Индустрия взыскания долгов не особенно застрахована от всепроникающих сбоев, которые происходят в компаниях с начала пандемии COVID-19, и это вполне понятно.

Вот некоторые мыслительные процессы, которые мы в CreditNiravana представляем, о том, как сейчас развивается индустрия взыскания долгов после этой беспрецедентной глобальной рецессии.

Кредитование всегда было рискованным бизнесом, обремененным просрочками, дефолтами и неэффективностью, которые с ним связаны. Но ситуация движется к еще более неспокойным водам… Мировой потребительский долг оценивается в колоссальные 120 триллионов долларов, а уровень успешности взыскания долгов во многих регионах тревожно низок. Только в США просроченной считается задолженность домохозяйств на сумму 900 миллиардов долларов.

Учитывая огромный размер непогашенной задолженности, даже небольшой процент улучшения показателей по взысканию задолженности может существенно повлиять на общую прибыльность кредиторов. С началом революции больших данных машинное обучение и искусственный интеллект используются для улучшения восстановления, а также для решения большинства других проблем, с которыми сталкиваются кредиторы.

Некоторые проблемы, с которыми приходится сталкиваться при взыскании задолженности, перечислены ниже:

Инновации в сфере взыскания долгов с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО)

Благодаря развитию науки о данных и инженерии данных, различные большие объемы данных, которые имеют отношение к процессу взыскания долгов, могут быть проанализированы с помощью инструментов на базе искусственного интеллекта и машинного обучения для получения информации, которая открывает новые возможности для оптимизации сборов. , повышение сбора и прибыльности, а также удовлетворенности клиентов.

Приложения AI и ML находят большое значение в четырех основных областях взыскания долгов.

Динамическое прогнозирование просрочек клиентов

Платформа динамически анализирует сотни параметров структурированных и неструктурированных данных и заблаговременно определяет, кто может не выполнить свои обязательства, и таким образом предупреждает Кредитора. Это позволит Кредиторам сформулировать упреждающие стратегии взыскания. CreditNirvana.ai, например, оценивает внутренние данные о транзакциях (детали кредита, доход, местоположение, платежи и т. д.), внешние факторы (погода, данные о работе, ВВП, микро- и макроэкономические события) и поведенческие факторы (голосовые данные, видеоданные и заметки о звонках) для прогнозирования просроченных платежей и заблаговременных рекомендаций по персонализированным действиям по взысканию задолженности.

Поведенческая микросегментация риска заемщика

Точная оценка способности и готовности заемщика платить в контексте и в динамике является ключом к установлению приоритетов и персонализации процесса взыскания долгов. Многие усилия по взысканию задолженности по-прежнему представляют собой ручные процессы, которые включают в себя последующие телефонные звонки, электронные письма и онлайн-формы, выполняемые на индивидуальном уровне.

Инструменты искусственного интеллекта, такие как CreditNirvana.ai, помогают повысить эффективность процессов, производительность и соответствие требованиям благодаря интеллектуальной поведенческой сегментации и приоритизации учетных записей, а также персонализированным рекомендациям по охвату.

Персонализированное общение

Теперь цель состоит в том, чтобы включить человеческий фактор в процесс взыскания долгов и тем самым улучшить реакцию клиентов. Было замечено, что некоторые коммуникации работают лучше всего только для определенного типа клиентов.

Усовершенствованный процесс NLP-NLG и диалоговый движок Ai в CreditNirvana помогают:

  • определить, какой канал/среда лучше всего подходит для определенного клиента
  • порекомендуйте правильный тон и настроение для наилучшего ответа
  • доставлять эти адаптированные фрагменты коммуникации различным клиентам в нужное время
  • предоставить глубокое, личное понимание клиентов, чтобы помочь направить эти разговоры в правильном направлении

Процесс первой цифровой коллекции Ai Conversational

Использование передового процесса искусственного интеллекта и машинного обучения и цифровых инструментов, упреждающее и личное обращение к клиентам с помощью разговорных методов искусственного интеллекта способствует постоянному взаимодействию с клиентами. Это, в свою очередь, приводит к усилению положительной реакции клиентов в отношении их платежного поведения.

Поскольку разговорный процесс может быть взаимным (например, WhatsApp, WeChat, Messenger и т. д.) и может происходить в предпочтительное для клиентов время, общее воздействие будет гораздо более положительным, чем взаимодействие в обычном колл-центре.

Персонализированные предложения по восстановлению/урегулированию на основе данных

Решение о том, какие условия возмещения или урегулирования предложить клиенту, в основном оставалось на усмотрение и опыт сборщиков долгов из-за наличия неспецифических и линейных руководящих принципов.

Передовые методы ML/Ai могут использовать данные для динамического определения контекстуальной динамики платежей клиента (как готовности, так и способности платить) в режиме реального времени и могут рекомендовать правильные условия расчета, чтобы предложить каждому из этих клиентов.

Если вы являетесь кредитором, сталкивающимся с проблемами в процессе взыскания долгов и хотите использовать возможности различных внутренних и внешних данных, чтобы улучшить сбор и взыскание долгов, а также повысить качество обслуживания клиентов, Creditnirvana.ai может быть как раз для вас.

Узнайте больше и закажите встречу здесь https://www.creditnirvana.ai

Первоначально опубликовано на https://www.creditnirvana.ai.