Pour gagner en compétitivité et passer à une culture cash, la digitalisation du processus Order To Cash (O2C) pourrait être un atout majeur dans la vie d’une entreprise. Le Crédit Manager Digital doit être en mesure à la fois d’anticiper les risques grâce au scoring et au Big Data, de piloter et d’analyser ses indicateurs métier grâce à des reports intelligents, d’automatiser pour gagner en productivité et en efficacité mais aussi de collaborer avec les ventes et les clients de son entreprise. Ces objectifs sont de plus en plus accessibles à l’ensemble des entreprises TPE, PME, ETI ou Grands Groupes. Cela est possible grâce à la démocratisation de technologies comme le Cloud, le Big Data ou l’Intelligence Artificielle.
Digitaliser le processus Order to Cash quel en est le but ?
Dans ce contexte, l’objectif de la digitalisation est de capitaliser sur les nouvelles technologies pour automatiser les tâches chronophages, apporter de la mobilité, du temps réel, transformer des données brutes en indicateurs métier dont certains prédictifs. Ces points sont des priorités des DAFs et des Crédit Managers comme le montre une récente étude PwC. L’objectif est d’avoir les meilleurs indicateurs de prise de décision pour gagner en compétitivité.
Pourquoi est-ce important ?
Le poste clients affecte directement le BFR, or de très nombreuses entreprises font faillite ou sont freinées dans leur capacité d’innovation et de croissance faute de trésorerie adéquate. Dans le B2B les entreprises ont 60 à 90j de DSO et gèrent souvent leur poste clients de façon assez manuelle. Il y a là un gisement d’optimisation grâce au digital à la fois en terme d’automatisation intelligente de la relance, du credit risk ou du financement et de tableaux de bords métier dynamiques.
Quelle optimisation peut-on en attendre ?
En synthèse, la digitalisation du processus order to cash permet entre autres de diviser par deux les retards de paiement et de réduire de 15 à 20% son DSO. Dans un environnement de plus en plus compétitif, les entreprises qui sauront évoluer avec le digital auront un avantage concurrentiel majeur. Une étude du MIT Sloan et Capgemini montre que les entreprises qui se transforment grâce au digital génèrent 26% de plus de profits. Un de nos clients a divisé par 6 son temps de traitement de la relance et de génération des reports. Ce temps est maintenant consacré à une analyse approfondie des axes d’optimisation.
Est-ce compliqué à mettre en œuvre ?
Il existe 3 facteurs de succès indispensables, la volonté au bon niveau de se transformer, l’utilisation de nouvelles technologies avec les bons partenaires et la gestion du changement. AstonAI peut apporter la technologie et à créer une cellule d’adoption pour accompagner ses clients. La volonté de se transformer, elle, doit venir de l’entreprise. Pour simplifier la transformation AstonAI propose aussi une plate-forme livrée pré-connectée aux principaux ERPs, aux Factors et aux assureurs crédit.
Et pour le futur, quelle direction ?
Vers l’intelligence artificielle et les systèmes apprenants qui apporteront une automatisation plus intelligente et des recommandations. De plus, les dernières études montrent un potentiel de marge additionnelle de 5 à 15% grâce à l’IA. AstonAI avance sur ces sujets pour apporter aux entreprises encore plus de valeur.
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A propos d’Aston AI
Aston AI vous offre une solution SaaS complète d’optimisation et de pilotage du poste clients. 4 sources de cash sont gérées dans la plate-forme au travers de 4 modules reposant sur les technologies de Cloud et de Big Data :
- Tableaux de bords métiers dynamiques
- Relance & recouvrement
- Pilotage de la police d’assurance-crédit
- Pilotage du financement auprès des Factors
Cegid, Atradius, Akanea, Touax, Bufab, MCB, … font confiance à AstonAI et plus de 100 000 entreprises sont relancées quotidiennement.
Aston AI a été élue Fintech française de l’année en 2015, lauréat du Fast500 européen de Deloitte en 2016 et lauréat deux années consécutives (2016-2017) du Deloitte Fast 50 pour sa croissance.
Contact : Aymeric Dupas – a.dupas@astonai.com