AI Agent

Forderungsmanagement AI-Agent

Hören Sie auf, Zahlungen hinterherzulaufen, und sorgen Sie dafür, dass Sie pünktlich bezahlt werden

Durchschnittlich 45 Tage bis zur Zahlungseingang. Teams verbringen 30 % ihrer Zeit mit Nachfassaktionen. Jetzt: Automatisierte Erinnerungen, priorisierte Inkassos und die DSO um 12 Tage verkürzt.

Benefits

Beschleunigen Sie den Cashflow, ohne zusätzliche Mitarbeiter einzustellen

Verspätete Zahlungen binden Betriebskapital und belasten Kundenbeziehungen. Manuelle Nachfassaktionen sind inkonsistent und zeitaufwändig. Der AR Agent automatisiert das Forderungsmanagement, während er die professionelle Kommunikation mit Kunden aufrechterhält.

25 %

DSO-Reduzierung

40 %

Weniger überfällige Konten

12

Tage schnellere Zahlung

Agentic Flows

End-to-End-Forderungsmanagement

Automatisierter Inkasso-Workflow: Echtzeitaltersanalyse, Bewertung des Kunden-zahlungsverhaltens, automatisierte Erinnerungssequenzen nach Segment, Eskalationstrigger für risikoreiche Konten, Unterstützung bei der Verhandlung von Zahlungsplänen und Zuordnung von Zahlungseingängen.

How it works

Intelligente Automatisierung von Inkasso-Prozessen

Der Agent überwacht Aging-Berichte, priorisiert Konten nach Risiko und Wert, sendet personalisierte Erinnerungen zu optimalen Zeiten, eskaliert strategisch und verfolgt jede Kundeninteraktion für Ihr Team.

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.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

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Abgeschlossen

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.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Integrations

Verbindet sich mit Ihren Finanzsystemen

Nahtlose Integration mit NetSuite, SAP, Oracle Financials, QuickBooks und Sage. Direkte Verbindungen zu Abrechnungsplattformen wie Stripe, Chargebee und Zuora. E-Mail über Gmail und Outlook.

Implementation

Schnelleres Sammeln in 10 Tagen

Verbinden Sie Ihr ERP und konfigurieren Sie Sammlungsvorschriften nach Kundensegment. Legen Sie Erinnerungsvorlagen und Eskalationsauslöser fest. Die meisten Teams sehen eine messbare Verbesserung des DSO innerhalb des ersten Abrechnungszyklus.

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

Intelligente Sammlungstechnologie

Zahlungsrisiko-Scoring

ML-basierte Bewertung prognostiziert, welche Konten verspätet zahlen. Priorisieren Sie die Kontaktaufnahme, um die Effizienz der Barzahlungssammlung zu maximieren.

Dynamische Erinnerungssequenzen

Personalisierte Kommunikation basierend auf der Kundengeschichte. Passt Ton und Timing basierend auf der Beziehung und Menge an.

Zuordnung der Zahlungseingänge

Ordnet eingehende Zahlungen automatisch offenen Rechnungen zu. Verarbeitet Teilzahlungen und komplexe Überweisungen.

Demo

Erleben Sie die AR-Automatisierung in Aktion

Beobachten Sie, wie der Agent Ihren Alterungsbericht analysiert, Konten priorisiert, gezielte Erinnerungen versendet und bei Bedarf eskaliert. Sehen Sie, wie ein Team seine Forderungen mit über 90 Tagen um 60 % innerhalb von 45 Tagen reduzieren konnte.