Hoe financiële risico’s ontwijken met slimme algoritmes

Je wil als kmo ook je financiële risico’s verlagen? Dat kan. Dataspecialist Geert Vromman informeert je binnenkort uitgebreid tijdens de Voka opleiding Financiële risico’s ontwijken met slimme algoritmes.

Dit artikel onthult al een deel van de kracht van de nieuwste financiële AI-software.

Welke grote financiële risico’s lopen kmo’s? 

Geert Vromman: "Kmo’s kennen twee grote financiële risico’s: een klant stopt met betalen of een klant gaat failliet en zal nooit meer betalen. Hieraan is heel wat miserie gelinkt. Want het vraagt veel energie om wanbetalingen te voorkomen en op te lossen. Bovendien bestaat het risico op een sneeuwbaleffect waarbij de zwakkere bedrijven die hun facturen niet meer betalen hun leveranciers meesleuren.

Maar helaas… wanneer je een samenwerking opstart, merkt je meestal niet meteen dat je b2b-klant in nauwe schoentjes zit."

Hoe beheren kmo’s vandaag hun risico’s?

Geert: "De typische oplossingen zijn kredietinformatie-rapporten aangeleverd door databrokers. Zij verzamelen informatie die zegt of een klant kredietwaardig is. Met knipperlichten geven ze aan hoe groot het gevaar is op wanbetalingen en faillissementen.

Maar deze rapporten volstaan niet meer in onze huidige, onvoorspelbare economische markt. Stel bijvoorbeeld dat een kleine bouwonderneming plots cashproblemen heeft en moet kiezen welke factuur deze betaalt: de leasingfactuur van zijn camionette of de nieuwe bureaustoelen. Natuurlijk kiest hij voor de bedrijfskritische factuur van zijn camionette. Je zal maar zijn leverancier van bureaumateriaal zijn.

Bovendien geven deze rapporten minder precieze inzichten en informatie over niet-balansplichtige ondernemingen zoals zelfstandigen en eenmanszaken."

Hoe helpen slimme algoritmes beter bij het voorkomen van financiële problemen?

Geert: "AI-algoritmes kijken verder dan de laatste cijfers. Ze kijken over afdelingsmuren heen. De verzamelde cijfers en informatie verwerken ze accuraat en efficiënt. Zo kunnen ze je informeren over het verschil in betalingsgedrag voor bedrijfskritische materiaal en andere facturen. Ze houden rekening met risico’s verbonden aan de sector en speuren naar gelinkte mandaten en ondernemingen. Dat laatste is uiterst belangrijk als het gaat om malafide praktijken.

De algoritmes maken onmiddellijk de vertaalslag naar de actie die je moet ondernemen, bijvoorbeeld na een vreemde verplaatsing van een bedrijfszetel of een niet-neergelegde jaarrekening.

Dankzij de slimme algoritmes weet je dus sneller met wie je geen zaken (meer) moet doen en in wie je geen tijd moet investeren. De AI-tools helpen bij de triage van potentiële klanten en het aanpassen van je communicatie naar sommige klanten. Tegelijkertijd weet je sneller welke dossiers je moet doorgeven aan incasso."

Wat houdt kmo’s tegen om met de AI-oplossingen te starten?

Geert: "Velen hebben schrik van artificiële intelligentie en Machine Learning omdat deze moeilijk uit te leggen zijn. Er bestaat wel iets zoals explainable AI, maar voor velen blijft het onduidelijk.

Doch… ondernemers willen niet dat hun klanten overkop gaan. Ze willen geen slechte debiteuren. De slimme algoritmes helpen daarbij, zullen ze binnenkort ontdekken in de Voka-opleiding.

Schrijf je nu in voor de…

Opleiding Financiële risico’s ontwijken met slimme algoritmes