जब एआई पैसे पर असर डालता है जो पहले से ही आपको चाहिए
एक खास सॉफ्टवेयर की श्रेणी है जिसका जिक्र CFOs सम्मेलनों में कम करते हैं, लेकिन जो हर महीने के अंत में उनके कोष प्रबंधन टीमों को व्याकुल करता है: संग्रह, विवाद और कटौती का प्रबंधन। यह व्यावसायिक योजना प्रणाली के ग्लैमर से रहित है और CRM प्लेटफार्मों की दृश्यता नहीं रखता, लेकिन यह उस चीज का संचालन करता है जिसका कोई अन्य तकनीकी उपकरण इतनी भयंकरता से प्रबंधन नहीं कर सकता: वह पैसा जो आपने पहले ही बना लिया है, लेकिन अभी तक हांसिल नहीं किया है।
द हैकिट ग्रुप, जो NASDAQ में सूचीबद्ध एक परामर्श फर्म है, ने हाल ही में अपने Digital World Class® Matrix का नवीनतम संस्करण प्रकाशित किया है, जो विशेष रूप से संग्रह प्रबंधन, विवाद और कटौती के सॉफ्टवेयर बाजार पर केंद्रित है। यह रिपोर्ट न केवल इस खंड के प्रमुख प्रदाताओं की पहचान करती है, बल्कि एक ऐसे संबंध का भी विवरण देती है जिसे अब तक केवल सहज रूप से समझा गया है, लेकिन जिसे कठोरता से मापा नहीं गया था: एआई द्वारा संचालित बिना मानव हस्तक्षेप के संग्रह गतिविधियों, विवादों के समाधान की गति और नकदी प्रवाह में सुधार के बीच सीधा संबंध।
यह त्रिकोण पहली नज़र में जितना लगता है उससे कहीं अधिक शक्तिशाली है।
संग्रह चक्र कॉर्पोरेट कोष प्रबंधन का सबसे अनदेखा कड़ी है
बड़ी कंपनियाँ दशकों से अपनी आपूर्ति श्रृंखला, खरीद प्रक्रियाओं या वित्तीय योजना को अनुकूलित करने में निवेश कर रही हैं। हालाँकि, संग्रह चक्र — जो एक इनवॉइस जारी करने से लेकर भुगतान दर्ज करने तक का होता है — वर्षों तक लगभग शिल्प कौशल की तर्कशक्ति से कार्य करता रहा है: एनालिस्ट बकाया खातों की समीक्षा करना, मैन्युअल फ़ॉलो-अप कॉल करना, ईमेल द्वारा विवादों का प्रबंधन करना और कटौतियाँ कई हफ्तों बाद हल करना, जब ग्राहक पहले ही एकतरफा कटौती कर चुका होता है।
इस घर्षण की लागत कम नहीं होती है। जब एक विवाद को हल करने में 45 दिन लगते हैं, तो कंपनी न केवल उस पूंजी का उपयोग गंवाती है, बल्कि प्रबंधन के परिचालन लागत भी उठाती है, ग्राहक के साथ व्यावसायिक संबंध को प्रभावित करती है, और कई मामलों में, ऐसे कटौतियों को स्वीकार करने पर मजबूर होती है जो उचित नहीं थीं क्योंकि विवाद का चुनौती देना करना ज्यादा महंगा होता है। ऐसे कंपनी के लिए जिसमें बकाया खातों की राशि कुछ सौ मिलियन डॉलर है, यह संचयी पैटर्न कुल ऑपरेटिंग मार्जिन में पूर्ण अंक बिंदुओं का प्रतिनिधित्व कर सकता है।
द हैकिट ग्रुप अब यह दस्तावेज कर रहा है कि इस विशेष प्रक्रिया में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने से जो परिणाम मिलते हैं, वे सामान्य स्वचालन से काफी आगे जाते हैं। एक ऐसा सिस्टम जो स्वचालित अनुस्मारक भेजता है और एक जो यह पूर्वानुमानित करता है कि कौन से खाते विवादित होंगे, किस कारण से और कितनी राशि में पहले से ही, के बीच वित्तीय प्रभाव के मामले में अंतर 1990 के दशक में मैनुअल लेखा प्रणाली से ERP में जाने के समान महत्व का है।
क्रेडिट और संग्रह विभागों की चुपचाप अवमूल्यन
d यह श्रेणी पिछले कुछ वर्षों में प्रौद्योगिकी चक्र के सबसे कम आंकलनीय चरणों में से एक से गुजर रही है: जिसे मैं उत्पादकता की निराशा की अवस्था कहता हूँ। वर्षों तक विक्रेताओं ने संग्रह के पूर्ण स्वचालन का वादा किया, और वास्तविकता ने ऐसी उपकरण प्रस्तुत की जो अंतहीन कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती थी और गलत सकारात्मक उत्पन्न करती थी जो और अधिक मैन्युअल काम पैदा करती थी। वित्तीय टीमें एक प्रकार का संदेहात्मक रुख अपनाने के लिए सही थीं।लेकिन निराशा का यह चरण आगे आने वाली चीज़ों के लिए भूमि तैयार कर रहा था। प्राकृतिक भाषा संसाधन की क्षमताएँ, ऐतिहासिक लेनदेन में पैटर्न की पहचान और भुगतान व्यवहार के पूर्वानुमान मॉडल इस बिंदु पर परिपक्व हो गए हैं कि एक विवादित खाते का प्रबंधन करने की मात्रा लागत अब उन कंपनियों के लिए लगभग शून्य के करीब पहुंच रही है जिन्होंने सही प्लेटफार्मों को अपनाया है। यह सबसे ठोस रूप में अवमूल्यन है: जो पहले एक dedicated analyst को तीन दिन की आवश्यकता होती थी, वह अब मिनटों में, बिना मानव हस्तक्षेप के, अधिक सटीकता के साथ होता है।
द हैकिट ग्रुप की रिपोर्ट इस मोड़ पर पहुंचने के लिए प्रासंगिक है। यह भविष्य के वादों का अध्ययन नहीं है: यह एक ऐसा एक्स-रे है जो दिखाता है कि कौन से विक्रेता पहले से ही यह क्षमता बड़े पैमाने पर प्रदान कर चुके हैं। जो विक्रेता इस खंड में आगे निकल रहे हैं और जो पीछे रह गए हैं, उनके बीच अंतर उत्पाद की दृष्टि का नहीं है: यह ग्राहकों के साथ वास्तविक उत्पादन में मापने योग्य निष्पादित होने का है।
एक शक्ति का इशारा यहाँ उल्लेख करना उचित है। ऐतिहासिक रूप से, बड़े पैमाने पर जटिल संग्रह को प्रबंधित करने की क्षमता बड़ी कंपनियों का विशेषाधिकार था जो कई क्रेडिट और संग्रह विशेषज्ञों की टीमों को वित्तपोषित कर सकती थीं। 200 मिलियन डॉलर के बकाया खातों वाली एक मध्यवर्ती कंपनी के पास उतनी संसाधन नहीं होते कि वह एक कांग्लोमरट के समान कठोरता से विश्लेषण कर सके जिसके पास 10 गुना वह मात्रा होती है।
द हैकिट ग्रुप द्वारा मूल्यांकन की गई कृत्रिम बुद्धिमत्ता युक्त सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म इस क्षमता का पुनर्वितरण कर रहे हैं। सही उपकरणों के साथ एक चपल कंपनी आज ऐसे संग्रह प्रक्रियाओं के साथ कार्य कर सकती है जो पहले केवल दुनिया के सबसे बड़े कॉर्पोरेट कोष प्रबंधनों के लिए विशेष थीं।
वित्तीय दृष्टिकोण से अनियोजित पायलट
मैं इस प्रकार की रिपोर्ट पढ़ते समय जिस जोखिम को पहचानता हूँ, वह तकनीक में नहीं है: यह इस पर है कि संगठन इसे कैसे लागू करते हैं। बिना मानव हस्तक्षेप के संग्रह गतिविधियों (टचलेस संग्रह, उद्योग की शब्दावली में) को दो बहुत ही अलग तरीकों से माना जा सकता है।
पहला: कम मूल्य वाले पुनरावृत्ति कार्य को समाप्त करने के लिए एआई का उपयोग करना - खातों को वर्गीकृत करना, मानकीकरण संचार भेजना, भुगतान को इनवॉइस के खिलाफ मिलाना - और क्रेडिट एनालिस्टों को उन निर्णयों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्वतंत्र करना जिनमें संदर्भ का विवेक आवश्यक है: एक रणनीतिक ग्राहक के साथ बातचीत करना जो अस्थायी कठिनाइयों का सामना कर रहा है, ऐसे विवादों के पैटर्न को पहचानना जो उत्पाद की समस्या को उजागर करते हैं या उन भुगतान योजनाओं को संरचना करना जो व्यावसायिक संबंध को बनाए रखते हैं।
दूसरा: क्रेडिट विभाग के हेडकाउंट को उसी तर्क के साथ कम करना जिसके तहत 1980 के दशक में उत्पादन लाइन का स्वचालन किया गया था, मानते हुए कि प्रक्रिया इतनी पूर्वानुमानित है कि यह बिना किसी महत्वपूर्ण मानव निगरानी के कार्य करेगी। वह दूसरा दृष्टिकोण प्रस्तुति कक्षों में दक्षता उत्पन्न करता है और वास्तविक संचालन में नाजुकता पैदा करता है। संग्रह के पूर्वानुमान मॉडल ऐतिहासिक डेटा के साथ प्रशिक्षित होते हैं; जब बाजार में भुगतान का व्यवहार अचानक बदलता है — किसी क्षेत्र के तरलता संकट के कारण, नियामक परिवर्तन के कारण, या एक मारे गए खंड में ग्राहकों की सामूहिकता के कारण — स्वचालित प्रणाली में यह पहचानने का विवेक नहीं होता कि कौन सी नियम मान्य बने रहते हैं।
संग्रह पर लागू किया गया संवर्धित बुद्धिमत्ता का मतलब यह नहीं है कि वित्तीय विवेक वाले लोगों की संख्या कम है। इसका मतलब है कि वही लोग अधिक सटीक जानकारी के साथ और कम समय में बेहतर निर्णय लेते हैं। यह भेद मात्रात्मक नहीं है: यह यह तय करता है कि जो दक्षता प्राप्त हुई है क्या वह स्थायी है या क्या यह एक तात्कालिक बचत है जिसके लिए अगले चक्र में पोर्टफोलियो के जोखिम का भुगतान करना पड़ता है।
नकदी प्रवाह को संरचनात्मक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ के रूप में देखना
द हैकिट ग्रुप की रिपोर्ट के पीछे असली तर्क तकनीकी नहीं है: वित्तीय है। नकद प्रवाह मुक्त सबसे ईमानदार संकेतक है कि एक व्यवसाय स्वस्थ है, और जिस गति से एक कंपनी अपनी बिक्री को नकद में परिवर्तित करती है, वह उसकी पुनर्निवेश की क्षमता, बाजार में दबाव सहन करने की क्षमता और आपूर्तिकर्ताओं के साथ संबंध बनाए रखने की क्षमता को निर्धारित करती है, बिना बाहरी वित्तपोषण पर निर्भर किए।
वे कंपनियाँ जो अपनी नकद परिवर्तित करने की अवधि को 10 दिनों से कम करती हैं, केवल प्रदर्शन में एक अनुपात को सुधारती नहीं हैं। वे वह पूंजी अनलॉक करते हैं जो पहले से ही उनके पास थी लेकिन बकाया खातों या अप्रतिबंधित विवादों में फंसी हुई थी। एक ऐसे वातावरण में जहाँ पूंजी की लागत महत्वपूर्ण नहीं है, वह मुक्त की गई पूंजी का एक ठोस और मापने योग्य वित्तीय मूल्य होता है।
जो यह सॉफ़्टवेयर खंड कर रहा है, वह संग्रह चक्र के प्रबंधन को एक ऐसी रणनीतिक क्षमता में बदल रहा है जिसे कार्यशील पूंजी के अनुकूलन के बराबर माना जाता है। द हैकिट ग्रुप द्वारा अपनी मैट्रिक्स में नेतृत्व करने वाले विक्रेता बैक ऑफिस का एक उपकरण नहीं बेच रहे हैं: वे यह संभावना बेच रहे हैं कि कोष प्रबंधन सक्रिय न रह कर, एक ऐसा कार्य बन जाए जो बैलेंस में मापने योग्य प्रतिस्पर्धात्मक लाभ उत्पन्न करता है।
एआई के साथ संग्रह का बाजार उस सीमा को पार कर रहा है जहाँ तकनीक diferenciador रहना बंद कर रही है और एंट्री कंडीशन बन रही है। जो संगठन देर से पहुँचेंगे, वे एक दिलचस्प पायलट प्रोजेक्ट नहीं खोएंगे: वे ऐसे मार्जिन पॉइंट्स खो देंगे जो उनके प्रतिस्पर्धियों को पहले से ही पुनर्निवेश कर रहे होंगे।
