Daugumai profesionalių paslaugų įmonių – nesvarbu, ar vadovaujate teisininkų kontorai, architektūros studijai ar konsultacijų bendrovei – pinigų srautai nėra matematikos problema. Tai elgsenos problema. Jūs išsiunčiate sąskaitą, laukiate trisdešimt dienų, o tada pradedate „mandagaus raginimo“ etapą. Dauguma įmonių pasikliauja standartine apskaitos programine įranga, kuri nurodo, kas nesumokėjo, tačiau tai tas pats, kas tikrinti orą žiūrint į balą. Kol programinė įranga pažymi vėluojantį mokėjimą, žala jūsų likvidumui jau būna padaryta. Rasti geriausius AI įrankius profesionalioms paslaugoms reiškia ne tik išsiuntimo mygtuko automatizavimą; tai perėjimas nuo reaktyvaus sekimo prie nuspėjamosios žvalgybos.
Analizavau šimtų įmonių veiklą ir modelis visada tas pats: jos vertina vėluojančius mokėjimus kaip neišvengiamą „santykių su klientais“ dalį. Taip neturi būti. AI dabar gali pastebėti mokėjimo vėlavimą likus trims savaitėms iki sąskaitos apmokėjimo termino, analizuodamas dėsningumus, kurių žmogaus akis – ar standartinė skaičiuoklė – niekada nepastebėtų. Šis pokytis nuo paprastos matematikos prie elgsenos likvidumo yra tai, kaip pažangios, į AI orientuotos įmonės išlaiko 98 % laiku atliekamų mokėjimų rodiklį, kol jų konkurentai vis dar vaikosi čekius.
Reaktyvumo spąstai: kodėl jūsų dabartinis sąskaitų išrašymas neveikia
💡 Norite Penny analizuoti jūsų verslą? Ji nustato, kuriuos vaidmenis AI gali pakeisti, ir sudaro etapinį planą. Pradėkite nemokamą bandomąją versiją →
Tradicinė sąskaitų išrašymo programinė įranga (ir net dauguma verslo buhalterių) veikia pagal linijinę laiko juostą. Sąskaita yra „Einamoji“, tada „Vėluojanti“, tada „Rizikinga“. Tai „autopsija“ pagrįstas požiūris į finansus. Jūs tiriate, kodėl pinigų srautai nutrūko jau po to, kai jų nebeliko.
Problema ta, kad žmogaus elgsena nėra linijinė. Klientas staiga 31-ąją dieną nenusprendžia jums nemokėti. „Ketinimas“ atidėti mokėjimą paprastai pasireiškia kur kas anksčiau. Galbūt jie nustojo jungtis prie jūsų projektų valdymo portalo. Galbūt jiems prireikė keturiomis dienomis daugiau laiko atsakyti į paprastą el. laišką nei praėjusį mėnesį. Arba galbūt, makroekonominiu lygmeniu, jų specifinė pramonės šaka pradėjo veržtis diržus.
Standartiniai įrankiai šių signalų nemato. Jie mato tik datą kalendoriuje. Norėdami tai ištaisyti, turite pereiti prie įrankių, kurie taiko elgsenos likvidumo analizę – meną naudoti nefinansinius duomenis finansiniams rezultatams prognozuoti.
Geriausi AI įrankiai profesionalioms paslaugoms: nuspėjamasis veiksmų planas
Jei norite nustoti vaikytis pinigus ir pradėti juos prognozuoti, jums reikia technologijų rinkinio, kuris integruoja gilųjį mokymąsi su jūsų esama apskaitos knyga. Štai įrankiai, pirmaujantys pereinant nuo reaktyvaus prie proaktyvaus valdymo.
1. Tesorio: elgsenos žvalgybos sluoksnis
Tesorio ne tik seka jūsų gautinas sumas; jis sukuria kiekvieno kliento mokėjimo elgsenos „DNR profilį“. Jis analizuoja istorinius duomenis, kad nustatytų, kurie klientai nuosekliai moka 4-ąją mėnesio dieną, nepriklausomai nuo nustatyto termino, ir, kas dar svarbiau, pažymi, kai „nuoseklus“ mokėtojas staiga pakeičia savo ritmą.
- Nuspėjamasis pranašumas: Jis naudoja mašininį mokymąsi, kad kiekvienai sąskaitai priskirtų „rizikos balą“ vos ją sugeneravus. Jei klientas paprastai atidaro jūsų sąskaitą per 2 valandas, bet šios neatidaro jau 48 valandas, Tesorio tai pažymi kaip tikėtiną vėlavimą.
2. Vic.ai: autonominė buhalterija
Nors dažnai naudojamas mokėtinoms sumoms valdyti, Vic.ai intelektas puikiai tinka įmonėms, kurioms reikia suprasti „kitą sandorio pusę“. Jis sumažina rankinio duomenų įvedimo poreikį, tačiau tikroji jo galia slypi gebėjime prognozuoti pinigų srautų langus remiantis institucinėmis žiniomis, kurias jis sukaupia iš tūkstančių panašių verslų.
3. Quadient AR (buvęs YayPay): komunikacijos analitikas
Quadient AR yra vienas geriausių AI įrankių profesionalioms paslaugoms, nes jis orientuojasi į komunikacijos ir grynųjų pinigų sankirtą. Jis analizuoja klientų sąveikos toną ir dažnumą, kad numatytų mokėjimų vėlavimus.
- Koncepcija: Aš tai vadinu „Tylos signalu“. Kai komunikacijos dažnumas sumažėja statistiškai reikšmingu skirtumu, AI įspėja jūsų komandą pakelti telefono ragelį. Daug lengviau išspręsti „ginčą“ 10-ąją dieną, nei suprasti, kad iškilo problema 45-ąją dieną.
Sistema: nuspėjamoji mokėjimų matrica
Norėdami nukreipti savo įmonę link AI prioriteto pinigų srautų modelio, turėtumėte įvertinti savo klientus naudodami tai, ką vadinu nuspėjamąja mokėjimų matrica. Tai mentalinis modelis, kurį galite taikyti dar prieš visiškai automatizuodami savo procesus.
- Didelis įsitraukimas / Didelis patikimumas: Tai jūsų pagrindiniai klientai. AI juos valdo visiškai automatiškai, naudodamas subtilius priminimus.
- Mažas įsitraukimas / Didelis patikimumas: Pavojaus zona. Šie klientai moka, bet jie nėra „su jumis“. AI pažymi juos santykių patikrinimui, kad būtų išvengta būsimo klientų praradimo.
- Didelis įsitraukimas / Mažas patikimumas: „Triukšmingi“ mokėtojai. Jie daug bendrauja, bet moka pavėluotai. AI čia naudoja agresyvius, pakopinius priminimus.
- Mažas įsitraukimas / Mažas patikimumas: „Vaiduokliai“ mokėtojai. Tai tie, kurių nemokumą AI prognozuoja iš anksto. Turėtumėte nedelsdami perkelti juos prie išankstinio apmokėjimo modelių.
Kategorizuodami savo apskaitą tokiu būdu, suprasite, kad AI gido ir tradicinio buhalterio palyginimas atskleidžia didžiulį naudingumo atotrūkį. Buhalteris pasako, kas nutiko; AI pasako, kas nutiks.
90/10 surinkimo taisyklė
Viena didžiausių kliūčių profesionalių paslaugų įmonėms yra baimė, kad „AI sugadins santykius su klientais“. Tikrovėje yra priešingai.
Taikyti 90/10 taisyklę savo finansų skyriui reiškia leisti AI atlikti 90 % šalto, klinikinio sekimo – pranešimų „Ar gavote PDF?“ ir „Jūsų mokėjimo terminas po trijų dienų“. Tai atlaisvina jūsų (žmones) partnerius ar biuro vadovus tvarkyti 10 %, kurie tikrai svarbūs: atsakingus pokalbius, kai klientas iš tiesų susiduria su sunkumais arba kai kyla rimtas ginčas dėl projekto.
Kai AI perima „raginimą“, žmonės gali užsiimti „bendravimu“. Tai išsaugo jūsų prekės ženklo vertę ir kartu sutrumpina grynųjų pinigų ciklą. Galite pamatyti, kaip tai mastelizuojama mūsų profesionalių paslaugų taupymo vadove, kuriame išsamiai aprašome, kiek kapitalo atlaisvinama, kai sumažinate savo DSO (neapmokėtų pardavimų laikotarpį) net 15 %.
„Agentūros mokestis“ jūsų pinigų srautams
Daugelis įmonių patiki savo sąskaitų tvarkymą išorės agentūroms arba neetatinis buhalteriams. Tai aš vadinu agentūros mokesčiu. Jūs mokate žmogui už rankinį darbą (el. laiškų siuntimą, banko išrašų tikrinimą), kurį AI atlieka tiksliau ir už dalį tos kainos. Svarbiausia, kad tas žmogus negali „apskaičiuoti“ elgsenos vėlavimo. Jie gali tik matyti, kad pinigų dar nėra.
Susigrąžindami šią funkciją su AI įrankiais, jūs ne tik sutaupote mokestį; jūs gaunate „float“ – papildomus grynuosius pinigus savo banko sąskaitoje, kurie anksčiau gulėjo jūsų klientų sąskaitose, nes jūsų sąskaitų išrašymo sistema buvo per lėta arba per reaktyvi, kad anksti pastebėtų vėlavimus.
Kaip pradėti prognozuoti mokėjimų vėlavimus šiandien
Jei jaučiatės priblokšti šio pokyčio, nebandykite per vieną savaitgalį pertvarkyti viso finansų skyriaus. Pradėkite nuo šių trijų žingsnių:
- Sinchronizuokite duomenis: Prijunkite tokį įrankį kaip Tesorio arba Quadient AR prie savo esamos apskaitos programinės įrangos (Xero, QuickBooks arba Sage). Leiskite jam „perskaityti“ paskutinių 24 mėnesių istoriją, kad nustatytų bazinį lygį.
- Atpažinkite savo klientus „vaiduoklius“: Pažiūrėkite į AI sugeneruotus rizikos balus. Sutelkite savo žmogiškąją energiją tik į tuos klientus, kuriuos AI pažymi kaip „didelės rizikos“.
- Automatizuokite „nuobodžius“ darbus: Perkelkite visus „didelio patikimumo“ klientus į visiškai automatizuotas AI sekas. Jums nereikia gaišti brangių žmogaus minučių žmonėms, kurie visada sumoka laiku.
Laikas, kai profesionalių paslaugų įmonės galėjo veikti remdamosi „nuojauta“ ir paprasta matematika, baigiasi. Įmonės, kurios laimės per ateinančius penkerius metus, bus tos, kurios savo pinigų srautus traktuos kaip duomenų mokslo projektą, o ne kaip buhalterinę prievolę.
Jei norite sužinoti, kiek tiksliai jūsų įmonė galėtų sutaupyti automatizuodama šias funkcijas, patariu peržiūrėti mūsų išsamią profesionalių paslaugų sutaupymų analizę. Skaičiai paprastai nustebina – dažnai tai būna skirtumas tarp galimybės finansuoti kitą didelį samdymą ir įstrigimo „pertekliaus ir bado“ cikle.
Nustokite laukti 31-osios dienos. Signalai jau yra; jums tiesiog reikia tinkamų įrankių jiems išgirsti.