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Sidetrade lance la solution Sidetrade Payment Intelligence, 1ère plateforme d’analyse prédictive des paiements inter-entreprises


Rédigé par Communiqué de Sidetrade le 12 Novembre 2016

Sidetrade (Euronext : ALBFR.PA), leader mondial des solutions prédictives sur le cycle Sales-to-Cash, annonce le lancement de la solution Sidetrade Payment Intelligence, première plate-forme d’analyse prédictive des comportements de paiement inter-entreprises.



Gartner a désigné l’analyse prédictive comme la tendance la plus importante en matière d’intelligence inter-entreprises et prédit que pour 2020 « l’analytique prédictive et prescriptive attirera 40% des investissements nets des entreprises dans la Business Intelligence et les outils analytiques.»[i]
Sidetrade fait de l’analyse prédictive une réalité pour tous les décideurs et offre dès aujourd’hui à tous ses clients la possibilité d’évaluer objectivement leur performance en matière de délais de paiement.

L’intelligence Artificielle offerte aux Directions Commerciales et Financières

Depuis plus de deux ans, Sidetrade a investi dans des technologies d’Intelligence Artificielle pour identifier des modèles prédictifs éprouvés. Basés sur l’analyse de plus de 230 millions d’expériences de paiement inter-entreprises sur les trois dernières années, les équipes de Data Scientistes de Sidetrade ont élaboré des algorithmes de Machine Learning qui apprennent quotidiennement des comportements de paiement.

Aujourd’hui, Sidetrade enrichit sa solution de gestion de la relation financière client, avec un score prédictif de paiement, appelé SPi, disponible d’ores et déjà sur plus de 2,2 millions d’entreprises. Calculé au niveau d’une entreprise ou d’un portefeuille de clients, chaque score SPi indique le délai probable de règlement et précise à l’utilisateur un délai prédictif négocié et un retard de paiement anticipé. À présent, le décideur est en mesure d’identifier et de prioriser ses efforts en renégociant les délais accordés et/ou en améliorant sa performance en matière de réduction des retards.

« Toute amélioration suppose une mesure objective de la performance. Pour la première fois, les entreprises disposent d’un score prédictif de paiement de leurs clients pour évaluer leur marge de progression. Elles anticipent les comportements de paiement au lieu de les subir en fournissant aux directions financières et commerciales une information tangible pour agir efficacement » explique Jean-Cyril Schütterlé, Directeur Produit & Data Science de Sidetrade.

La puissance de l’analyse prédictive pour des prises de décision en un clic

La solution Sidetrade Payment Intelligence permet aux clients de Sidetrade de :
-Visualiser le score prédictif des comportements de paiement par entreprise, portefeuille, géographie ou secteur d’activité
-Identifier au quotidien les leviers de performance des équipes de Credit Management
-Conseiller la Direction Commerciale sur des opportunités de renégociation des délais
-Piloter l’évolution de la performance en temps réel avec des tableaux de bord et des alertes personnalisées

Après avoir été un pionnier du Cloud au début des années 2000, Sidetrade ouvre aujourd’hui la marche dans la mise à disposition aux entreprises de l’Intelligence Artificielle appliquée aux délais de paiement.

Olivier Novasque, Président de Sidetrade, indique :
« Nous savons aujourd’hui que l’Intelligence Artificielle n’est plus simplement l’apanage des véhicules autonomes, de la reconnaissance faciale ou de la recommandation de produits sur un site marchand. Avec la solution Sidetrade Payment Intelligence, nous simplifions considérablement le travail des Directions Financières soucieuses d’évaluer leurs performances en matière de délais de paiement et d’accélérer la génération de cash, une avancée unique dans l’univers du crédit inter-entreprises !
L’Intelligence Artificielle est désormais au service de toutes les entreprises pour identifier des gisements de cash insoupçonnés. »

[i] Gartner - Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms, Gareth Herschel - Alexander Linden - Lisa Kart, 2016




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