Recouvrement et IA, et être capable d’appréhender des millions de données en les synthétisant en scores, deviennent indissociables pour le Credit Manager. Ce dernier se retrouve ainsi « augmenté » dans la création d’observatoire des comportements de paiement. Les prévisions et les relances clients sont de ce fait toujours plus poussées.
Alors demain, le Deep Learning voire à terme l’IA forte remplaceront-ils ou feront-ils grandir le service de recouvrement impayés ? Comment cette nouvelle problématique est-elle gérée par notre logiciel recouvrement de créances Eloficash ?
Bon à savoir : l’IA « forte » est une forme d’intelligence artificielle encore hypothétique capable d’égaler ou de surpasser l’intelligence humaine. Cet outil devra probablement être intégré dans les réflexions portant sur la mise en place d’une stratégie de recouvrement efficace…
L’IA marque-t-elle la fin du métier de Credit Manager ?
Réponse Eloficash à la problématique recouvrement et IA
L’une des priorités de notre solution de recouvrement et de gestion du poste client est d’automatiser un maximum de tâches. Le responsable recouvrement ainsi « augmenté », peut alors se concentrer sur l’analyse financière, les prévisions et l’optimisation de l’expérience cash. En effet, ce type d’activité de recouvrement nécessite intelligence émotionnelle et relationnelle que ne peut offrir l’IA.
L’intégration du deep learning dans le logiciel de recouvrement Eloficash ouvre au Credit Manager de nouvelles possibilités. Il peut aujourd’hui dépasser ses missions de gestion des créances en améliorant toujours davantage la procédure de recouvrement des factures impayées. Le besoin en fonds de roulement (BFR) s’en retrouvera fortement optimisé et la trésorerie de l’entreprise nettement améliorée.
Pourquoi l’IA se développe-t-elle dans la finance et surtout dans les métiers de recouvrement ?
Face à l’explosion des données, le chargé de recouvrement doit identifier les actions les plus pertinentes à mettre à œuvre. Il doit réussir à optimiser la gestion de son risque client, générer du cash et améliorer le DSO. Mais comment détecter les signaux faibles dans des millions de données journalières qui circulent ? Seul le deep learning peut analyser, au-delà de la capacité humaine, un volume exponentiel d’informations, en particulier de comportements de paiement. Cette technologie peut ensuite les interpréter et les traduire en scores pour faciliter les prises de décision.
Le deep Learning : une branche spécifique de l’IA particulièrement adaptée au recouvrement de créance
Définition simple du deep learning (DL)
Il s’agit d’une branche de l’IA, technologie d’automatisation de l’apprentissage. Elle se fonde sur des réseaux de neurones artificiels. Concrètement, elle se traduit par des algorithmes automodifiables susceptibles d’apprendre et de comprendre les situations. Cette méthode, remontant à la fin des années 80, connaît aujourd’hui un essor sans précédent. Par la puissance des ordinateurs actuels et le volume de données accessible, la gestion algorithmique apparait plus poussée et efficace. Son utilisation dans la gestion du recouvrement des impayés y trouve ainsi tout son sens…
Utilisation de base de l’IA/DL dans la gestion du risque et les opérations de recouvrement
Sa première application dans le credit management se situe aujourd’hui dans la mise en place d’un observatoire des comportements de paiement. Il s’agit aussi d’améliorer les prévisions d’encaissements, de créances impayées, etc. Nulle limite dans sa capacité de traitement et d’analyse ! Cette technologie permet donc, par exemple, de détecter les comportements, légitimes ou non, qui mènent à un impayé. Elle offre ainsi la possibilité de révéler les signaux faibles de risques d’impayés, de défaillance voire de perte…
Forte de son auto-apprentissage, cette forme d’IA, dans l’analyse comportementale, permet de hiérarchiser l’information et de l’évaluer. Il est alors possible d’assigner un traitement adéquat à cette dernière. Par exemple, un comportement de risque à signal faible fait l’objet d’une alerte auprès du Crédit Manager. Ce dernier peut alors agir de manière pro-active et éviter le risque de litige et procédures de recouvrement contentieuses en amont. Il s’agit pour lui d’assurer le recouvrement amiable des créances clients afin de récupérer les sommes dues sans accroc.
L’avenir de l’IA pour gérer le recouvrement personnalisé de facture impayée
Et ce n’est qu’un début ! Intégré dans un workflow de gestion du poste client, le DL devrait étendre son spectre à l’élaboration de notifications et d’alertes toujours plus personnalisées. Il pourra se fonder sur l’observation et le cumul des expériences « terrain » gagnantes pour recouvrer les créances. La gestion du crédit interne s’en retrouvera aussi facilitée. Dans une échéance de 5 ans, le deep learning, avec une IA forte, devrait se généraliser dans toutes les décisions et actions du Credit Manager.
Une gestion 100% automatisée des actions administratives et opérationnelles sera possible. L’esprit critique et l’intelligence émotionnelle et relationnelle du Credit Manager seront mis à contribution pour trouver le juste équilibre entre le recouvrement automatique et le maintien de bonnes relations commerciales. Relance client, suivi du recouvrement de créances commerciales, mise en demeure de payer, sollicitations des services contentieux … l’enjeu consistera ainsi à éviter au maximum les litiges et le recouvrement contentieux. Visite d’huissier de justice, procédure judiciaire (injonction de payer, référé-provision…) engagée par le créancier dégradent en effet la relation commerciale.
En conclusion, la data et le deep learning vont transformer en profondeur le métier du Credit Manager ! Le responsable de recouvrement de vos créances n’aura plus seulement un profil de financier… Il devra désormais avoir des compétences commerciales, relationnelles et analytiques comme un futur Directeur de la relation client !
