ИИ-агент по сбору долгов зарабатывает $6 млн

Post Thumbnail

Коллекторские агентства берут 20-40% от собранной суммы. Софт для управления долгами стоит до $150 тысяч в год с 6-месячным внедрением. А Lunos предлагает агента по сбору долгов на основе ИИ и зарабатывает $6 миллионов.

Как они это делают? Lunos — это агент на основе искусственного интеллекта для сбора дебиторской задолженности. Это когда клиенты должны вам деньги за отгруженные товары или оказанные услуги. И он полностью автоматизирует работу по возврату денег.

Компания подключает свою бухгалтерскую систему QuickBooks или NetSuite.

ИИ анализирует каждого клиента: кто платит вовремя, кто задерживает, какой тон использовать в общении.

Lunos отправляет персонализированные напоминания и отвечает на вопросы о документах.

Когда клиент просит отсрочку или спорит по сумме — система на основе искусственного интеллекта либо решает сама, либо передаёт вопрос менеджеру в Slack.

Lunos работает по модели процента от результата. Клиенты платят 0,3% от собранной выручки. С компаний они зарабатывают до $5000 в месяц, что сейчас даёт около $6 миллионов в год.

Конкуренты берут совсем другие деньги. От $50 до $150 тысяч в год за лицензию и платишь авансом, результата никто не гарантирует. Или коллекторские агентства до 40% от собранной суммы. Но работают только когда долг от 90 с лишним дней.

95% компаний до сих пор гоняют бухгалтеров по телефону, чтобы выбить свои же деньги. А рынок автоматизации этого хаоса вырастет в 3,5 раза и кто-то уже зарабатывает на этом. Lunos нашёл способ встроиться между компанией и её должниками. И растёт так, что SAP с Oracle уже напряглись.

В разборе — почему старые решения мертвы, какая бизнес-модель сейчас побеждает, и 3 способа заработать на этом тренде. 1 из них идеально ложится на отечественные реалии. А также почему именно сейчас — лучший момент для входа и как на ней заработать, даже если ты не в США. Всё это разложил в аналитическом разборе в моем телеграм-канале. Ссылка на экране и в описании.

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.