AI Agent

وكيل الذكاء الاصطناعي للحسابات المدينة

توقف عن ملاحقة المدفوعات وابدأ في الحصول عليها في الوقت المحدد

45 يومًا متوسط للتحصيل. يقضي الفرق 30% من وقتهم على المتابعات. الآن: تذكيرات تلقائية، أولويات في التحصيل، وتقليل فترة التحصيل بمقدار 12 يومًا.

Benefits

سرّع التدفق النقدي دون إضافة موظفين

تؤدي الدفعات المتأخرة إلى حجز رأس المال العامل وتوتر العلاقات مع العملاء. المتابعة اليدوية غير متسقة وتستغرق الكثير من الوقت. يقوم الــ AR Agent بأتمتة عمليات التحصيل مع الحفاظ على التواصل الاحترافي مع العملاء.

٢٥٪

تقليل DSO

40٪

حسابات متأخرة أقل

١٢

دفع أسرع خلال أيام

Agentic Flows

إدارة المستحقات من البداية إلى النهاية

سير عمل التحصيل الآلي: تحليل شيخوخة الحسابات في الوقت الحقيقي، تسجيل سلوك دفع العملاء، سلاسل تذكير تلقائية حسب الفئة، محفزات تصعيد للحسابات عالية المخاطر، دعم التفاوض على خطط الدفع ومطابقة تطبيق النقد.

How it works

أتمتة المجموعات الذكية

يُراقب الوكيل تقارير التقادم، ويعطي الأولوية للحسابات حسب المخاطر والقيمة، ويرسل تذكيرات مخصصة في الأوقات المثلى، ويرفع الأمور إلى مستوى أعلى بشكل استراتيجي، ويتتبع كل تفاعل مع العملاء لفريقك.

Self-Learning Agents

The agent improves with every task, adapting to outcomes, applying feedback, and self-correcting using Constitutional AI.

Upto 98% Accuracy

As a result of constant feedback loops, Beam AI Agents refine their approach with every cycle, leading to 98% accuracy across flows.

Smart Model Switching

We call it ModelMesh. Each agent selects the right model for the task, balancing speed, accuracy, and cost in real time.

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

Self-Learning Agents

The agent improves with every task, adapting to outcomes, applying feedback, and self-correcting using Constitutional AI.

Upto 98% Accuracy

As a result of constant feedback loops, Beam AI Agents refine their approach with every cycle, leading to 98% accuracy across flows.

Smart Model Switching

We call it ModelMesh. Each agent selects the right model for the task, balancing speed, accuracy, and cost in real time.

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

Integrations

يتصل بأنظمة التمويل الخاصة بك

التكامل الأصلي مع NetSuite و SAP و Oracle Financials و QuickBooks و Sage. اتصالات مباشرة مع منصات الفوترة مثل Stripe و Chargebee و Zuora. البريد الإلكتروني من خلال Gmail و Outlook.

Implementation

جمع البيانات بشكل أسرع في 10 أيام

قم بتوصيل نظام ERP الخاص بك وقم بتكوين قواعد التحصيل حسب شريحة العملاء. قم بتعيين قوالب التذكير ومحفزات التصعيد. ترى معظم الفرق تحسنًا ملموسًا في DSO في دورة الفواتير الأولى.

Step 1

Agent Discovery

Conduct workshop(s) with relevant stakeholders to identify and prioritize use cases and map the requirements

Step 1

Agent Discovery

Conduct workshop(s) with relevant stakeholders to identify and prioritize use cases and map the requirements

Step 2

Agent Setup

Develop and launch your first agent with basic logic and integration (process scoping and recording, test dataset of 30-50 examples, baseline agent running and testing with target output mapping)

Step 2

Agent Setup

Develop and launch your first agent with basic logic and integration (process scoping and recording, test dataset of 30-50 examples, baseline agent running and testing with target output mapping)

Step 3

Agent Training

Test performance and gather feedback from process users (agent optimization up to 80% against expected output, variable-level accuracy measurement and optimization, integrations setup, and feedback API interfacing)

Step 3

Agent Training

Test performance and gather feedback from process users (agent optimization up to 80% against expected output, variable-level accuracy measurement and optimization, integrations setup, and feedback API interfacing)

Step 4

Agent Live

Extend to more workflows and client teams (live and continuous monitoring, human-in-the loop interfacing, node auto-tuning for automated prompt enhancements, >90% accuracy improvement, weekly business logic improvements)

Step 4

Agent Live

Extend to more workflows and client teams (live and continuous monitoring, human-in-the loop interfacing, node auto-tuning for automated prompt enhancements, >90% accuracy improvement, weekly business logic improvements)

Key Features

تقنية المجموعات الذكية

تقييم مخاطر الدفع

يعتمد التقييم على التعلم الآلي لتوقع الحسابات التي ستدفع متأخرًا. قم بإعطاء الأولوية للتواصل لزيادة كفاءة جمع النقدية.

تسلسلات تذكير ديناميكية

التواصل الشخصي بناءً على تاريخ العملاء. يقوم بتعديل النبرة والتوقيت بناءً على العلاقة والكمية.

مطابقة تطبيق النقود

يتم مطابقة المدفوعات الواردة تلقائيًا مع الفواتير المفتوحة. يتعامل مع الدفعات الجزئية والحوالات المعقدة.

Demo

شاهد الأتمتة الذكية في العمل

شاهد كيف يقوم الوكيل بتحليل تقرير التحصيل الخاص بك، وتحديد أولوية الحسابات، وإرسال التذكيرات المستهدفة، والتصعيد بشكل مناسب. اكتشف كيف قلل فريق واحد من الأرصدة التي تتجاوز 90 يومًا بنسبة 60% في 45 يومًا.