Amsterdam – Op het order-to-cash platform van FinTech-bedrijf
Onguard is het vanaf het eerste kwartaal in 2020 mogelijk om het betaalgedrag van debiteuren te voorspellen en daar direct naar te handelen. De historische data uit de software van Onguard, de externe debiteureninformatie van bedrijfsdata-expert
Altares Dun & Bradstreet en de relevante factuur- en betaalhistorie van de klant zelf worden bij elkaar gebracht. Dit gebeurt via machine learning op een door
Quantforce gegenereerde scorecard. De score die ontstaat rangschikt de debiteuren op volgorde van risico op niet-betaling. Op deze manier kunnen organisaties in een vroeg stadium inschatten wat het betaalgedrag is van klanten en daarop anticiperen.
Workflows aanpassen op basis van debiteureninformatie
Op het moment dat bekend is wat het risicoprofiel van de klant is, wordt het mogelijk om workflows direct aan te passen op het betaalrisico met behulp van artificial intelligence. Wanneer wordt voorspeld dat een klant niet of te laat gaat betalen, is het mogelijk om vroegtijdig en direct de nodige acties te nemen en voorzorgsmaatregelen te treffen. Dit bespaart de organisatie tijd en beperkt exposure en onnodige acties, zoals het versturen van aanmaningen of de overdracht aan incassobureaus.
“Zowel binnen als buiten organisaties is ontzettend veel data beschikbaar, waar nu nog weinig gebruik van wordt gemaakt”, vertelt Daniel van den Hoven, VP Alliances & Partners bij Onguard. “Met alle beschikbare data kunnen organisaties meer betekenen voor klanten. Dankzij de samenwerking tussen Quantforce, Altares Dun & Bradstreet en Onguard wordt het voor onze klanten mogelijk om vooraf te voorspellen of en wanneer klanten gaan betalen. Dit is voor zowel de organisatie als de klant prettig, omdat er direct actie ondernomen kan worden om tot een oplossing te komen wanneer een betaling niet lukt. Op deze manier wordt het debiteurenbeheer pro-actiever en efficiënter ingericht. Daarnaast vallen we klanten die toch wel gaan betalen niet onnodig lastig. Creditmanagers zien in één oogopslag welke klant extra aandacht behoeft en kunnen eenvoudig prioriteren. Voordeel voor de organisatie is dat er meer focus ligt op de hoge risico-klanten en dat de doorlooptijd van facturen korter wordt.”
Rob Berting, Managing Director van Quantforce vult aan: “De samenwerking tussen deze drie partijen uit dezelfde markt is een logische. Alle drie hebben we onze eigen expertise en doordat we onze krachten hebben gebundeld, kunnen we nog meer waarde bieden richting de klant. Quantforce kent de scores toe aan de hand van bewezen algoritmes en past daarnaast machine learning toe. Het is hierdoor mogelijk om de workflows op het platform van Onguard automatisch aan te passen op het debiteurenrisico. Op deze manier kan Onguard de klant en zijn debiteuren optimaal ondersteunen in het order-to-cash proces.”
Adriaan Kom, Director Partnerships bij Altares Dun & Bradstreet: “We hechten veel waarde aan de klantrelatie en dankzij de frisse samenwerking tussen de drie organisaties kunnen we nog meer waarde toevoegen voor de klant. De combinatie van de gedragsinformatie uit de markt vanuit Altares Dun & Bradstreet, de historische data vanuit Onguard en de technologie van Quantforce zorgt ervoor dat er goede voorspellingen gedaan kunnen worden. Organisaties krijgen door de combinatie van data antwoord op de vraag hoe een debiteur zich in de nabije en verre toekomst gaat gedragen. Op deze manier krijgt een organisatie nog meer inzicht in de klant en kan de business naar een hoger niveau worden getild.”