Genpact ha lanciato Deductions Recovery, una soluzione basata su intelligenza artificiale agentica pensata per gestire le trattenute applicate dai clienti ai pagamenti delle aziende consumer goods. Il sistema interviene nei processi order-to-cash in cui retailer, distributori o partner commerciali riducono l’importo di una fattura per contestare prezzi, promozioni, consegne, condizioni contrattuali, resi, sconti o altre differenze rilevate dopo l’emissione del documento.
Per le imprese che vendono attraverso reti distributive complesse, le deductions rappresentano una delle principali fonti di revenue leakage. Una trattenuta può essere corretta e quindi da accettare, ma può anche derivare da una promozione non autorizzata, da un prezzo applicato in modo errato, da una condizione commerciale scaduta, da dati incompleti o da una contestazione non supportata dalla documentazione richiesta. Quando queste pratiche vengono gestite manualmente, i team finance devono ricostruire informazioni frammentate tra fatture, ordini, contratti, note di credito, documenti di consegna, dati promozionali e comunicazioni con il cliente.
Genpact Deductions Recovery utilizza agenti AI per raccogliere e analizzare questi dati, classificare il motivo della trattenuta, verificare la documentazione disponibile e suggerire il percorso operativo più adatto. Il sistema può distinguere tra importi da recuperare, richieste da validare, contestazioni da respingere e casi che richiedono un approfondimento umano. In questo modo la gestione non parte più da una lettura manuale di ogni singola eccezione, ma da una priorità costruita sulla probabilità di recupero, sul valore economico della pratica e sulla qualità delle evidenze disponibili.
La soluzione è progettata per ridurre i tempi necessari a chiudere una deduction e per diminuire la quota di casi che viene archiviata come write-off solo perché non è stata analizzata in tempo. Genpact indica la possibilità di ridurre fino al 20% i tempi del ciclo di gestione delle trattenute, ottenere fino al 15% di recuperi incrementali annui attraverso indagini più complete e contenere fino al 20% le perdite finanziarie collegate a contestazioni non gestite o gestite in ritardo.
Il punto più rilevante è la capacità degli agenti di lavorare su dati strutturati e non strutturati. Una trattenuta commerciale può infatti dipendere da elementi presenti in sistemi ERP, piattaforme di trade promotion management, documenti PDF, allegati email, contratti o comunicazioni operative. L’AI può collegare queste fonti, ricostruire il contesto della pratica e presentare al team una spiegazione sintetica della possibile causa, accompagnata dagli elementi che supportano o indeboliscono la richiesta del cliente.
L’automazione non elimina il controllo umano nei casi più sensibili. Le pratiche con importi elevati, documentazione ambigua, eccezioni contrattuali o possibili implicazioni commerciali possono essere sottoposte a revisione prima della chiusura. Il vantaggio operativo deriva dal fatto che gli addetti non devono dedicare la maggior parte del tempo alla ricerca dei documenti o alla ricostruzione di dati ripetitivi, ma possono concentrarsi sulle contestazioni che richiedono negoziazione, interpretazione delle condizioni commerciali o decisioni di credito.
La piattaforma può inoltre trasformare le informazioni raccolte durante la gestione delle deductions in dati utili per prevenire nuovi casi. Se un numero elevato di trattenute nasce dallo stesso errore di prezzo, da una promozione caricata in ritardo o da una condizione contrattuale interpretata diversamente dal cliente, il sistema può evidenziare la causa ricorrente. Questa visibilità permette di intervenire non solo sul singolo importo contestato, ma anche sui processi a monte che generano perdite di margine e ritardi nell’incasso.
Nel settore consumer goods, dove le relazioni con grandi retailer e distributori generano volumi molto elevati di fatture e promozioni, Deductions Recovery può diventare un componente operativo della gestione del capitale circolante. L’obiettivo non è limitarsi a recuperare crediti già contestati, ma rendere più rapida la verifica delle richieste, ridurre gli importi lasciati irrisolti e creare un controllo più continuo sulle cause che producono trattenute commerciali.