на яких вони навчені.
“Це не просто магія, яку можна підключити і використовувати. Це про створення систем, які є зрозумілими, контрольованими та корисними для людей, які їх використовують,” — підсумував Руга.