Ajay Ramchandran, Diretor Sênior, Oracle Revenue Management and Billing
A adoção em larga escala das tecnologias de IA pode mudar rapidamente a forma como as organizações de serviços financeiros pensam sobre seus processos de gestão de receitas e faturamento.
As oportunidades para aplicar essas tecnologias emergentes são aparentemente infinitas. No entanto, há algumas áreas que são especialmente adequadas para resultados imediatos e duradouros. A primeira é a preparação de faturas.
Com o número cada vez maior de cenários de cobrança, o desafio fundamental de manter a precisão da cobrança continua. Muitas organizações continuam dependendo de relatórios e verificações manuais de erros para detectar anomalias. Esses métodos dificultam a identificação rápida da causa raiz de uma anomalia e consomem muito tempo e recursos, aumentando a sobrecarga operacional. Em muitos casos, uma anomalia é detectada após a geração de uma fatura, resultando em disputas de faturamento que são a principal causa da rotatividade de clientes.Um modelo de ML pode ajudar as organizações de serviços financeiros a inverter a narrativa, identificando proativamente padrões anômalos no faturamento. Além disso, o modelo está continuamente aprendendo para gerar faturamentos mais precisos no futuro. Ele também automatiza o processo de detecção de anomalias e notificação dos usuários, além de poder reter o faturamento das contas nas quais foram detectadas anomalias, sem atrasar o faturamento das outras contas. A IA também pode acelerar a análise de causa raiz, reduzindo o tempo e os custos da investigação e promovendo uma resolução mais rápida.
Considere este exemplo: um cliente com um ciclo de faturamento mensal tem uma variação de volume de transação que oscila 5% mês a mês, com um pico previsível na temporada de férias. No entanto, esse ano, o banco observou um aumento repentino no volume de transações do cliente em janeiro. Uma solução habilitada para IA poderia sinalizar a anomalia na fatura com base no histórico de transações anteriores, identificar a causa raiz, aprender com essa anomalia e outras para reduzir falsos positivos, bem como detectar rapidamente erros reais no futuro.
As instituições financeiras também podem aproveitar os sistemas de gerenciamento de receita e faturamento com tecnologia de IA para identificar oportunidades de expandir relacionamentos e seus negócios. Por exemplo, os modelos podem detectar padrões de comportamento e transação que revelam oportunidades de vendas adicionais ou o potencial de recompensar um cliente fiel com uma taxa melhor ou maior linha de crédito. Essas mesmas tecnologias permitem uma análise mais profunda que pode acelerar a resolução de eventos adversos, como pagamentos constantemente atrasados ou recursos insuficientes. Se, por exemplo, a causa principal dos atrasos esporádicos nos pagamentos de um cliente forem picos de volume em determinadas épocas do ano, a possibilidade de sugerir um plano de cobrança padronizado pode ser uma opção para garantir pagamentos pontuais e construir relacionamentos mais sólidos com os clientes.
A Oracle entende o poder da inteligência artificial e de outras tecnologias emergentes para trazer novos níveis de inteligência e eficiência às operações de gerenciamento de receita e cobrança, ao mesmo tempo que reduz riscos. E o incorporamos ao Oracle Revenue Management and Billing. Recursos avançados ajudam organizações a otimizar preços de transações, identificar anomalias de cobrança, identificar rapidamente suas causas raiz, capacitar equipes a identificar maneiras de construir relacionamentos com clientes mais fortes e lucrativos e muito mais. As possibilidades são infinitas.