Перейти к основному содержимому

Контроль дебиторов

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Задержки платежей: Компании сталкиваются с проблемами своевременного получения платежей от клиентов, что негативно влияет на их финансовую стабильность.
  2. Ручное управление дебиторской задолженностью: Трудоемкий процесс отслеживания и управления дебиторской задолженностью вручную.
  3. Отсутствие прогнозирования: Неспособность предсказать возможные задержки платежей и планировать финансовые потоки.
  4. Неэффективное взаимодействие с клиентами: Отсутствие автоматизированных инструментов для напоминаний и взаимодействия с клиентами по вопросам оплаты.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Производственные компании с большим количеством клиентов и сложной структурой дебиторской задолженности.
  • Финансовые учреждения, предоставляющие кредиты и займы.
  • Компании, работающие в сфере B2B с длительными сроками оплаты.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматическое отслеживание дебиторской задолженности: Агент автоматически собирает данные о платежах и задолженностях, анализирует их и предоставляет отчеты.
  2. Прогнозирование задержек платежей: Используя машинное обучение, агент предсказывает возможные задержки платежей на основе исторических данных и текущих условий.
  3. Автоматические напоминания: Агент отправляет автоматические напоминания клиентам о предстоящих и просроченных платежах через различные каналы связи (email, SMS, мессенджеры).
  4. Интеграция с CRM и ERP системами: Агент легко интегрируется с существующими системами управления клиентами и ресурсами, обеспечивая единое рабочее пространство.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть использован как самостоятельное решение для управления дебиторской задолженностью.
  • Мультиагентное использование: В случае крупных компаний с множеством подразделений, несколько агентов могут работать совместно, обмениваясь данными и координируя действия.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для прогнозирования задержек платежей и анализа данных.
  • NLP (Natural Language Processing): Для автоматической обработки текстовых данных, таких как электронные письма и сообщения от клиентов.
  • Анализ временных рядов: Для анализа исторических данных о платежах и выявления тенденций.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные о платежах и задолженностях из различных источников, включая CRM, ERP системы и электронную почту.
  2. Анализ данных: Анализирует собранные данные, выявляя просроченные платежи и потенциальные риски.
  3. Генерация решений: На основе анализа данных агент генерирует рекомендации по управлению дебиторской задолженностью, включая автоматические напоминания и прогнозы.

Схема взаимодействия​

[Клиент] -> [CRM/ERP системы] -> [Агент "Контроль дебиторов"] -> [Отчеты и рекомендации]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ текущих процессов управления дебиторской задолженностью и выявление ключевых потребностей.
  2. Анализ процессов: Определение точек интеграции с существующими системами.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля в зависимости от специфики бизнеса.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие бизнес-процессы.
  5. Обучение: Обучение сотрудников работе с агентом и его функциями.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите API ключ.
  2. Интеграция: Используйте предоставленные API-эндпоинты для интеграции агента с вашими CRM и ERP системами.
  3. Настройка: Настройте параметры работы агента, такие как частота напоминаний и каналы связи.
  4. Запуск: Запустите агента и начните получать отчеты и рекомендации.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "client_id": "12345",
  "start_date": "2023-01-01",
  "end_date": "2023-12-31"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "predicted_delays": [
    {
      "date": "2023-03-15",
      "probability": 0.75
    },
    {
      "date": "2023-06-20",
      "probability": 0.60
    }
  ]
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "update",
  "client_id": "12345",
  "new_payment_date": "2023-04-01"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Payment date updated successfully"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "client_id": "12345",
  "analysis_type": "trends"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "trends": [
    {
      "month": "2023-01",
      "average_payment_delay": 5
    },
    {
      "month": "2023-02",
      "average_payment_delay": 7
    }
  ]
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "client_id": "12345",
  "message": "Напоминание о платеже",
  "channel": "email"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Reminder sent successfully"
}

Ключевые API-эндпоинты​

Основные API-эндпоинты​

  1. /predict_delays: Прогнозирование задержек платежей.
  2. /update_payment_date: Обновление даты платежа.
  3. /analyze_trends: Анализ тенденций платежей.
  4. /send_reminder: Отправка напоминаний клиентам.

Примеры использования​

Кейсы применения агента​

  1. Производственная компания: Использование агента для автоматического отслеживания и прогнозирования задержек платежей от крупных клиентов.
  2. Финансовое учреждение: Интеграция агента с системой управления кредитами для автоматического напоминания заемщикам о предстоящих платежах.
  3. B2B компания: Использование агента для анализа тенденций платежей и оптимизации финансового планирования.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение, которое подойдет именно вам.

Контакты