매출 관리 및 청구 분야에 새로운 힘과 잠재력을 전해 주는 3가지 기술 트렌드

AI가 수익 관리 및 청구 작업을 개선하는 방법

AI 기술을 광범위하게 도입하면 금융 서비스 조직은 수익 관리 및 청구 프로세스에 대해 생각하는 방식을 빠르게 바꿀 수 있습니다.

이러한 새로운 기술을 적용할 수 있는 기회는 무궁무진해 보입니다. 그러나 특히 즉각적이고 지속적인 성과를 올릴 수 있는 몇몇 분야가 있습니다. 첫 번째는 청구 준비 상태입니다.

끊임없이 증가하는 청구 시나리오를 통해 청구 정확성을 지켜야 한다는 근본적인 과제가 계속 남아있게 됩니다. 많은 조직이 계속해서 수동 오류 검사 및 보고서에 의존하여 이상 징후를 감지합니다. 이러한 방법을 사용하면 이상 현상의 근본 원인을 신속하게 파악하기 어렵고 시간과 리소스가 많이 소모되어 운영 비용이 증가합니다. 많은 경우, 청구서가 생성된 후에 이상이 감지되어 청구 분쟁이 발생하고, 이는 고객 이탈의 주요 원인이 됩니다.

ML 모델은 청구에서 비정상적인 패턴을 사전에 식별하여 금융 서비스 조직이 상황을 개선할 수 있도록 지원합니다. 또한 이 모델은 시간이 지남에 따라 지속적으로 학습하여 청구 정확도를 높입니다. 또한 이상을 감지하고 사용자에게 알리는 프로세스를 자동화하고, 이상이 감지된 계정에 대한 청구를 보류하더라도 다른 계정의 청구는 지연되지 않습니다. 또한 AI는 근본 원인을 더욱 빨리 분석하고, 조사 시간과 비용을 줄이고, 이러한 작업을 더 빨리 해결할 수 있도록 합니다.

다음 예를 생각해 보세요. 월별 청구 주기를 가진 고객의 거래량 차이는 매월 5%씩 변동하며, 특히 휴일 시즌에는 예측 가능한 급증 현상이 나타납니다. 그러나 올해 은행은 1월에 고객 거래량이 급격히 증가한 것을 확인했습니다. AI 기반 솔루션은 이전 거래 내역을 기반으로 송장에 이상함을 표시하고, 근본 원인을 식별하고, 이 이상치와 기타 이상치에서 학습하여 오탐을 줄이고, 향후 실제 오류를 신속하게 탐지할 수 있습니다.

또한 금융 기관은 AI 기반 수익 관리 및 청구 시스템을 활용하여 관계 및 비즈니스 성장 기회를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 모델은 상향 판매 기회를 파악하는 행동 및 거래 패턴을 탐지하거나 더 나은 요율 또는 증가된 신용 한도로 충성도 높은 고객에게 보상을 제공할 수 있습니다. 이와 동일한 기술을 통해 지속적으로 지연 지불 또는 자금 부족과 같은 부작용의 해결을 가속화할 수 있는 심층 분석을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 간헐적으로 지불이 지연되는 고객의 근본 원인이 연중 특정 시점에 거래량이 급증하는 경우라면, 정규화된 청구 계획을 제안하는 기능이 적시에 지불을 보장하고 더 강력한 고객 관계를 구축하는 옵션이 될 수 있습니다.

Oracle, 수익 관리 및 청구 인텔리전스 강화

Oracle은 AI와 다른 신기술의 힘을 이해하고 있으며, 이를 통해 수익 관리 및 청구 작업에 새로운 수준의 인텔리전스와 효율성을 제공하고 위험을 줄입니다. Oracle은 또한 Oracle Revenue Management and Billing 시스템을 구축했습니다. 고급 기능을 통해 조직은 거래 가격을 최적화하고, 청구 이상을 식별하고 근본 원인을 신속하게 찾고, 팀이 더욱 강력하고 수익성 있는 고객 관계를 구축하는 방법을 식별할 수 있는 역량을 강화하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 가능성은 무한합니다.