Brian Shappell, CBF, Direttore della strategia dei contenuti
29 febbraio, 2024
Nel regno delle dinamiche aziendali contemporanee, la finanza autonoma è emersa come una forza trasformativa che sta rimodellando il panorama della valutazione del rischio e della gestione del portafoglio di crediti (AR). Questo cambiamento di paradigma trascende le metodologie convenzionali incentrate sull'uomo, inaugurando una nuova era definita dalla precisione basata sui dati. Nel contesto imperativo del rapido processo decisionale, l'intelligenza artificiale (IA) assume un ruolo fondamentale nella gestione degli AR e nella valutazione del rischio, amplificando l'agilità organizzativa.
Gli algoritmi avanzati insiti nell'intelligenza artificiale, in particolare nell'ambito dei modelli di intelligenza artificiale generativa, forniscono preziose informazioni derivate dai dati elaborati. Questi algoritmi eccellono nell'individuare modelli e prevedere tendenze, potenziando team di gestione dei crediti per ottimizzare i pagamenti dei clienti flussi. In un atteggiamento proattivo, l'intelligenza artificiale facilita la gestione preventiva di potenziali inadempienze nei pagamenti, contribuendo così in modo significativo alla mitigazione del rischio e migliorando l'efficienza complessiva del flusso di cassa.
AR Portfolio Management, in sostanza, orchestra un processo sistematico che coinvolge il raggruppamento meticoloso, la categorizzazione e la formulazione di strategie per guidare la gestione di segmenti di clienti distinti. Questo approccio completo si estende oltre la mera categorizzazione; comprende un monitoraggio vigile e una gestione strategica di diversi crediti dei clienti. In questo modo, le organizzazioni possono navigare strategicamente nell'intricato panorama della massimizzazione del flusso di cassa, mitigando prudentemente i rischi.
Nel panorama in continua evoluzione della gestione finanziaria, l'integrazione di finanza autonoma aumenta la capacità decisionale dei team AR, spingendo le organizzazioni verso una gestione resiliente e proattiva dei propri portafogli.
In un recente sondaggio webinar Gartnerl di oltre 2,500 dirigenti, il 38% dei partecipanti ha considerato l'esperienza e la fidelizzazione del cliente come lo scopo principale dei propri investimenti in Generative AI, seguiti dalla crescita dei ricavi (26%), dall'ottimizzazione dei costi (17%) e dalla continuità aziendale (7%). Questi elementi sono rilevanti per la gestione del portafoglio.
Comprendere l'intelligenza artificiale generativa
L'emergere di ChatGPT e Bard ha già reso Generative AI (GenAI) un termine di moda in ufficio, se non culturale e familiare. In parole povere, GenAI è un sottoinsieme o una variante di AI che consente la generazione di nuovi contenuti tramite testi, immagini, video, audio o altri formati. Utilizza algoritmi avanzati per identificare modelli sottostanti nel materiale di contenuto sorgente e fondere questi modelli identificati con le loro interpretazioni per produrre contenuti e opere d'arte unici e rappresentativi. Tre quarti dei dirigenti (77%) intervistati da KPMG a maggio 2023 hanno citato l'intelligenza artificiale generativa come "di gran lunga la tecnologia più impattante che utilizzeranno", con il 71% che pianifica "di implementare la loro prima soluzione di intelligenza artificiale generativa entro due anni".
Ruolo di GenAI nella gestione del portafoglio AR
GenAI sfrutta l'analisi dei dati per ottenere informazioni precise che possono consentire al team dei crediti di riscuotere i pagamenti in tempo tramite l'uso di analisi predittive, valutazione del rischio e analisi del comportamento del cliente. La tecnologia può ridurre al minimo le attività manuali, creare efficienze e generare contenuti personalizzati per i clienti in base alle loro preferenze, al comportamento passato e ai dati demografici, con conseguente maggiore coinvolgimento con i clienti.
A Studio Deloitte afferma che le aziende sono entusiaste delle potenziali opportunità di GenAI che offre intelligenza e capacità simili a quelle umane ben oltre la cognizione a livello umano in determinate attività. Prevede che GenAI avrà un impatto su ogni settore e funzione e si stima che entro il 2026 il 10% di tutti i dati prodotti sarà generato dall'IA (in aumento rispetto a meno dell'1% nel 2021). Approfondiamo il modo in cui l'IA, in particolare GenAI, svolge un ruolo fondamentale nella gestione della realtà aumentata e nella valutazione del rischio. Un'IA generativa agisce come un assistente virtuale intelligente che identifica in modo proattivo e adotta misure proattive per mitigare i rischi di pagamento e migliorare il flusso di cassa.
I casi d'uso di GenAI nella gestione del portafoglio AR includono quanto segue:
- Automatizzare le attività manuali: L'intelligenza artificiale generativa aiuta a ridurre, se non eliminare, l'immissione manuale di dati nella gestione dei crediti, che richiede molto tempo ed è soggetta a errori. GenAI aiuta a ottimizzare le strategie di sollecito creando comunicazioni personalizzate con i debitori, ottenendo un tasso di risposta più elevato e un miglioramento nelle relazioni con i clienti. Ciò si ottiene imparando dalla cronologia dei pagamenti e dai modelli di interazione e adattando l'approccio del cliente ai comportamenti e alle preferenze individuali, con conseguente maggiore disponibilità a pagare in tempo.
- Monitoraggio degli account in tempo reale: L'intelligenza artificiale generativa può monitorare gli account quasi in tempo reale e fornire informazioni aggiornate sullo stato delle fatture, sui pagamenti effettuati e sui saldi in sospeso. Le capacità di GenAI di attenzione ai dettagli e disponibilità 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX contribuiscono a migliorare la fiducia e la lealtà dei clienti.
- Ottenere informazioni dettagliate sui clienti: La tecnologia può aiutare le aziende a identificare le tendenze e a tracciare i dati finanziari, consentendo ai team dei crediti di prendere decisioni più informate e basate sui dati. Ciò consente ai decisori di concentrarsi su nuove opportunità di generazione di fatturato, di rimanere agili in un mercato fluttuante e di concentrarsi sulla pianificazione della liquidità a breve e lungo termine.
- Qualità dei dati: La qualità dei dati è fondamentale per mantenere l'accuratezza nei processi di riscossione, inclusi i solleciti di pagamento. Una potente IA generativa può analizzare i dati master dei clienti, la cronologia dei pagamenti e i modelli di interazione per aiutare a gestire i solleciti di pagamento degli indirizzi in modo preciso e individuale. L'accuratezza dei dati ottenuti tramite l'identificazione e l'eliminazione degli errori può ottimizzare i processi di riscossione, inclusi i solleciti, e migliorare il flusso di cassa.
In sintesi, le aziende possono sfruttare GenAI per identificare i modelli di pagamento dei clienti, prevedere con precisione il comportamento dei pagamenti e stimare il flusso di cassa.
Il ruolo di GenAI nella valutazione del rischio
La gestione di portafoglio e asset comporta intrinsecamente dei rischi e l'intelligenza artificiale generativa svolge un ruolo decisivo nella valutazione e gestione di tali rischi. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare vari fattori di rischio, come la volatilità del mercato, le condizioni economiche e gli affari geopolitici, per fornire valutazioni del rischio in tempo reale. Ciò consente ai CFO, ai responsabili degli investimenti e ai gestori patrimoniali di prendere decisioni dinamiche per salvaguardare gli investimenti e ridurre al minimo le potenziali perdite.
Migliori affari moderni L'ambiente è complessamente intrecciato con molteplici parti e stakeholder, rendendo fondamentale il rapporto con essi. In questo scenario, i rischi correlati aumentano esponenzialmente, rendendo valutazioni del rischio Un aspetto fondamentale della due diligence aziendale. L'intelligenza artificiale generativa svolge un ruolo trasformativo in questo quadro di interdipendenze, perfezionando le valutazioni del rischio e migliorandone l'accuratezza e la profondità.
GenAI impiega algoritmi sofisticati per produrre informazioni e modelli predittivi a partire da grandi volumi di dati che elabora per identificare segnali di rischio accurati, prevedere il comportamento futuro del mercato e dell'economia e simulare probabili scenari di rischio, impiegando i seguenti metodi.
- Raccolta dei dati: Gli strumenti GenAI hanno la capacità di aggregare e sintetizzare dati e informazioni da una moltitudine di fonti, tra cui canali di notizie, database, studi e report di settore. Ciò garantisce che la gamma e l'estensione dei dati analizzati vadano ben oltre quanto è probabile nel processo manuale, accelerando al contempo il processo di raccolta dati.
- Modellazione predittiva: L'intelligenza artificiale generativa sfrutta l'apprendimento automatico per prevedere i rischi intrinseci che potrebbero presentarsi in futuro a seconda dei dati storici e delle tendenze in evoluzione.
- Simulazione del rischio: La tecnologia può replicare diversi scenari di rischio generando modelli basati sui dati per aiutare a comprendere come un rischio probabile potrebbe svilupparsi e avere un impatto sull'azienda e come mitigare i rischi in modo proattivo.
- Monitoraggio del rischio: L'approccio di valutazione tradizionale è statico, mentre l'intelligenza artificiale generativa segue il modello di monitoraggio perpetuo degli elementi, fornendo segnali in tempo reale ai cambiamenti nei profili di rischio.
In sintesi
Indubbiamente, il potenziale trasformativo di GenAI è destinato a rivoluzionare i quadri operativi, in particolare nell'automazione dei processi critici, nell'identificazione dei rischi e nel miglioramento complessivo efficienza nella gestione dei creditiIl punto di forza di GenAI risiede nella sua capacità di analizzare vasti set di dati e di prevedere con precisione le tendenze, semplificando così il processo Order-to-Cash. I responsabili della finanza possono sfruttare la potenza dell'IA generativa per ottenere informazioni approfondite sul comportamento e le preferenze dei clienti, consentendo così lo sviluppo di prodotti e servizi di qualità superiore.
GenAI è emersa come un punto focale di interesse, raccogliendo un'attenzione diffusa per la sua capacità di rivoluzionare vari settori. L'adozione accelerata di Generative AI non sorprende, date le sue applicazioni multiformi che promettono una produttività elevata, un accesso senza soluzione di continuità alla conoscenza e un impatto economico totale previsto sostanziale che va da 2.6 trilioni di $ a 4.4 trilioni di $ all'anno, secondo i risultati di McKinsey. Alla luce di tali progressi, le organizzazioni sono ben consigliate a considerare immediatamente l'incorporazione di soluzioni innovative di Generative AI,
come dimostrano offerte come quelle fornite da Emagia, per affrontare in modo proattivo le sfide della gestione del rischio e posizionarsi per una crescita sostenibile, scalabilità e redditività.
DOMANDE FREQUENTI
In che modo l'intelligenza artificiale generativa si differenzia dall'intelligenza artificiale "normale"?
IA (Intelligenza Artificiale) è un termine ampio che comprende qualsiasi tecnologia o sistema in grado di svolgere compiti che tipicamente richiedono l'intelligenza umana, tra cui la risoluzione di problemi, il processo decisionale e il riconoscimento di pattern. L'IA generativa è un sottoinsieme dell'IA che si concentra sulla creazione di nuovi contenuti (come immagini o testo) piuttosto che sulla semplice analisi delle informazioni esistenti. I modelli di IA generativa utilizzano reti neurali per identificare pattern e strutture all'interno dei dati esistenti per generare nuovi contenuti simili ma unici.
Cos'è l'intelligenza artificiale generativa nel flusso di cassa?
Identificando e analizzando i dati storici sui pagamenti dei clienti e le tendenze, l'intelligenza artificiale generativa può aiutare a prevedere quanti soldi entreranno e usciranno. Ciò aiuta le aziende a pianificare e prendere decisioni più consapevoli, il che può migliorare la stabilità finanziaria.
Qual è il ruolo dell'intelligenza artificiale generativa nella valutazione e gestione dei rischi per i portafogli di realtà aumentata?
I modelli di intelligenza artificiale generativa producono dati sintetici per aiutare la realtà aumentata manager nella valutazione dei vari rischi fattori. Identificando la probabilità di default e il ritardo attraverso l'analisi dei trend storici, la tecnologia può fornire informazioni sui rischi di ciascun conto cliente e aiutare a pianificare strategie di mitigazione.
