Modèle de propension au paiement pour une meilleure stratégie de recouvrement

Présentation

Un important grossiste nord-américain souffrait de graves problèmes de trésorerie causés par un DSO élevé et une augmentation des retards de paiement. La dépendance de son service de recouvrement à des méthodes manuelles et réactives l'empêchait de gérer efficacement les clients à haut risque, entraînant un arriéré de factures impayées, de nombreux blocages de comptes et des litiges juridiques, ce qui nuisait à la fois aux relations clients et à l'efficacité opérationnelle.

Le défi métier

Le client était confronté à plusieurs obstacles, notamment :
  • Montant élevé des impayés et augmentation du DSO - Un nombre important de factures dépassaient leurs dates d'échéance, entraînant un risque financier accru et une détérioration de la trésorerie.
  • Approche de recouvrement inefficace et réactive - L'absence de système de priorisation structuré empêchait l'entreprise de cibler efficacement ses clients.
  • Blocages de comptes fréquents et escalades juridiques - Le blocage automatique d'un nombre important de comptes et l'augmentation des actions en justice ont créé des inefficacités opérationnelles, impactant à la fois les relations clients et la génération de revenus.
  • Volume élevé de tâches et d'appels de recouvrement - L'absence d'approche prédictive stratégique du recouvrement a conduit les agents à consacrer un temps excessif à des tâches non priorisées, générant un volume élevé d'appels largement inefficaces.

La solution

Notre équipe a identifié des points de données clés, tels que l'historique des comportements de paiement, qui influencent la probabilité de paiement, et a mis en place des pipelines pour organiser l'ensemble de données final dans l'environnement Azure du client. Nous avons ensuite implémenté un modèle de propension au paiement basé sur un ensemble de modèles d'apprentissage automatique, leur permettant de :

  • Prendre des mesures proactives
  • Réduire la dépendance aux efforts de recouvrement manuels
  • Minimiser les escalades juridiques et les blocages automatiques de comptes
  • Redéfinir les règles de blocage automatique des comptes et des commandes

Les propensions et autres détails ont été intégrés au système ERP pour une optimisation ultérieure des flux de travail.

L'impact sur l'entreprise

La mise en œuvre du modèle de propension au paiement a entraîné des améliorations significatives du processus de recouvrement de notre client :

  • 39 % de réduction du montant des impayés – Le taux d'impayés est passé de 16 % à 10 %, renforçant ainsi la stabilité de la trésorerie
  • 15 % de réduction des suspensions de compte hebdomadaires – Une approche proactive a permis d'éviter la mise en suspension automatique des comptes
  • 25 % de réduction des tâches de recouvrement hebdomadaires – Les agents ont pu concentrer leurs efforts sur les comptes nécessitant réellement une intervention
  • 10 % de réduction du volume d'appels hebdomadaire – Cette approche ciblée a éliminé les suivis redondants, allégeant ainsi la charge de travail des agents

En tirant parti de notre modèle d'IA « Propension au paiement », le client a réussi à passer à une stratégie de recouvrement proactive et axée sur les données.