顧客の支払履歴、使用量の急激な変動、世帯属性の変化をAIが分析し、将来の未払いや解約の兆候を早期に検知するシステムです。エネルギー業界は公共性が高い一方、未回収金(貸倒れ)は利益を圧迫します。リスクが高い顧客をリストアップし、最適なタイミングで「支払プランの変更」や「自動引落への誘導」をプッシュ通知。社内SEは、料金システム(CIS)のデータと外部の信用調査情報を統合分析。経営層へは全社の債権リスクのヒートマップを提供。事故発生後の督促から、予兆段階での「防衛的CRM」へ移行することで、キャッシュフローを健全化させ、安定的なインフラ経営をシステムで支えます。
職種 |
情報システム | 施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
インフラ | 目的 |
リスク管理 財務健全化 |
業界② |
電力・ガス | 対象 |
CRM担当 営業部門 財務・経理部門 |
費用 |
300〜1500万円 | 120 |
主なToDo
- 過去の不払い・解約行動パターンデータのクレンジング
- リスクスコアリングAIモデルの構築とCIS/SFA連携開発
- セグメント別の自動アクション(SMS通知等)ワークフロー
期待できる効果
未回収金の早期発見と50%削減。督促人件費の抑制。財務安定。
躓くところ
情報のプライバシー保護(個人の信用情報)。予測精度と現場判断。

AIによる「休眠・未払いリスク」検知(与信管理)【電力・ガス】






