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Optimisation des Recouvrements B2B par l'IA
Grande Entreprise Télécom • Intelligence de Processus • Responsable Technique et Opérationnel
Contexte et Défi
Une grande entreprise de télécommunications faisait face à des inefficacités importantes dans son processus de recouvrement B2B. Des volumes élevés de comptes étaient gérés manuellement, entraînant des problèmes de priorisation, un manque de visibilité sur les promesses de paiement des clients et des suivis incohérents. L'opération reposait sur des données dispersées dans des systèmes hérités, ne laissant d'autre option que la composition « réactive ».
Mon Rôle
En tant que Traducteur de Processus et Liaison Technique, j'ai comblé l'écart entre l'équipe des opérations et les unités de science des données et de développement. J'ai dirigé la phase de découverte, défini la portée du Proof of Concept (PoC) et validé les résultats de l'IA générative par rapport aux besoins opérationnels réels pour m'assurer que l'outil était utilisable, et non seulement théorique.
L'Approche
« Ce projet reflète mon axe central : traduire des problèmes opérationnels en systèmes de décision pratiques et fondés sur les données. »
Nous sommes passés d'un modèle manuel « réactif » à un flux « proactif » axé sur les données. Le système ingère des transcriptions d'appels, évalue l'interaction selon l'intention du client et priorise automatiquement la prochaine action pour l'agent.
Comment les décisions de priorisation étaient soutenues durant le projet pilote.
Exemples d'Insights Opérationnels (Données Réelles)
Exemples de la façon dont les données conversationnelles ont été transformées en signaux opérationnels exploitables durant les projets pilotes.
*Les tableaux de bord sont présentés tels qu'utilisés dans des environnements d'entreprise (en espagnol), reflétant des contextes opérationnels réels.