Creditmanagement is een vakgebied waar automatisering van deelprocessen uitermate effectief is. Vaak is er sprake van een specifieke volgorde waarin de stappen van die processen verlopen, zoals het onboarden van klanten, het bepalen van kredietlimieten, het versturen en controleren van betalingsherinneringen, het aanmaken of controleren van betalingsregelingen en het registreren en opvolgen van klachten met betrekking tot de levering of facturatie. Robotic Process Automation (RPA) is een technologie waarmee dit soort (deel)processen in hoge mate geautomatiseerd kunnen worden, waarin Tacstone Technology gespecialiseerd is. In dit interview spreek ik met Janpieter Koning en Ebert Knol, beide partner bij Tacstone Technology, over de laatste ontwikkelingen rondom Robotic Process Automation (RPA), kunstmatige intelligentie (AI) en toepassingen binnen creditmanagement.

Waar houdt Tacstone zich mee bezig?

Ebert: “Tacstone Technology maakt deel uit van de Tacstone Groep. We omschrijven onszelf ook wel als een ‘automation technologie boutique’. Onze doelstelling is het helpen van organisaties met het zinvol en effectief toepassen van technologie. In 2018 zijn we begonnen met RPA in samenwerking met softwareleverancier UiPath. Tegenwoordig is onze dienstverlening aanzienlijk uitgebreid met onder andere het bouwen van low code apps, het toepassen van kunstmatige intelligentie (AI), zowel open source als met de modellen die UiPath aanbiedt. Daarnaast zijn we ook partner van Mendix, een low code platform voor het bouwen van applicaties, en van het Microsoft Power platform. We werken inmiddels voor ongeveer 80 organisaties, zowel in Nederland als in het buitenland. Met behulp van al deze tools en kennis bouwen we innovatieve automatiseringsoplossingen om op een breed vlak knelpunten in organisaties op te lossen en processen efficiënter te laten verlopen.”

Janpieter: “Ik wil daar nog aan toevoegen dat we als Tacstone Groep al tientallen jaren ervaring hebben met het uitvoeren van projecten op het gebied van digitalisering en automatisering. Daarnaast hebben we uitgebreide kennis en ervaring opgedaan op het gebied van projectmanagement, waarbij we integraal, dus vanuit een brede context en visie, kijken naar bedrijfsprocessen en doelstellingen van de organisaties waar we voor werken. Dat strekt zich niet alleen uit tot RPA, maar we weten ook veel van de onderliggende ERP systemen en hoe toepassingen daarmee geïntegreerd moeten worden. Creditmanagement is een van onze specialiteiten, waar ik me zelf al sinds begin jaren negentig mee bezighoud.

Binnen de Tacstone Group hebben we ook een dochtermaatschappij die zich richt op private equity (Tacstone Ventures), waar we investeren in jonge snelgroeiende bedrijven. Hiermee wil ik aangeven dat we er ook echt als ondernemers in zitten en ook zo denken. Kortom, we staan met beide benen stevig op de grond en kijken altijd goed naar de business case, zodat we ook echt waarde kunnen toevoegen voor onze klanten.”

Waar ligt jullie focus qua markten: B2B, B2C of beide?

Ebert:  “We hebben niet een specifieke voorkeur voor B2B of B2C. Wel is er een aantal sectoren waar we ons op richten, waaronder de zorg (ziekenhuizen, GGZ, GGD), de financiële sector (banken, verzekeraars, creditmanagement dienstverleners), industrie, maar ook handel en transport. Daarnaast hebben we ook klanten die nog werken met een vaak ietwat starre on-premise SAP omgeving en meer flexibiliteit nodig hebben. Kenmerkend voor al onze klanten dat er sprake is van volumineuze processen, die vaak repeterend van aard zijn.”

Vanaf welke bedrijfsgrootte is RPA interessant en kun je iets zeggen over de ROI (return on investment)?

Janpieter: “We kijken altijd naar zaken als bedrijfsgrootte (omzet), aantal medewerkers (meestal minimaal 50 medewerkers), volumes (bijvoorbeeld aantal e-mails, dossiers of facturen), maar ook of het financieel draagbaar of acceptabel is voor de opdrachtgever. Je hebt voor het gebruik van UiPath te maken met jaarlijkse licenties en dan praat je al gauw over een minimale investering van 20.000 euro. Daar komen dan nog ontwikkelkosten van meerdere software robots bovenop. Uiteraard maken we altijd samen met de klant een business case. Zo kan een investering in RPA ook voor snelgroeiende organisaties heel zinvol zijn als je daarmee meerdere FTE kunt vrijmaken voor waardetoevoegende taken, wat meestal het geval is. Tegelijk kun je daarmee ook de kwaliteit van jouw dienstverlening verbeteren, door kortere reactietijden en meer (data) controles.Vaak hebben robots een terugverdientijd  van minder dan drie maanden.”

Wat zijn de actuele uitdagingen die je in de creditmanagement praktijk tegenkomt?

Janpieter: “De uitdagingen liggen vooral op het gebied van het automatiseren van volumineus handmatig werk. Dit kom je typisch bij creditmanagementafdelingen tegen die bezig zijn met grote aantallen klanten, (complexe) systemen en dus ook grote hoeveelheden data. Om dat te stroomlijnen kun je met RPA, al dan niet in combinatie met AI, grote slagen maken en veel handmatig en repetitief werk uit handen nemen. Daarnaast zie ik ook dat het repareren of verbeteren van de eigen data een actueel onderwerp is. Een eenvoudig voorbeeld is, dat je door middel van robotisering ervoor zorgt dat je van al je relaties het juiste KVK en BTW nummer hebt. Het is belangrijk om te weten dat dit soort informatie altijd klopt en up-to-date is. Ook voor de synchronisatie van je eigen data met de data die een incassopartner heeft is RPA bij uitstek geschikt. Een veel voorkomende toepassing is het automatisch verwerken en of het zelfs volledig afhandelen van zowel gestructureerde en ongestructureerde informatie, zoals e-mails van klanten en debiteuren. Ook voor het samenvatten en verwerken van rapporten van incassobureaus of gerechtsdeurwaarders of het inboeken van nota’s van incassopartners in je (ERP) systeem kan heel goed door middel van RPA geautomatiseerd worden. Zo sprak ik laatst met een deurwaarder, waarin zij aangaven dat zij de maandelijkse ophoging van uitstaande (huur)schulden van hun klant niet goed doorkregen. Dit soort vragen kunnen we bij uitstek heel goed in kaart brengen door ze te robotiseren.”

Wat maakt jullie aanpak verschillend van standaard of toegepaste softwareoplossingen?

Janpieter: “Wij bouwen eigenlijk een logische schil bovenop de bestaande IT infrastructuur, die systemen en softwaretoepassingen met elkaar verbinden, maar ook data naar die systemen kan terugkoppelen. En niet onbelangrijk aspect is dat we door middel van robotisering ook kunnen controleren of specifieke problemen of gemaakte (betalings)afspraken niet te lang in een wachtrij blijven staan. Zo hebben we een robot gebouwd die controleert of een betalingsregeling wel goed is opgezet conform de richtlijnen.  ”

Ebert: “Dit soort handelingen zie je ook terug in rapportages, die je kunt koppelen aan bestaande BI (Business Intelligence) tooling. Robots, die we ook wel digitale medewerkers noemen, maakt daarbij gebruik van de user interface (UI) van bestaande applicaties. Simpel gezegd: zodra een proces, zoals het het controleren en inboeken van een nota van een deurwaarder, op een vaste manier plaatsvindt, kunnen wij dat met behulp van RPA automatiseren. Daardoor neemt niet alleen de snelheid van de verwerking enorm toe, maar neemt ook de kans op fouten significant af.”

Wat is het verschil tussen RPA en workflow management en kun je daar een goed voorbeeld van geven?

Janpieter: “RPA is veel meer dan enkel workflow management. Met behulp van RPA kun je ook tal van operationele taken automatisch uitvoeren, die anders door een medewerker gedaan moeten worden. Laat ik een voorbeeld geven. Tijdens een recente vergadering lieten we Otter.ai (een AI transcriptietool) meedraaien, waardoor we na afloop van de vergadering automatisch een verslag van de vergadering en de actiepunten kregen. Wat hiermee kunnen doen is dat we Otter.ai tijdens een gesprek met debiteuren laten meedraaien en dit combineren met RPA. Zo kun je het verslag van het gesprek en de actiepunten (betalingstoezegging, betalingsregeling) automatisch in het onderliggende systeem vastleggen en uitvoeren. Dus als je met de klant een betalingsregeling afspreekt, dan regelt de robot dat het verslag aan het dossier van de klant wordt toegevoegd en wordt de betalingsregeling conform de gemaakte afspraken in het systeem vermeld, uitgevoerd/bevestigd aan de klant en (eventueel) gecontroleerd op nakoming. De medewerker kan zich op die manier dus volledig focussen op de inhoud en kwaliteit van het gesprek. Als je geen RPA gebruikt zou je het verslag, betalingsregeling en de terugkoppeling naar de klant allemaal handmatig moeten doen en dat kost tijd.”

AI en in het bijzonder large language models lijken steeds ‘slimmer’ te worden. Hoe zie je de ontwikkeling van AI, robots en de rol van de mens in zakelijke processen?

Janpieter: “Laat ik dicht bij de praktijk blijven. Wij bouwen heel veel ‘human in the loop’ toepassingen. Wat bedoel ik daarmee? Een medewerker kan in zijn of haar takenpakket tal van zaken moeten vaststellen of controleren. AI en software robots hebben primair tot doel om foutgevoelige of administratieve taken te automatiseren, waardoor mensen meer tijd hebben om kwalitatief hoogwaardige expertise aan specifieke processen toe te voegen of meer tijd te besteden aan complexe gevallen, waar anders geen of weinig tijd voor is. Dat komt uiteraard de  klantbeleving ten goede. Ik zie de ontwikkeling van AI en robots vooral als een grote efficiencyslag, die samen met menselijke input een hogere kwaliteit en snelheid van dienstverlening mogelijk maakt.”

Ebert: “Een paar weken geleden bracht OpenAI een nieuwe versie van hun large language model uit (GPT4-o). Als je naar de benchmarks gaat kijken, dan zie dat die flink gestegen zijn, waaronder ook het (logisch) redeneervermogen. Dat zijn ontwikkelingen die absoluut een invloed gaan hebben op de manier waarop we in de nabije toekomst zullen werken, maar ik ben ervan overtuigd dat mensen altijd op een of andere manier betrokken zullen blijven bij deze ontwikkelingen.”

Jullie gaan het tijdens jullie presentatie op Credit Expo onder meer over het automatisch verwerken van e-mails hebben. Daarbij gaat het bij de verwerking niet alleen over het automatisch categoriseren, maar ook over uitvoering in operationele systemen. Wellicht dat je daar nu alvast een goed voorbeeld van kan geven?

Janpieter: “Als een klant zegt dat hij niet wil betalen, omdat een product niet geleverd is, dan moet je controleren of dat ook werkelijk zo is. En vervolgens moet je na die controle de bevindingen ook terugkoppelen aan de klant. Dat hele proces van controle en terugkoppeling kan volledig door een robot gedaan worden.  Een ander voorbeeld. Voor een klant hebben we een RPA gestuurde mailbox gemaakt, waarin tal van zaken zoals het verlengen of opzeggen van een abonnement, het afnemen van specifieke dienst volautomatisch kan worden afgehandeld.

Ebert: “Je kunt ook denken aan zaken als het opvragen van kopie facturen of openstaand saldo tot en met het afsluiten van betalingsregelingen. Informatie uit diverse systemen zou je eventueel kunnen koppelen met generatieve AI, zoals OpenAI, zodat deze overzichtelijk en volledig aan de klant wordt gepresenteerd.  De opdrachtgever kan zelf besluiten waar in het proces menselijke goedkeuring noodzakelijk is.”

Janpieter: “We hebben een klant die alleen al binnen creditmanagement vijftig verschillende robotscripts heeft draaien. Daar zullen we tijdens onze presentatie op Credit Expo ook wat dieper op ingaan. Binnen incasso hebben een klant, die momenteel dertig verschillende scripts heeft draaien. Hiermee wil ik maar aangeven dat RPA heel goed toepasbaar is binnen creditmanagement.”

Stel, een organisatie maakt al gebruik van specifieke creditmanagementsoftware (CMS). In hoeverre werken jullie samen met dit soort partijen?

Janpieter: “Dit is een gebied waar we net mee begonnen zijn. We bouwen al veel robots op CMS systemen bij onze klanten, maar we maken nu ook in toenemende mate afspraken met CMS-leveranciers om te kijken hoe we elkaar kunnen versterken. Waarom? CMS leveranciers hebben vaak een eigen ontwikkeltraject en daarin moeten altijd keuzes gemaakt worden. Bovendien hebben wij veel expertise op het gebied van het koppelen van verschillende systemen/applicaties, waar CMS-leveranciers vaak minder ervaring in hebben. Ook de terugkoppeling van operationele data naar systemen en het automatiseren van (repetitieve)  processen of  is vaak niet of beperkt mogelijk. Om nog even een voorbeeld te geven. Bij grotere organisaties is het vaak een punt van discussie, dat klachten van debiteuren in CMS pakket A geregistreerd worden, maar tegelijk worden er door klantenservice ook klachten in een CRM systeem geregistreerd.  Met RPA is het heel eenvoudig om klachten uit de CMS applicatie over te brengen naar de CRM applicatie zonder dat er een aparte API ontwikkeld hoeft te worden. Vervolgens kun je ook statussen terug rapporteren. Zo kun je uiteindelijk een vollediger klantbeeld creëren door verschillende klantissues samen te voegen. Ik durf de stelling wel aan dat de combinatie van RPA en CMS significant meerwaarde kan opleveren voor de klant/gebruiker van CMS, maar ook voor de CMS-leverancier zelf.”

We worden de laatste jaren overstelpt met nieuwe ontwikkelingen op het gebied van AI. Hoe kijken jullie daarnaar en uiteraard in het bijzonder in relatie tot RPA en creditmanagement?

Ebert: “Ik denk dat AI een logisch vervolg biedt op de verdere ontwikkeling van RPA, waarbij we nu aan de vooravond staan van nieuwe, meer dynamische toepassingen. Op dit moment wordt RPA vooral ingezet om repetitieve taken en processen te automatiseren. Laat ik een voorbeeld geven wat op dit moment al kan. Stel, je hebt een proces dat uit twintig stappen bestaan. We zouden nu tussen stap 12 en 13 door middel van een API een aanroep kunnen doen naar GPT4o of een ander (lokaal gehost) model om een document uit te lezen, of een specifieke e-mail te generen of een voorspelling te doen, waarbij de informatie uit stap 1 tot en met 12 gebruikt wordt.

In de praktijk zien we dat op dit moment veel bedrijven worstelen met de toepassing van AI. Daar spelen vooral zaken als veiligheid, welk AI model moet je gebruiken, hoe moet je AI toepassingen hosten (eigen gesloten omgeving of in de cloud) een rol. Daarbij staat de vraag centraal hoe je AI consistent en gecontroleerd kunt toepassen in bestaande bedrijfsprocessen. Platformen als UiPath zijn daar heel geschikt voor en beschikken zelf ook over een aantal AI modellen om bijvoorbeeld bepaalde typen documenten uit te lezen of door middel van APIs allerlei open source (AI) modellen aan te roepen en toe te passen. Ik verwacht dat daar in de komende tijd steeds meer use cases uit zullen ontstaan. Voor ons gaat het dan vooral om het verwerken van gestructureerde en ongestructureerde informatie die van buiten de organisatie komt, zoals e-mails en documenten (PDFs). Ook op het gebied van taal (NLP, natural language processing) zie ik ook steeds meer toepassingsmogelijkheden. Dan gaat het niet alleen om het interpreteren van gesproken berichten, maar ook om de verwerking van die interpretatie in de systemen. Dit is een vrij laagdrempelige toepassing, waar je als organisatie makkelijk mee kunt beginnen.”

Hebben jullie op het gebied van de combinatie van RPA en AI al een praktijkvoorbeeld en hoeveel tijd is er met de implementatie gemoeid?

Janpieter: “Op dit moment hebben we bij een klant een RPA systeem gebouwd gericht op het classificeren en verwerken van e-mails en documenten (met gebruik van AI) en dat staat als een huis. De opzet van zo’n systeem heeft ongeveer twee maanden in beslag genomen. De implementatie van RPA bestaat over het algemeen uit kortcyclische processen. In twee of drie ‘sprints’ heb je al een robot gebouwd. Met AI als tussenstap kan het eventueel wat complexer worden en heb je soms vijf tot zes sprints nodig, maar meer wordt het meestal niet. Dat betekent dat je vrij snel resultaat hebt, dus vanaf het moment van het definiëren van de robot (wat moet hij doen) tot de oplevering (live). Het mooie van RPA is dat je het in kleine stapjes kunt uitrollen en je dus niet meteen het hele proces onderhanden hoeft te nemen. Bij complexere processen kun je je eerst focussen op het bouwen van de grote lijnen, om eventueel later ook de uitzonderingen mee te nemen.”

Ebert: “Toen we vijf jaar geleden begonnen zeiden we altijd: eerst optimaliseren, dan standaardiseren en uiteindelijk automatiseren. Anno 2024 is die volgorde omgekeerd. Zodra we processen in kaart gebracht hebben beginnen we met automatiseren en dan zie daarna al vrij snel hoe je processen en de uitvoering in de systemen efficiënter kunt inrichten. Het leuke is ook dat je vrij snel successen kunt laten zien, waardoor je ook meer draagvlak krijgt. Mensen zien resultaat en worden enthousiast en zo komt er ook vaak meer support vanuit het management. RPA is feitelijk heel laagdrempelig en pragmatisch.”

Hoe zien jullie de toekomst? Welke ontwikkelingen zijn van belang voor de creditmanager van morgen?

Ebert: “Het tempo waarin bijvoorbeeld large language models (LLM) zich ontwikkelen gaat zo hard, dat het eigenlijk niet goed is bij te houden. Ik denk dat we in nabije toekomst steeds meer pragmatische out of the box oplossingen (apps) gaan zien, die op de achtergrond AI modellen gebruiken. Niet alleen om teksten te genereren, maar ook om teksten en processen te controleren. RPA softwareleveranciers (zoals UiPath) zullen mede door ontwikkelingen in AI en low code steeds meer platformen voor een diversiteit aan bedrijfsmatige oplossingen worden. Ik denk dat we in die markt nog een behoorlijke consolidatieslag gaan meemaken. ”

Janpieter: “Ik wil daar nog wel een ding aan toevoegen. Je ziet dat ERP systemen steeds meer een ‘bak’ aan data worden, waardoor de functionaliteit steeds meer zal verschuiven naar de laag daarboven. We gaan dus van systems of records (ERP) naar systems of innovation (RPA, AI, low code), waarbij de nadruk steeds meer op rapportage en analyse komt te liggen. AI zal niet alleen ‘losgelaten’  kunnen worden op de eigen interne data, maar ook data van buitenaf. Op die manier kunnen betere analyses gemaakt worden en een basis gelegd worden voor betere besluitvorming.”

Tacstone Technology is partner van Credit Expo 2024, dat op donderdag 7 november in 1931 Congrescentrum in ‘s-Hertogenbosch zal plaatsvinden. Wilt u meer weten over Tacstone en UiPath, neem dan contact op via de website. Wilt u persoonlijk kennismaken met Tacstone / UiPath, breng dan een bezoek aan Credit Expo op 7 november 2024 en bezoek stand 40 en hun presentatie. U kunt u hier kosteloos registeren (mits u tot de doelgroep behoort).