L'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (IA) semblent tout droit sortis de la science-fiction, comme ces choses que l'on ne voit que dans les films. Mais cette technologie est bien là, elle fait déjà ses preuves sur le marché et elle est développée dans une optique commerciale. Aujourd’hui, nous avons tous vu ou entendu parler de systèmes conçus pour négocier intelligemment des actions et des titres, ou développés pour offrir une expérience de conduite autonome. En réalité, la plupart d’entre nous interagissons quotidiennement avec l’IA. Par exemple, lorsque nous contactons un service client en ligne, que nous utilisons un moteur de recherche, que nous faisons des achats sur Amazon ou que nous demandons à Alexa la météo.
L'apprentissage automatique repose sur l'idée selon laquelle, plutôt que d'enseigner aux ordinateurs tout ce qu'ils doivent savoir sur le monde et la manière d'exécuter des instructions, il serait peut-être possible – et plus efficace – de leur apprendre à apprendre par eux-mêmes.
Une évolution naturelle pour l'IA et l'IM
Certains domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique constituent une évolution naturelle de l'intelligence d'affaires : au lieu de fournir des données sous la forme d'un rapport qu'une personne analyse pour en tirer des conclusions, les algorithmes d'apprentissage automatique apprennent réellement à partir de ces données et fournissent des résultats ou des conclusions prévisionnels. Ces résultats peuvent ensuite être mis en œuvre par des processus automatisés conçus pour agir en fonction de ces résultats.
L'IA/ML est un processus d'apprentissage et d'amélioration à partir des expériences passées : elle utilise les données qui lui sont fournies pour identifier des schémas, ce qui lui permet de formuler des affirmations, de prendre des décisions ou de faire des prévisions avec un certain degré de certitude, sur la base de ses expériences passées. Cet « apprentissage » repose sur une boucle de rétroaction qui détecte ou reçoit une information indiquant si ses décisions sont justes ou erronées, puis modifie l'approche qu'elle adoptera à l'avenir.
À condition de disposer d'un volume suffisant de données pour l'apprentissage, la puissance de l'IA peut être impressionnante. En effet, tout comme pour la Business Intelligence, la qualité des résultats qu'un programme d'apprentissage automatique peut produire dépend du volume et de la qualité des données sur lesquelles il s'appuie pour apprendre.
Comme mentionné précédemment, on constate déjà que l’IA et l’apprentissage automatique sont mis à profit par les entreprises dans des domaines tels que le service client, où ils permettent des interactions naturelles et automatisées avec les clients. On observe également leur utilisation intensive dans le marketing et la publicité, grâce à des systèmes incroyablement sophistiqués conçus pour détecter l’âge, le sexe et les orientations politiques et sociales des individus simplement en analysant leurs expressions faciales, leur langage corporel, leur tenue vestimentaire, etc.
L'IA et l'apprentissage automatique avancés peuvent également être mis à profit dans les applications financières. Comment pouvez-vous donc exploiter les données de facturation pour aider une machine à « apprendre » quelque chose qui pourrait profiter à votre entreprise ?
Voici quelques domaines que BillingPlatform explore actuellement :
- Prévision du taux de désabonnement : la capacité à identifier, à partir des données de facturation, de paiement et d'utilisation, les signes indiquant qu'un client est sur le point de se désabonner. La plateforme peut alors exploiter ces signaux et automatiser des communications ciblées à l'intention des clients concernant les produits sous-utilisés, les produits alternatifs, les incitations et les offres, le tout dans le but d'encourager de manière proactive la fidélisation. Elle peut également alerter les responsables de la relation client sur les risques potentiels de désabonnement, prévoir le chiffre d'affaires de l'entreprise et aider à orienter les priorités commerciales.
- Aide à la tarification et à l'établissement des devis : intégrer l'apprentissage automatique (ML) au processus de configuration, de tarification et de devis (CPQ) afin d'aider les commerciaux à optimiser la tarification et les combinaisons de produits, ce qui leur permettra d'augmenter leurs chances de conclure des ventes et de proposer de meilleurs choix pour fidéliser la clientèle à long terme. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent tirer des enseignements des succès et des échecs passés dans le processus de vente, mais aussi exploiter les données de facturation et de paiement pour identifier les tendances en matière de désabonnement, afin de fournir des informations approfondies sous forme de suggestions concrètes visant à transformer le processus de devis et de vente.
- Stratégies avancées de recouvrement : tirer parti de l’IA et de l’automatisation des plateformes pour définir et mettre en œuvre des stratégies de recouvrement optimales adaptées à différents types de clients, en fonction notamment de leur secteur d’activité, de leur région, ainsi que de leurs habitudes de paiement et de consommation. L’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique, combinée aux capacités d’automatisation des plateformes telles que les intégrations de flux de travail et de services web, permet d’automatiser entièrement les processus de recouvrement, jusqu’à la prise de contact téléphonique directe avec les clients afin de discuter et de convenir d’un plan de paiement et d’une voie de résolution pour les comptes en souffrance.
Ce prochain prototype issu de la Marketplace de BillingPlatform s'attachera à exploiter Amazon Sagemaker, une technologie d'IA/ML, afin de développer et d'entraîner un algorithme d'apprentissage automatique permettant de prédire la perte de clientèle. Pour cette phase initiale, nous nous concentrerons sur des paramètres généraux tels que l'ancienneté, les soldes impayés, le volume d'utilisation et les niveaux de chiffre d'affaires. Nous pourrions décider d'élargir l'ensemble de données d'entraînement afin d'y inclure des informations relatives aux modes de tarification, tels que les abonnements, l'utilisation, les frais ponctuels, etc.
