Volgens verschillende studies vertegenwoordigen dubieuze of onbetaalde vorderingen 2,3% van de bedrijfsomzet in Europa, een verlies dat wordt geschat op ongeveer 200 miljard euro. Verder zou 25% van de faillissementen van Europese kmo's te wijten zijn aan wanbetalingen en bedraagt de gemiddelde betalingstermijn voor een vordering 40 dagen (sinds de coronacrisis zelfs 55 dagen).
...

Volgens verschillende studies vertegenwoordigen dubieuze of onbetaalde vorderingen 2,3% van de bedrijfsomzet in Europa, een verlies dat wordt geschat op ongeveer 200 miljard euro. Verder zou 25% van de faillissementen van Europese kmo's te wijten zijn aan wanbetalingen en bedraagt de gemiddelde betalingstermijn voor een vordering 40 dagen (sinds de coronacrisis zelfs 55 dagen). Daarom is het voor een bedrijf van vitaal belang om het betalingsprofiel van zijn klanten te doorgronden, daar betalingsrisico's aan te koppelen en te weten welke klanten hun rekeningen waarschijnlijk zullen betalen. Concreet biedt Aividens zijn klanten oplossingen voor vier soorten problemen. Hoe verhoogt u de liquiditeit? Hoe anticipeert u op betalingsproblemen? Hoe bepaalt u de prioriteiten in het werk van de teams om de middelen te optimaliseren? En hoe maakt u een stappenplan met de 'next best actions'? Aividens heeft zijn risicomodel uitgewerkt op basis van kunstmatige intelligentie en verschillende intern ontwikkelde algoritmen. "Het doel is de cashflow opnieuw opbouwen, de kloof tussen achterstallige facturen en leningen overbruggen, en inningsstrategieën simuleren", zegt Edouard Beauvois, medeoprichter en CEO van Aividens. AI maakt het onder meer mogelijk om de portefeuille te segmenteren, het risico van niet-betaling te analyseren en een prognose te geven van de betalingsdatum. Om nauwkeurig te blijven, baseert Aividens zich op de transactiegegevens van de klant (betalingsgeschiedenis van 3 tot 5 jaar), gecombineerd met algoritmen en AI, maar ook op diverse interne en externe statistieken, zoals ratingbureaus, kredietverzekeraars en in de toekomst zelfs sociale netwerken. "De gegevens kunnen worden onderverdeeld in drie niveaus: wat ik weet over mijn klanten, verborgen betalingsgegevens, en gegevens die worden gegenereerd door de iteratieve werkwijze van de applicatie", aldus Beauvois. "We zijn niet echt een incasso-oplossing, maar eerder een augmented reality van incassoprocessen." De oplossing van Aividens draait in de cloud en is nauw geïntegreerd met SAP. "We zijn een incasso add-on van SAP dankzij een interface die ons in staat stelt de software te voeden en te verrijken", zegt Edouard Beauvois. Het product wordt door Aividens zelf geïmplementeerd, maar er zijn al partnerships gesloten met Accenture, IBM en Micropole. "Op kmo-niveau zijn we op zoek naar partners die bedrijven kunnen helpen hun data te begrijpen en op te schonen", zegt Edouard Beauvois. Verder is Aividens van plan om voor bepaalde sectoren een ecosysteem te creëren dat bedrijven een 'benchmark' biedt waartegen ze het betaalgedrag van verschillende klanten kunnen vergelijken. "Er is vraag naar en vorig jaar werd er een 'proof of business' gelanceerd met de steun van Innoviris (de Brusselse instelling ter bevordering van wetenschappelijk onderzoek, nvdr.), wat ons in staat stelt om deze technologie nu aan te bieden. " Het bedrijf werd amper 15 maanden geleden opgericht en kreeg onlangs een kapitaalinjectie van 500.000 euro van BeAngels en finance&invest.brussels om zijn ontwikkeling te versnellen. "Aangezien ons product onafhankelijk is van enige wetgeving, met uitzondering van de AVG, kunnen we perfect internationaal werken, wat we ook al doen", besluit Edouard Beauvois.