Концепция
Агент для контроля дебиторской задолженности
Сценарий регулярного контроля просрочки, концентрации риска по клиентам и подготовки материалов для работы с задолженностью.
1. Бизнес-проблема
Дебиторская задолженность контролируется по отчёту, который смотрят раз в месяц. Просрочка обнаруживается поздно, а решение о работе с конкретным клиентом принимается без учёта истории платежей и условий договора.
2. Какие данные используются
- реестр выставленных счетов и актов
- банковские поступления и их сопоставление со счетами
- условия оплаты по договорам
- история платёжной дисциплины клиентов
3. Что делает система
- строит реестр задолженности с разбивкой по срокам
- считает концентрацию риска по клиентам и сегментам
- отслеживает динамику оборачиваемости
- связывает задолженность с прогнозом поступлений
4. Что делает AI-агент
- ежедневно сверяет поступления со счетами и обновляет статус
- выделяет счета, срок оплаты по которым приближается или нарушен
- отмечает клиентов с ухудшающейся платёжной дисциплиной
- готовит перечень позиций для эскалации с обоснованием
5. Что подтверждает человек
- решение о напоминании, приостановке отгрузки или эскалации
- оценка коммерческого контекста отношений с клиентом
- изменение условий оплаты
- признание задолженности сомнительной
6. Какие существуют риски
- ошибка сопоставления платежа и счёта искажает картину
- формальный подход к клиенту без учёта переговоров
- излишняя автоматическая коммуникация вредит отношениям
- персональные данные и коммерческая тайна в контуре агента
7. Как выглядит результат
Актуальная картина задолженности с ранними сигналами и подготовленным списком действий, требующих решения человека.
Сценарий описан как концепция: он показывает, как может быть устроена работа системы и агента, и адаптируется под конкретные данные, процессы и уровень зрелости учёта.