문제/기회
주문-수금(O2C, Order-to-Cash) 프로세스는 비즈니스 프로세스의 중추이며 운전자본 가치사슬의 핵심 구성 요소입니다. O2C는 여러 하위 프로세스로 나뉘는데, 현재 이들 중 대다수가 수작업으로 이뤄집니다. 이제 이러한 프로세스에도 생성형AI를 도입해 전환을 시작해야 합니다. 생성형AI를 활용하면 고객 신용 리스크를 보다 잘 이해하고, 판매 주기와 매출채권 회전일수를 단축하고, 전반적인 프로세스 효율성을 개선할 수 있습니다. 생성형 AI, 그리고 기계 학습(Machine Learning)의 조합으로, 전통적인 주문에서 현금 수금까지의 프로세스를 근본적으로 변화시킬 수 있습니다. 이 기술들은 주문에서 현금 수금까지의 사이클 전반에 걸쳐 작업과 워크플로우를 자동화하고 개선하여 비용 절감과 더 빠른 수금이 이루어지도록 할 수 있습니다.
생성형AI가 어떻게 도움을 줄 수 있는가?
자동 주문 처리
AI와 ML(머신러닝)은 O2C 주기 전반에 걸친 대부분의 수작업을 대체할 수 있습니다. 자동 데이터 수집, 통합, 해석을 통해 고객 온보딩, 데이터 관리 및 거래 마감에 소요되는 시간도 줄일 수 있습니다. ML을 기반으로 스마트 견적서를 생성하면 견적 및 갱신 처리 시간을 크게 단축시키는 것도 가능합니다. 또 판매가 승인되면 AI가 판매 약정 및 표준 정책 및 절차에 따라 송장을 발부하고 주문을 처리하는 등 이후 프로세스를 진행할 수 있습니다
고객 신용 리스크 분석
기업은 상품/서비스 구매자가 누구인지, 그리고 구매자가 적시에 대금을 결제할 수 있는지를 정확하게 파악하고 싶어 합니다. 생성형AI는 고객 데이터와 신용 이력을 분석하여 신용 리스크를 평가하고, 고객의 위험 범주에 따라 맞춤형 판매 제안을 할 수 있어 신용 결정을 개선하고, 부채 불이행으로 인한 비용을 줄일 수 있습니다.
빠른 수금
현재 수금 작업은 전화 및 이메일 등을 활용해 노동집약적으로 이뤄집니다. 선도적인 기업들은 이미 대규모 자연어 처리(NLP) 기반 가상 비서를 활용해 고객의 결제 및 회수 업무를 효율화하고 있으며, 경우에 따라 머신러닝 기반의 추천 엔진과 결합하여 맞춤형 제안 및 지불 계획을 제공하고 있습니다. 생성형AI와 머신러닝을 기반으로 한 가상 툴은 수금 과정에 수반되는 다양한 작업들을 즉각적으로 수행해 수금까지 걸리는 시간을 단축합니다. 또한, 생성형 AI와 머신러닝은 가까운 미래에 이러한 가상 비서의 기능을 더욱 확장할 가능성이 큽니다. 이 기능은 수금 및 작업 목록 추적, 독촉 서신 및 전화 자동화, 채권 추심 전화의 기록 및 관리, 실시간 권장 조치 제공, 잠재적 할인 분석 수행 등을 지원할 수 있습니다. 또한, 결제 추세를 이해하고 예외 상황을 예측하여 사전에 대응할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.
리스크 관리 및 신뢰 제고 방안
신뢰성과 정확성 제고
O2C 프로세스는 현금흐름을 창출하는 비즈니스의 핵심이라 할 수 있습니다. 따라서 O2C 기술은 일관되고 정확한 결과를 생산하고 오류가 없어야 합니다. 또한 고객을 대면하는 기술인 만큼, 고객 소통 스크립트를 브랜드 정체성에 맞게 신중하게 작성해 평판 리스크를 방지해야 합니다.
책임 명확화
재무 전문가들은 자동화 주문 및 결제 시스템을 구축하더라도 그 과정을 리뷰하고 예외적인 사항을 관리하는 데 계속 참여할 것입니다. O2C 자동화 기술의 활용과 그에 따른 결정을 책임지는 의사결정자를 명확히 정립하는 정책을 수립해야 합니다.
공정성 확보
O2C 기술은 고객의 신용 기반 결정, 판매 약정, 할인 조건 등을 결정하는 데 활용되므로, 공정한 적용과 결과를 위해 설계되고 운영되어야 합니다.
잠재적 이점
수금 속도 향상
O2C 주기 전반에 걸쳐, 생성형AI 기반 시스템을 통합함으로써 처리 시간을 줄이고 더 빠른 수금을 통해 매출채권 회전일수를 단축할 수 있습니다. 이렇게 O2C 프로세스의 효율성이 개선되면 운전자금의 융통도 개선됩니다.
수금 노력 감소
디지털화와 예측적 분석을 통해 고객 신용 위험을 더 잘 이해함으로써, 신용 한도에 대한 더 현명한 결정을 내리고 수금 상황을 개선할 수 있습니다. 이에 따라 수금에 투입되는 노력을 줄일 수 있습니다.
정확성 개선
프로세스와 운영을 자동화하면 정확성이 개선되고 사람의 실수에 의한 오류의 위험을 줄일 수 있습니다. 예외적인 사례는 인간이 계속 개입해야 하지만, 자동화를 통해 인적 자원은 전략적 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.