AI znajduje zastosowanie w wielu branżach, a jej potencjał wydaje się niemal nieograniczony. Technologie oparte na AI, takie jak maszynowe uczenie się, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) oraz sieci neuronowe, pozwalają na tworzenie systemów zdolnych do myślenia, uczenia się, rozumienia i podejmowania decyzji.
W ostatnim czasie coraz więcej uwagi poświęca się możliwościom integracji AI w sektorze faktoringu. Jak podkreśla Mariusz Łukasiewicz, prezes zarządu BNP Paribas Faktoring, AI może znacząco zoptymalizować funkcjonowanie wielu działów w organizacji faktoringowej, choć nie zastąpi człowieka w pełni przez długi czas.
Zastosowania AI w faktoringu
AI może być używana do automatyzacji procesów oceny ryzyka i decydowania o akceptacji czy odrzuceniu faktur. Algorytmy maszynowego uczenia się analizują dane historyczne, wzorce płatności klientów oraz inne czynniki, aby dokładniej określić, które faktury są najbardziej wiarygodne. AI pomaga również w wykrywaniu potencjalnych oszustw poprzez analizę danych transakcyjnych i identyfikację podejrzanych wzorców.
– Widzimy potencjał tej technologii w wielu obszarach. System do rozliczania należności, który uczy się schematów zachowań klientów i dostosowuje model rozliczania faktur, może być bardzo użyteczny. Algorytm analizujący zachowania portfelowe oraz procesy w przedsiębiorstwie naszego klienta, opracowujący rekomendacje optymalizacji operacji biznesowych, mógłby wspierać zarówno faktoranta, jak i nasze wewnętrzne działy analityczne – mówi Mariusz Łukasiewicz, prezes zarządu BNP Paribas Faktoring.
Monitoring trendów i personalizacja oferty
Moc obliczeniową komputerów można także wykorzystać do monitorowania trendów rynkowych. Algorytmy AI śledzą i analizują zmiany w otoczeniu ekonomicznym, co pozwala na dostosowanie strategii faktoringowych do bieżących trendów i warunków gospodarczych. Dzięki AI możliwa jest bardziej efektywna i lepiej dopasowana obsługa klientów.
W procesie rozwoju klienta, AI może wspierać rekomendowanie optymalizacji oferty oraz dostosowanie produktów do faktycznych potrzeb faktoranta, poprzez pogłębioną analizę sposobu wykorzystania usług. – Zestawianie danych z rozproszonych źródeł informacji z pewnością wspierać będzie naszych doradców w ich codziennej pracy – dodaje Łukasiewicz.
Ekspansja na nowe rynki
AI może również pomóc w dostosowaniu lokalnych ofert na nowe rynki, gdzie usługi faktoringu są niedostępne. Narzędzia AI mogą tłumaczyć i dopasowywać usługi oferowane centralnie do potrzeb lokalnych klientów, co jest szczególnie przydatne w krajach, gdzie budowanie struktur biznesowych od podstaw jest nieopłacalne.
Balans między automatyzacją a nadzorem ludzkim
Pomimo rosnącej niezawodności AI, nie zastąpi ona procesu „data informed”. – Proces informed opiera się nie tylko na danych, ale także na intuicji, której AI nie posiada. Ważne jest zachowanie równowagi między automatyzacją a nadzorem ludzkim, aby unikać potencjalnych błędów – podkreśla prezes BNP Paribas Faktoring.
Integracja AI w faktoringu przynosi wiele korzyści, ale wymaga również ostrożności i równowagi. Dzięki odpowiedniemu zastosowaniu, AI może stać się niezastąpionym narzędziem wspierającym rozwój i optymalizację procesów biznesowych.
