Роль ИИ в беспрепятственном взыскании долгов

Откройте для себя лучшие новости и события в сфере финтех!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

Долговое взыскание часто ассоциируется с агрессивными звонками и головной болью по вопросам соблюдения правил. Но за кулисами оно критически важно для кредиторов и обслуживающих компаний, чтобы поддерживать работу бизнеса. По мере старения портфелей и снижения стабильности потребительского кредита компании ищут способы упростить процесс взыскания, сохраняя достоинство заемщиков. Искусственный интеллект (ИИ) может помочь превратить традиционные методы взыскания в плавную, основанную на данных модель взаимодействия.

Использование ИИ в финансах

ИИ уже применяется для таких задач, как кредитное скорингование, обнаружение мошенничества, торговля и чат-боты для обслуживания клиентов. Недавние исследования показывают, что мировой рынок ИИ в финансах в 2024 году оценивался примерно в 38,36 миллиарда долларов, а прогнозы указывают на рост до 190,33 миллиарда долларов к 2030 году. В банковском секторе также ускорился процесс внедрения ИИ. Опрос показал, что 78% учреждений используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, по сравнению с 72% в предыдущем году.

В сфере взыскания и обслуживания долгов ИИ становится все более популярным, поскольку он решает сложный баланс — максимизацию возврата средств при соблюдении правил и сохранении доверия клиентов. Автоматизированное принятие решений, предиктивное моделирование, взаимодействие на естественном языке и оркестрация процессов позволяют кредиторам охватывать больше людей без увеличения штата.

Как ИИ меняет взыскание долгов

Восстановление с помощью ИИ меняет каждый этап процесса работы с дебиторской задолженностью — от сегментации до контакта и урегулирования. Эти пять преобразований работают вместе, чтобы повысить эффективность, соблюдение правил, уровень возврата и качество обслуживания клиентов.

1. Предиктивное оценивание платежного поведения

Модели машинного обучения анализируют старые данные аккаунтов, кредитные профили, транзакционные шаблоны, демографические сигналы и макроэкономические тренды, чтобы оценить вероятность платежа должника. Эти оценки помогают определить приоритетность контактов, время и способ связи. Ресурсы могут сосредоточиться на тех, кто наиболее вероятно ответит, что снижает напрасные попытки связи.

2. Персонализированное взаимодействие

Системы ИИ меняют тон, время и материалы коммуникации в соответствии с профилем должника. Некоторые заемщики лучше реагируют на электронные письма, другие — на мобильные приложения, третьи — на голосовые звонки. Одним из способов повысить вероятность платежа является установка запланированных SMS-напоминаний. Исследование показало, что SMS-сообщения открываются и читаются в 42% случаев, тогда как электронные — в 32%. Адаптивные стратегии, такие как эти, приводят к более мягким и своевременным напоминаниям, а не к универсальным скриптам взыскания.

3. Разговорные агенты

Голосовые помощники или чат-боты выполняют рутинные задачи, такие как проверка баланса, предложение планов платежей или подтверждение данных. Эти системы могут вести масштабные диалоги и при необходимости передавать сложные случаи человеку.

Но есть нюанс — исследование профессора Йельского университета и его коллег в 2022 году показало, что звонки, выполненные ИИ, собрали на 9% меньше платежей в первые 30 дней просрочки, чем человеческие агенты. Хотя разрыв со временем сокращается, через год сборы с ИИ-звонков все равно на 5% ниже. Это говорит о том, что голосовой ИИ лучше всего работает в гибридных сценариях — обрабатывая простые взаимодействия и передавая сложные случаи опытным агентам.

4. Автоматизированные рабочие процессы

Системы ИИ управляют всем рабочим процессом — от запуска напоминаний до последующих действий по эскалации, маршрутизации дел к людям, планирования платежей и проверки результатов. Правила, основанные на ИИ, выявляют исключения, отмечают высокорискованные аккаунты и динамически меняют стратегии — всё без участия человека.

5. Постоянное обучение и обратная связь

Системы ИИ анализируют, какие сообщения работают, а какие вызывают задержки или дефолты, и корректируют модели на основе этого. Эта обратная связь помогает совершенствовать стратегии, улучшать правила сегментации, оптимизировать ритм коммуникаций и повышать уровень возврата. Можно сказать, что взыскание превращается в систему обучения, а не в статическую кампанию.

Этические аспекты использования ИИ в взыскании долгов

Автоматизированные методы в такой чувствительной сфере вызывают опасения по поводу прозрачности, справедливости и согласия.

Важно быть открытым и честным. Кредиторы, использующие ИИ, должны уметь показывать, как принимались решения, особенно когда звонки, письма или условия погашения основаны на алгоритмах. Регуляторные рамки предостерегают от использования неясных моделей ИИ, механизмы принятия решений которых невозможно объяснить или проверить.

Профилактика предвзятости должна быть проактивной. Модели, обученные на исторических данных, могут содержать предвзятость, например, связывая демографические признаки с меньшей вероятностью погашения. Постоянный аудит, соблюдение правил справедливости и тестирование на противодействие помогают защитить права защищенных групп.

Конфиденциальность и безопасность данных — обязательны. Процессы сбора часто используют личные, финансовые, поведенческие и геолокационные данные. Во многих юрисдикциях законы, такие как Общий регламент по защите данных (GDPR), требуют явного раскрытия обработки данных, обеспечения их безопасности и минимизации собираемых данных.

Человеческий контроль должен оставаться в цепочке. ИИ должен помогать людям принимать решения, а не заменять их. Системы должны отмечать высокорискованные или пограничные случаи для последующего рассмотрения человеком. Также необходимо определить ответственность за решения, принятые или изменённые ИИ.

И, наконец, важно соблюдать отраслевые правила, такие как Закон о справедливом взыскании долгов в США или его аналоги в других странах. Автоматическая коммуникация должна избегать преследований, вводящих в заблуждение заявлений или незаконных раскрытий информации.