Rex

ทีม AI ที่รับช่วงงานลูกหนี้การค้า เข้าพอร์ทัลซัพพลายเออร์กว่าสี่สิบแห่งเพื่อส่งใบแจ้งหนี้ได้

Contact for pricing

Rex คือแพลตฟอร์มปฏิบัติการด้วย AI ที่ทำงานกระบวนการลูกหนี้การค้าและ order-to-cash บนระบบการเงินเดิมขององค์กร ครอบคลุมการติดตามหนี้ การอัปโหลดใบแจ้งหนี้ การตรวจสอบสัญญา และการพยากรณ์กระแสเงินสด

จุดเด่นและสถานการณ์การใช้งาน

งานลูกหนี้การค้าในองค์กรใหญ่เจ็บปวดแค่ไหน มีแต่คนที่เคยทำถึงจะเข้าใจ ลูกค้ารายหนึ่งใช้ Coupa อีกรายใช้ Ariba อีกรายใช้พอร์ทัลที่พัฒนาเอง ทุกใบแจ้งหนี้ต้องล็อกอินเข้าระบบต่างกันแล้วอัปโหลดด้วยมือ Rex อ้างว่ารองรับพอร์ทัลซัพพลายเออร์มากกว่า 40 แห่ง นี่คือคุณค่าที่เป็นรูปธรรมที่สุด นอกจากอัปโหลดใบแจ้งหนี้แล้ว มันยังทำ กระบวนการติดตามหนี้อัตโนมัติที่ทุกการตัดสินใจมีเหตุผลโปร่งใสและมีร่องรอยตรวจสอบ การตรวจสอบสัญญาเพื่อค้นหาค่าธรรมเนียมที่ตกหล่นไม่ได้เรียกเก็บในกลุ่มลูกค้า (เช่น สัญญาระบุปรับขึ้นรายปีแต่ไม่ได้ปรับจริง) การวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมการชำระเงินเพื่อวางกลยุทธ์ติดตามหนี้เฉพาะรายลูกค้า และการพยากรณ์กระแสเงินสดตามรูปแบบพฤติกรรมของลูกค้า กลุ่มเป้าหมายคือทีมการเงินและลูกหนี้การค้าขององค์กรที่มีลูกค้าจำนวนมาก ปริมาณธุรกรรมสูง และระบบกระจัดกระจาย ครอบคลุมอุตสาหกรรมสินค้าอุปโภคบริโภค การผลิต SaaS ค้าปลีก โลจิสติกส์ และตัวแทนจำหน่าย ราคาคิดตามผลลัพธ์ (outcome-based) โดยคิดตามขอบเขตและปริมาณงาน ไม่ใช่ตามจำนวนผู้ใช้ และใช้ "ต้นทุนของการสร้างทีมเองหรือจ้าง BPO ภายนอก" เป็นเกณฑ์เปรียบเทียบ

เหมาะกับองค์กรขนาดกลางถึงใหญ่ที่มีรายการลูกหนี้การค้า B2B จำนวนมากและพอร์ทัลชำระเงินของลูกค้ากระจัดกระจาย ส่วนการเก็บเงิน B2C แบบยอดน้อยหลายรายการไม่ใช่สนามของมัน

ฟังก์ชันหลัก

รองรับการอัปโหลดใบแจ้งหนี้ผ่านพอร์ทัลซัพพลายเออร์ 40+ แห่ง (Coupa, Ariba, Bill.com ฯลฯ)
กระบวนการติดตามหนี้อัตโนมัติ การตัดสินใจโปร่งใสและเก็บร่องรอยตรวจสอบ
ตรวจสอบสัญญา ค้นหาค่าธรรมเนียมที่ตกหล่น
วิเคราะห์พฤติกรรมการชำระเงินและกลยุทธ์ติดตามหนี้เฉพาะราย
พยากรณ์กระแสเงินสดตามรูปแบบพฤติกรรมของลูกค้า
คิดค่าบริการตามผลลัพธ์ ไม่ใช่ตามจำนวนผู้ใช้

การใช้งานทั่วไป

อัปโหลดใบแจ้งหนี้ให้ลูกค้าที่ใช้พอร์ทัลจัดซื้อต่างกัน
การติดตามและตามหนี้ค้างชำระอัตโนมัติ
ตรวจสอบข้อกำหนดในสัญญา ค้นหาการปรับขึ้นและค่าธรรมเนียมที่ยังไม่ได้ดำเนินการ
จัดลำดับความสำคัญการติดตามหนี้ตามพฤติกรรมการชำระเงินของลูกค้า
การพยากรณ์กระแสเงินสดของลูกหนี้การค้า

ฟีเจอร์เด่น

รองรับการอัปโหลดใบแจ้งหนี้ผ่านพอร์ทัลซัพพลายเออร์ 40+ แห่ง (Coupa, Ariba, Bill.com ฯลฯ)
กระบวนการติดตามหนี้อัตโนมัติ การตัดสินใจโปร่งใสและเก็บร่องรอยตรวจสอบ
ตรวจสอบสัญญา ค้นหาค่าธรรมเนียมที่ตกหล่น
วิเคราะห์พฤติกรรมการชำระเงินและกลยุทธ์ติดตามหนี้เฉพาะราย
พยากรณ์กระแสเงินสดตามรูปแบบพฤติกรรมของลูกค้า
คิดค่าบริการตามผลลัพธ์ ไม่ใช่ตามจำนวนผู้ใช้

ข้อดี

การอัปโหลดใบแจ้งหนี้หลายพอร์ทัลเป็นงานหนักของจริง คุณค่าของระบบอัตโนมัติชัดเจน
การตรวจสอบสัญญาค้นหาเงินที่เก็บตกได้โดยตรง คำนวณผลตอบแทนได้ง่าย
การตัดสินใจโปร่งใสบวกกับร่องรอยตรวจสอบ ตรงกับข้อกำหนดควบคุมภายในทางการเงิน
คิดค่าบริการตามผลลัพธ์ ผลประโยชน์สอดคล้องกับลูกค้า

ข้อเสีย

ไม่เปิดเผยประเทศที่ตั้งบริษัท
เน้นระบบนิเวศการจัดซื้อขององค์กรสหรัฐฯ (Coupa, Ariba) เป็นหลัก
หากไม่ปรับจูนน้ำเสียงและจังหวะการติดตามหนี้อัตโนมัติ อาจทำร้ายความสัมพันธ์กับลูกค้า
เกณฑ์การคำนวณค่าบริการตามผลลัพธ์ต้องระบุให้ชัดในสัญญา

กรณีการใช้งาน

อัปโหลดใบแจ้งหนี้ให้ลูกค้าที่ใช้พอร์ทัลจัดซื้อต่างกัน
การติดตามและตามหนี้ค้างชำระอัตโนมัติ
ตรวจสอบข้อกำหนดในสัญญา ค้นหาการปรับขึ้นและค่าธรรมเนียมที่ยังไม่ได้ดำเนินการ
จัดลำดับความสำคัญการติดตามหนี้ตามพฤติกรรมการชำระเงินของลูกค้า
การพยากรณ์กระแสเงินสดของลูกหนี้การค้า

บันทึกบรรณาธิการ

ลูกหนี้การค้าคือจุดที่ "ยิ่งบริษัทใหญ่ยิ่งไม่มีใครดูแล" ฝ่ายขายดูแค่เซ็นสัญญา ฝ่ายการเงินดูแค่รับเงินเข้า ส่วนตรงกลางนั้นไม่มีใครอยากแตะ การตรวจสอบสัญญาที่ Rex ชูขึ้นมา ผมว่าน่าสนใจที่สุด เพราะสิ่งที่มันค้นหาคือ "เงินที่คุณควรเก็บได้แต่ไม่ได้เก็บ" ผลตอบแทนแบบนี้คำนวณง่ายที่สุดและทำให้ CFO พยักหน้าได้ง่ายที่สุด ผู้ผลิตส่งออกของไทยถ้าลูกค้าเป็นแบรนด์ใหญ่ระดับสากล น่าจะคุ้นเคยกับจุดเจ็บนี้ดี

คำถามที่พบบ่อย

องค์กรในไทยใช้ได้ไหม

ต้องดูว่าลูกค้าของคุณใช้ระบบจัดซื้ออะไร ถ้าคุณเป็นผู้ผลิตในไทยที่ส่งของให้แบรนด์ใหญ่ระดับสากล ลูกค้ามีโอกาสสูงที่จะใช้ Coupa หรือ Ariba คุณก็จะสัมผัสจุดเจ็บนี้แน่นอน แต่ถ้าลูกค้าเป็นองค์กรในประเทศทั้งหมดที่ส่งใบแจ้งหนี้ทางอีเมล คุณค่าของการอัปโหลดหลายพอร์ทัลก็จะไม่มี

AI ติดตามหนี้จะทำให้ลูกค้าไม่พอใจไหม

ได้ ถ้าไม่ปรับจูน จังหวะการติดตามหนี้ขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์กับลูกค้าอย่างมาก แม้ค้างชำระสามสิบวันเท่ากัน วิธีจัดการกับลูกค้าเก่าสิบปีกับลูกค้าใหม่ต่างกันโดยสิ้นเชิง ตอนนำเข้าใช้งานต้องตั้งกฎการจัดระดับก่อน ลูกค้าสำคัญเก็บไว้ให้คนจัดการ อย่าปล่อยให้ระบบอัตโนมัติทำลายความสัมพันธ์ที่ฝ่ายขายสร้างมาอย่างยากลำบาก

"การตรวจสอบสัญญาค้นหาค่าธรรมเนียมที่ตกหล่น" ได้ผลจริงไหม

ในองค์กรที่มีสัญญาจำนวนมากและข้อกำหนดซับซ้อนมักได้ผลดี การปรับขึ้นรายปีไม่ได้ทำ ค่าธรรมเนียมส่วนเกินไม่ได้เก็บ บริการเสริมไม่ได้คิดเงิน สิ่งเหล่านี้ในการทำงานด้วยมือตกหล่นได้ง่าย นี่ยังเป็นฟังก์ชันที่ผลิตภัณฑ์ประเภทนี้พิสูจน์ผลตอบแทนได้ง่ายที่สุด ตอนประเมินสามารถขอให้ลองสแกนดูก่อนได้

เครื่องมือ AI ที่เกี่ยวข้อง

實價雷達 HouseTW

เว็บไซต์ค้นหาข้อมูลราคาบ้านฟรีในไต้หวัน ที่รวมประกาศราคาซื้อขายจริง 3.49 ล้านรายการ พร้อมปักหมุดความเสี่ยงเรื่องดินเหลว รอยเลื่อน และน้ำท่วม ไว้บนแผนที่เดียวกัน

ฟรี แนะนำ Taiwan 4.6