AIによる支払・回収スピード予測システム 
BtoCのサブスクリプションや個別割賦払いを行う顧客に対し、過去の支払履歴、世帯属性、決済手段の変化を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。経営企画として、貸倒リスクを最小化しキャッシュフローを健全化させます。リスクが高い顧客を自動リストアップし、最適なタイミングで「自動引落への誘導」や「支払プラン変更」をプッシュ通知。社内SEは、決済代行システムとCRMを統合分析し、督促業務をRPAで自動化。人的な督促コストを削減しつつ、未回収金を未然に防ぎます。不透明な世界経済において、現金の回収力をテクノロジーで高め、企業の財務レジリエンスを強化する施策です。
 職種 |
経営企画 |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
全業界 |  目的 |
効率化 財務健全化 |
| 業界② |
 対象 |
リスク管理DX | |
 費用 |
200〜1200万円 |  実施期間 |
120 |
主なToDo
- 過去の不払い・遅延顧客行動パターンのデータ構造化
- リスクスコアリングAIモデルの構築とCRM/決済システム連携
- セグメント別の自動通知・アクションワークフローの構築
期待できる効果
未回収金の20-30%削減。督促人件費の抑制。確実な資金繰り予測の実現。
躓くところ
個人の信用情報に関するプライバシー配慮。予測精度と現場判断の整合性。
