Nul besoin de s’appesantir sur la situation économique et la situation financière de certaines entreprises. En effet et même si leurs chiffres peuvent être légèrement différents, tous les rapports (Observatoire des délais de paiement – Banque de France, Altarès) convergent vers :
- Une augmentation des délais de paiement avec un retard moyen actuel de 14 jours
- Un nombre toujours grandissant de défaillances qui s’est élevé à près de 58000 en 2023
En revanche, il y a des chiffres un peu moins connus (Etude Intrum) qui amènent à réfléchir :
- 700 milliards de crédit inter-entreprises
- 53 milliards de coûts de gestion des retards de paiement pour les entreprises (c’est dire si les Credit Managers ont un rôle crucial…)
Selon la Coface, les retards de paiement sont même critiques pour plus de 20% des TPE (10% environ pour les PME à titre de comparaison). Il n’est bien évidemment pas illogique de déduire que les plus petites structures peuvent être les plus fragilisées par des retards de paiement…
Face à ces constats, on demande bien souvent des tours de magie aux DAF et aux Credit Managers… Leurs enjeux ne cessent de croître, ils doivent par exemple répondre à ces questions :
- Comment s’assurer de la solvabilité du client avant le début d’une relation commerciale ?
- Comment se faire payer à temps et faire rentrer le cash ?
- Comment suivre et piloter tout le processus O2C ?
- Comment préserver et améliorer la relation client ?
Quelles sont les solutions auxquelles les DAF et Credit Managers recourent pour surmonter ces problématiques ? L’IA et les solutions logicielles embarquant le machine learning sont bien sûr plébiscitées.
Afin de vous montrer concrètement l’impact de l’IA sur les enjeux des directions financières, nous allons les détailler et voir pourquoi ces solutions constituent des aubaines. Nous terminerons par quelques conseils et bonnes pratiques.
IA et gestion du risque crédit
On ne vous apprend rien, les clients sont le bien le plus précieux d’une entreprise. Avoir des données à jour et fiables qui puissent être exploitables n’est pas toujours simple et pourtant constitue la base du business. La collecte de ces data prend du temps, beaucoup de temps. Nul n’est à l’abri de rentrer en doublon des informations dans 2 systèmes différents. Alors que peut faire l’IA pour vous ? En premier lieu, l’IA automatise la collecte des données c’est-à-dire que vous n’aurez plus à les saisir manuellement ce qui, ne nous le cachons pas, est source d’erreur. L’IA peut analyser les documents, extraire les informations vraiment utiles, concaténer ces données (les relier dans certains cas lorsque votre SI n’est pas siloté) et détecter des anomalies. Bref, le travail fastidieux demandant beaucoup d’énergie est effectué par une solution qui a été programmée pour le faire à votre place.
Autre point charnière, la surveillance continue de votre poste client et ce qui va de pair avec cette surveillance : la veille économique. Dans une période de croissance, la veille économique, même utile, peut paraître secondaire. Mais aujourd’hui, les voyants économiques ne sont pas vraiment au vert. Et pourtant, il est toujours demandé aux DAF de prévoir le point d’atterrissage de la trésorerie (aujourd’hui, cette budgétisation est glissante pour s’ajuster au plus près des imprévus). Comment peut-il y parvenir ? En outre, le DAF ne s’appuie pas seulement sur des données macro-économiques pour établir ses prévisions, il a besoin d’une vue micro-économique. Nous parlons ici de son écosystème (clients avec lesquels l’entreprise a une relation commerciale), des encours, de la balance âgée des comptes clients… Pour cela, il doit suivre très régulièrement le risque crédit des clients et déterminer le plus précisément possible leur score crédit. Comment déterminer les clients les plus à risque, ces informations sont rarement transmises par mail ? C’est là que l’IA arrive à la rescousse des DAF, nous vous expliquons comment.
Aujourd’hui, la technologie est là. De nombreuses entreprises proposent des offres logicielles : soit elles se sont créées avec ce motif soit elles existaient déjà et se sont transformées pour répondre à ce besoin. Il existe par exemple des sociétés comme Altarès qui utilisent leurs bases de données gigantesques pour émettre des notations clients. Ces notations sont très utiles lors de la définition des conditions de paiement d’une vente lorsqu’il s’agit d’étudier la solvabilité du client. 2e point : le suivi du risque car rappelons le, ce n’est pas parce que vous avez accordez telle ou telle condition de paiement à un client car à ce moment-là, les voyants de sa situation financière étaient au vert qu’ils le demeureront « ad vita eternam ». L’IA, grâce à l’automatisation des process, génère des alertes lorsqu’il le faut. Ces alertes peuvent vous mener à des investigations supplémentaires ou à des actions immédiates. Par exemple, les dashboards de la solution Quadient Comptes clients indiquent visuellement et rapidement, les comportements de paiement des clients et la tendance de ces derniers. Vous pouvez même prédire quel client est plus susceptible de payer dans les délais et quel client utilisera toute votre patience et énergie pour vous payer. Vous pouvez attribuer des scores à vos clients selon des critères qui vous sont propres. Le calcul du score client doit être réévalué fréquemment pour disposer d’une image la plus fiable possible. Cette vue synthétique vous permettra de prendre rapidement les décisions qui s’imposent. Ces scores vous aideront à bâtir les modèles de risque que vous pourrez présenter à votre direction.
Prenons maintenant un cas concret : vous voyez que la société ABRoule, votre client historique, qui a toujours payé dans les délais commence à retarder les échéances. C’est à peine visible, quelques jours seulement. L’IA vous le mettra en exergue immédiatement ce qui vous permettra de décider s’il convient ou non de mener une action.
La maîtrise du risque de crédit est un sujet qui vous intéresse ? Tout comme celui de la future réglementation du e-invoicing, n’hésitez pas à vous plonger dans les replays de nos conférences que nous avons dédiés à l’automatisation financière.
IA et recouvrement
Une fois que vous avez défini le risque crédit de chaque client en lui attribuant un score, diversifié le portefeuille pour diminuer ce fameux risque, vient le processus du recouvrement si malgré toutes les précautions, votre client ne paie pas à temps sa créance.
Le saviez-vous ? L’IA est également utile pour le processus du recouvrement. Comment ? Vous allez bientôt le savoir…
Le recouvrement n’est pas une tâche facile en entreprise, elle est peu souvent mise en lumière dans la relation commerciale alors que c’est un pivot de celle-ci. Personne n’aime les litiges et pourtant le Credit Manager doit en gérer au quotidien. Avant de contacter le client, il doit intégrer les données de facturation dans son interface, segmenter les litiges clients en fonction de leur importance ou de l’importance du client, les suivre, analyser les dossiers, bien comprendre comment se sont déroulées les ventes pour gérer au mieux les litiges et ne pas altérer la relation client. Les litiges peuvent survenir à cause d’erreurs de facturation, de problèmes de livraisons de marchandises, de factures non reçues ou de problèmes de liquidités du client. A chaque cause, une solution différente. Comment l’IA peut venir en aide pour optimiser la gestion des litiges ? Vous pouvez créer des modèles de lettres de relance en fonction du retard de paiement. Si vous avez besoin d’aide en la matière, nous avons élaboré un guide proposant des modèles de lettres de relance en fonction des retards d’échéance. A partir de ce guide, vous pourrez personnaliser vos modèles en fonction des situations rencontrées. Ces modèles feront gagner du temps à votre équipe, ce qui lui permettra d’œuvrer davantage dans la relation client. Le lettrage automatisé est lui aussi un facteur de réduction des litiges car il permet à l’instant T de rapprocher encaissement et facture(s).
De plus, en tant que DAF et bien souvent « Business Partner » de votre Direction, la génération de reportings fiables accélérant et facilitant une prise de décision judicieuse est l’une de vos casquettes les plus importantes. Être capable de déterminer les futures entrées de cash, de prédire sur quel client concentrer les efforts de recouvrement de l’équipe le tout de manière automatisée et actualisée en temps réel sont des compétences recherchées. Evidemment, la bonne vieille feuille de calcul Excel génère des tableaux et des graphiques des budgets, encours… mais ils ne sont pas dynamiques : vous devez à chaque fois rentrer les nouvelles données afin que soient regénérés les graphiques. L’IA fonctionne différemment : la saisie des données est automatisée et peut être en provenance de votre ERP. Une fois les données intégrées à l’outil, tous les tableaux et graphiques (personnalisés selon vos besoins) sont générés automatiquement et actualisés au fur et à mesure.
Par exemple, M. Dupont vient de vous régler une facture datant de 60 jours. Son profil client va être actualisé, tout comme votre encours et votre balance âgée. Cette vision globale et détaillée de vos flux entrants est donc le sésame à une prise de décision rapide et optimale.
Bénéfices et bonnes pratiques
Au fil de votre lecture, vous avez pu percevoir les nombreux bénéfices de l’utilisation de l’IA pour optimiser votre processus de recouvrement ; les revoici en synthèse :
- Amélioration de l’évaluation du risque
- Prise de décision rapide
- Personnalisation des politiques de crédit
- Analyse, suivi et alertes en temps réel
- Efficacité opérationnelle accrue
Mais attention, les offres sont nombreuses. Voici quelques éléments à prendre en compte dans votre choix final :
- Qualité des données collectées et des organismes partenaires
- Choix des algorithmes / modèles et pertinence vs. vos process et besoins
- Conformité réglementaire
- Transparence de la communication
- Offre de formation des utilisateurs et prise en main de l’outil
- Prise en compte des biais qui peuvent exister
L’IA peut devenir un incontournable du recouvrement même si ce flux n’est pas le premier qui vient à l’esprit lorsque l’on parle d’automatisation. Et pourtant, c’est ce département qui génère vos entrées de cash… Comme dans de nombreux domaines, l’IA peut résoudre des problématiques complexes plus facilement, à condition bien sûr de choisir le modèle et l’algorithme qui s’adaptent à vos besoins et process.
Dans le contexte actuel de la réforme du e-invoicing, il peut être judicieux de profiter de la dématérialisation de vos factures client pour aller au-delà et digitaliser la fin du cycle de facturation, non ?