Przewidywanie opóźnień w płatnościach – System analizy ryzyka dla firm B2B | Sztuczna inteligencja w biznesie

Wprowadzenie

Zarządzanie ryzykiem płynności finansowej jest kluczowe dla każdej firmy oferującej usługi na zasadach odroczonej płatności. Opóźnienia w regulowaniu faktur mogą prowadzić do problemów z płynnością, a nawet zagrozić działalności firmy. W odpowiedzi na te wyzwania, nasz klient – firma działająca w sektorze B2B – wdrożył system predykcyjny oparty na AI, który umożliwia przewidywanie ryzyka opóźnień płatności na podstawie:

Historii transakcji klientów,
Analizy opisów przelewów i ich sentymentu,
Danych z zewnętrznych rejestrów (KRD, BIG, BIK).

Wyzwania i potrzeby biznesowe

Najważniejsze potrzeby biznesowe:

Minimalizacja ryzyka – identyfikacja klientów z wysokim ryzykiem opóźnień w płatnościach,
Automatyczna ocena klientów – analiza historii transakcji i scoring ryzyka w czasie rzeczywistym,
Usprawnienie procesu windykacji – wcześniejsze wykrywanie potencjalnych problemów finansowych klientów,
Elastyczna integracja – możliwość podłączenia do systemów ERP i CRM klienta.

Architektura i aspekty techniczne

Struktura systemu predykcyjnego

System został podzielony na trzy główne moduły:

Zbieranie danych – integracja z bazami KRD, BIK, BIG oraz wewnętrznymi danymi transakcyjnymi.
Przetwarzanie i analiza danych – NLP do analizy opisów przelewów oraz modele ML do oceny ryzyka.
Silnik predykcyjny – model ML przewidujący ryzyko opóźnień na podstawie historycznych danych i trendów.

Analiza danych

Model AI analizuje opisy przelewów – wykorzystując NLP do oceny sentymentu transakcji.
Scoring klientów – bazujący na historycznych transakcjach i ich terminowości.
Dane zewnętrzne – modele uwzględniają dane z KRD, BIK oraz analizują sytuację finansową klienta.

Technologia

Backend: Python + C# (.NET Core)
Baza danych: PostgreSQL + Redis (cache’owanie zapytań)
Machine Learning: scikit-learn, Boost, PyTorch
Analiza NLP: Transformer-based model do klasyfikacji opisów przelewów

Przykładowe dane wejściowe

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
{
  "client_nip": "9311741832",
  "transaction_history": [
    {
      "invoice_id": "INV-001",
      "amount": 12500,
      "payment_delay_days": 10,
      "transaction_description": "Przedpłata - płatność za fakturę 342/11/2023"
    },
    {
      "invoice_id": "INV-002",
      "amount": 9800,
      "payment_delay_days": 127,
      "transaction_description": "ugoda nr. 24/2021"
    }
  ],
  "external_risk_score": 0.7
}

Implementacja i wdrożenie

Etapy wdrożenia

Analiza wymagań – określenie kluczowych zmiennych wpływających na opóźnienia. Budowa i trening modelu AI – wykorzystanie historycznych danych do predykcji opóźnień. Testy i walidacja – ocena skuteczności modelu na rzeczywistych przypadkach. Integracja z systemami klienta – podłączenie do ERP i CRM. Uruchomienie w produkcji – monitoring i ciągła optymalizacja modelu.

Wyniki wdrożenia

Zredukowano opóźnienia w płatnościach poprzez wcześniejsze identyfikowanie klientów wysokiego ryzyka. Zwiększona skuteczność windykacji – lepsze planowanie działań prewencyjnych. Optymalizacja procesów finansowych – automatyczna klasyfikacja klientów pod względem ryzyka.

Podsumowanie

Wdrożenie systemu przewidywania opóźnień w płatnościach znacząco poprawiło zarządzanie płynnością finansową firmy. Dzięki analizie transakcji i NLP system umożliwia wczesne wykrywanie zagrożeń i podejmowanie odpowiednich działań prewencyjnych. Przyszłe plany rozwoju obejmują jeszcze dokładniejsze modele AI oraz integrację z większą liczbą źródeł danych.

Table of Contents