Роль штучного інтелекту у безперебійному стягненні боргів

Відкрийте для себе найкращі новини та події у сфері фінтех!

Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інших компаній

Виконання боргів часто асоціюється з агресивними дзвінками та проблемами з дотриманням правил. Але за лаштунками це критично важливо для кредиторів і сервісних компаній для підтримки роботи бізнесу. Зі старінням портфелів і зменшенням стабільності споживчого кредитування, компанії шукають способи оптимізувати процес збору боргів, зберігаючи гідність позичальників. Штучний інтелект (ШІ) може допомогти перетворити традиційні методи збору боргів у плавну, орієнтовану на дані модель взаємодії.

Використання ШІ у фінансах

Зараз ШІ застосовується для кредитного аналізу, виявлення шахрайства, торгівлі та чат-ботів для обслуговування клієнтів. Останні дослідження показують, що глобальний ринок ШІ у фінансах у 2024 році оцінювався приблизно у 38,36 мільярдів доларів США, а прогнозується зростання до 190,33 мільярдів доларів до 2030 року. Впровадження ШІ у банківському секторі також прискорилося. Один із опитувань показав, що 78% установ вже використовують ШІ у щонайменше одній бізнес-функції, порівняно з 72% минулого року.

У сферах збору боргів і обслуговування кредитів ШІ стає все популярнішим, оскільки він вирішує складний баланс — максимізувати рівень повернення коштів при збереженні дотримання правил і довіри клієнтів. Автоматизоване прийняття рішень, прогнозне моделювання, природна мова та оркестрація процесів дозволяють кредиторам охоплювати більше людей без збільшення штату.

Як ШІ трансформує збір боргів

Штучний інтелект змінює кожен етап процесу стягнення, від сегментації до контакту і врегулювання. Ці п’ять трансформацій працюють разом для підвищення ефективності, дотримання правил, рівня повернення та досвіду клієнтів.

1. Прогнозне оцінювання платіжної поведінки

Моделі машинного навчання аналізують історичні дані рахунків, кредитні профілі, транзакційні шаблони, демографічні сигнали та макроекономічні тенденції, щоб оцінити ймовірність того, що боржник здійснить платіж. Ці оцінки допомагають визначити пріоритетність контактів, час і спосіб зв’язку. Ресурси зосереджуються на тих, хто найімовірніше відповість, зменшуючи марну витрату часу.

2. Персоналізоване спілкування

Системи ШІ змінюють тон, час і матеріал повідомлень відповідно до профілю боржника. Деякі позичальники краще реагують на електронні листи, інші — на мобільні додатки, треті — на голосові дзвінки. Один із способів підвищити ймовірність платежу — встановити заплановані нагадування через SMS. Дослідження показали, що SMS мають 42% відкриття та прочитання, тоді як електронна пошта — 32%. Такі адаптивні стратегії сприяють більш м’яким і своєчасним нагадуванням, ніж універсальні сценарії збору боргів.

3. Розмовні агенти

Голосові асистенти або чат-боти виконують рутинні завдання, наприклад, перевірку балансу, пропозицію планів платежів або підтвердження даних. Ці системи можуть вести масштабні розмови і при цьому передавати складні випадки людським агентам.

Але є нюанс — дослідження професора Йельського університету та його колег у 2022 році показало, що дзвінки, здійснені ШІ, зібрали на 9% менше платежів у перші 30 днів прострочення, ніж людські агенти. Хоча цей розрив зменшується з часом, через рік збори зменшилися ще на 5%. Це свідчить, що голосовий ШІ найкраще працює у гібридних системах — обробляючи прості взаємодії і передаючи складні випадки кваліфікованим агентам.

4. Автоматизовані робочі процеси

Системи ШІ керують усім робочим процесом — від запуску нагадувань до слідкування за ескалаціями, маршрутизації справ до людських агентів, планування платежів і перевірки результатів. Правила, засновані на ШІ, знаходять винятки, позначають високоризикові рахунки і динамічно змінюють стратегії — все без участі людини.

5. Постійне навчання і зворотний зв’язок

Системи ШІ аналізують, які повідомлення працюють, а які спричиняють затримки або дефолти, і коригують моделі відповідно. Цей зворотний зв’язок допомагає вдосконалювати стратегії, покращувати правила сегментації, оптимізувати частоту і підвищувати рівень повернення.

Таким чином, процес збору боргів перетворюється на систему навчання, а не на статичну кампанію.

Етичні питання у застосуванні ШІ для збору боргів

Автоматизовані методи у такій делікатній сфері викликають побоювання щодо прозорості, справедливості та згоди.

Важливо бути відкритим і чесним. Кредитори, що використовують ШІ, повинні демонструвати, як приймалися рішення, особливо коли дзвінки, пропозиції або умови погашення формуються алгоритмічно. Регуляторні рамки попереджають про невизначені моделі ШІ, механізми яких не можна пояснити або перевірити.

Профілактика упередженості має бути активною. Моделі, навчені на історичних даних, можуть закодовувати упередження, наприклад, корелюючи демографічні ознаки з меншою ймовірністю повернення. Постійний аудит, обмеження справедливості та тестування на зловживання допомагають уникнути несправедливого ставлення до захищених груп.

Конфіденційність і безпека даних — без компромісів. Процеси збору часто використовують особисті, фінансові, поведінкові та геолокаційні дані. У багатьох юрисдикціях закони, наприклад, Загальний регламент захисту даних (GDPR), вимагають явного розкриття обробки, захищених контролів і мінімізації даних.

Людський контроль має залишатися частиною процесу. ШІ має допомагати людям приймати рішення, а не замінювати їхню судову оцінку. Системи повинні позначати високоризикові або граничні випадки для людського розгляду. Визначення відповідальності також є важливим — особи, відповідальні за рішення, прийняті або змінені ШІ.

Насамкінець, важливо дотримуватися галузевих правил, таких як Закон США про чесну практику збору боргів або його аналоги в інших країнах. Автоматизована комунікація має уникати переслідувань, оманливих заяв або незаконних розкриттів.

Переформатування процесу повернення боргів за допомогою відповідального ШІ

Безперебійне стягнення боргів поєднує ШІ та людські ресурси для полегшення повернення коштів. За умови прозорості та обережності, ШІ допомагає кредиторам прогнозувати потреби, спілкуватися з повагою і ефективно повертати гроші. Для лідерів у сфері фінтеху справжнім прогресом є створення систем, що роблять процес збору боргів менш конфронтаційним і більш співпрацею, поєднуючи фінансову відповідальність із довірою клієнтів.