MI (машинное обучение) и AI (искусственный интеллект) оказались наиболее привлекающими внимание технологиями, представив свое появление в каждой отрасли. Эти технологии не зависели от отрасли, решая различные проблемы, автоматизируя многие важные методы и уменьшая личное вторжение. Подразумевается, что внедрение наилучшей технологии для определения / оптимизации дилеммы увеличивает потребительский опыт и вызывает экспертные знания в системе. ML / AI использует открытую или сгенерированную плотную информацию, чтобы побудить модели предсказывать следующие шаги. Это упрощает малым предприятиям возможность использовать данные и балансировать намного быстрее, включая такие технологические решения, как компонент их продуктового предложения.
Одним из таких продуктов экономической отрасли является кредитование. Преобразование в секторе экономических услуг за предыдущие два десятилетия было ошеломляющим с применением передовых технологий. Банки и коммерческие учреждения привлекают различные виды займов из средств, привлеченных от вкладчиков сберегательных счетов, и средств, взятых в долг у институциональных инвесторов. Различный диапазон процентных ставок этих двух заинтересованных сторон делает банк / кредитную компанию жизнеспособным.
Существенной дилеммой является управление невыплаченными ссудными счетами, например ссудными счетами, по которым заемщики не выплачивают свои платежи в течение определенного срока.
В настоящее время немногие платформы используют машинное обучение, искусственный интеллект, что дает предсказание возможности возврата для неплатежеспособного заемщика на основе различных возможных точек данных.

Шесть грядущих тенденций в 2021 году для увеличения взыскания долга с помощью технологий включают:

Сигнал раннего предупреждения:
Текущий анализ показал, что одной из основных причин конвертации счетов с просроченными платежами является неспособность кредитных компаний распознать стрессовые счета, которые, как ожидается, неплатежеспособны. Во многих странах есть основанные на правилах методы мониторинга таких сигналов раннего предупреждения относительно определения прибыли, кредитного качества и дрейфа в использовании резервов. Исключительная система раннего предупреждения, основанная на искусственном интеллекте, практикующем общедоступные дружественные данные о деятельности и знаниях о заемщиках в сочетании с вышеуказанными экономическими знаниями, снизит неопределенность в отношении просроченных счетов. Инструменты машинного обучения, такие как Predictive Analytics, NLP и Clustering, будут усиливать сигналы в таких учетных записях.

Идентификация намерений и выдача валидатора:
Предложения, сделанные агентствами, будут отслеживаться с помощью моделей преобразования речи в текст машинного обучения, чтобы распознать вину агентств. Это поддержит экономические институты в удовлетворении требований соответствия. Идентификация намерения - это вторичный случай применения, когда на основе аудиодискуссии Коллекторского агентства и заемщика инструмент может поддерживать распознавание пользователей, не желающих рассчитываться.

Автоматизация подсказок:
Использование машинного обучения и искусственного интеллекта будет поддерживать автоматизацию сроков для последующего звонка, содержания и времени даты на основе предыдущих данных, которые использовались для обучения схожих заемщиков.

Путь к цифровым коммуникациям / предложения:
В настоящее время ростовщики отправляют ежедневные напоминания с почти связанным содержанием всеми способами, без каких-либо фактов. Путь цифровой коммуникации может быть составлен для управления инновациями, в то время как каналы коммуникации обеспечивают эффективность в стратегии развития. Например, заемщик открывал сообщение WhatsApp 5 раз из 7 отправленных сообщений против 0 сообщений по электронной почте, платформа позволяет последующий набор контактов с этим заемщиком через WhatsApp, включая передачу ссылок на платежи в чате с агентствами.

Автоматические голосовые боты (роботизированные вызовы с функциями IVR).
Автоматические вызовы-боты будут поддерживать растущую степень охвата клиентов с помощью цифр, основанных на преобразовании речи в текст, чтобы передавать предшествующие автоматические персонализированные и контекстные коммуникации с заемщикам, что снижает рутинную работу по стандартным последующим действиям и дает рентабельный результат. Потоки условных вызовов могут быть разработаны на основе обычных тенденций при личном общении между агентством и заемщиком - например, при разговоре на различных диалектах.

Предиктор риска восстановления:
Дизайн прогнозирования риска восстановления на основе машинного обучения, основанный на различных накоплениях, взносах EMI и географических данных, помогает расставить приоритеты / уменьшить приоритеты записей для продления ссуды - например, учетная запись с 70% вероятность возврата против аккаунта с вероятностью 30%. Счет с большей вероятностью будет иметь приоритет для сбора - более низкая цена и меньшее время, но большая прибыль от денег, уплаченных за восстановление. Поскольку счета находятся на более низкой поверхности возможности возобновления (обычно на более высоком уровне dpd), для таких заемщиков можно было выбрать конституционные методы.

Подводя итог, можно сказать, что в глобальном масштабе банкам необходимо перейти от метода постфактум, часто основанного на соблюдении требований, к упреждающей цифровой структуре, ориентированной на сборы за отслеживание кредитного риска. Накопление долга было ключевым компонентом каждой кредитной компании, и такие превосходные технологии, как ИИ и проекты на базе машинного обучения, могут поддерживать распечатку классификации проблемных счетов в режиме реального времени, повышать разрешение и автоматизировать разговоры, тем самым уменьшая критические долги. Поскольку информация еще не заполнена, в этой области будут развиваться более исключительные модели для оптимизации методов взыскания долга.

Если вас интересуют такие информативные знания или вы ищете Услуги по взысканию долгов, пожалуйста, свяжитесь с нашей командой экспертов в Debt Nirvana.