دور الذكاء الاصطناعي في تحصيل الديون بدون احتكاك

اكتشف أحدث أخبار الفينتك والأحداث!

اشترك في النشرة الإخبارية لـ FinTech Weekly

يقرأها التنفيذيون في JP Morgan وCoinbase وBlackrock وKlarna والمزيد

غالبًا ما تحمل تحصيل الديون وصمة العنف من المكالمات العدوانية وآلام الامتثال. ولكن خلف الكواليس، من الضروري للمقرضين ومقدمي الخدمة الحفاظ على سير أعمالهم. مع تقدم المحفظات وزيادة عدم استقرار الائتمان الاستهلاكي، تسعى الشركات إلى إيجاد طرق لتبسيط عملية التحصيل مع الحفاظ على كرامة المقترضين. يمكن أن تساعد الذكاء الاصطناعي (AI) في تحويل التحصيل التقليدي إلى نموذج تفاعل سلس قائم على البيانات.

استخدام الذكاء الاصطناعي في المالية

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي الآن في أشياء مثل تقييم الائتمان، واكتشاف الاحتيال، والتداول، وروبوتات خدمة العملاء. تظهر الأبحاث الأخيرة أن سوق الذكاء الاصطناعي في المالية كان يُقدر بحوالي 38.36 مليار دولار في عام 2024، مع توقعات تشير إلى ارتفاعه إلى 190.33 مليار دولار بحلول عام 2030. كما تسارعت اعتماد الذكاء الاصطناعي في قطاع البنوك. وجدت دراسة استقصائية أن 78% من المؤسسات تستخدم الآن الذكاء الاصطناعي في وظيفة واحدة على الأقل من وظائف الأعمال، ارتفاعًا من 72% في العام السابق.

في التحصيل وخدمة الديون، أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر شعبية لأنه يعالج توازنًا صعبًا - تعظيم معدلات الاسترداد مع الحفاظ على الامتثال وولاء العملاء. تمكّن عملية اتخاذ القرار الآلي، ونمذجة التنبؤ، والتفاعلات اللغوية الطبيعية، وتنظيم العمليات المقرضين من الوصول إلى المزيد من الأشخاص دون مضاعفة القوى العاملة.

كيف يغير الذكاء الاصطناعي تحصيل الديون

يغير الاسترداد المدفوع بواسطة الذكاء الاصطناعي كل جزء من عملية المستحقات، من التجزئة إلى الاتصال إلى التسوية. تعمل هذه التحولات الخمسة معًا لتحسين الكفاءة، والامتثال، وعائد الاسترداد، وتجربة العملاء.

1. التقييم التنبؤي لسلوك الدفع

تقوم نماذج التعلم الآلي بتحليل بيانات الحسابات القديمة، وملفات الائتمان، وأنماط المعاملات، والإشارات الديموغرافية، والاتجاهات الكلية لتقدير احتمال سداد المدين. تساعد هذه الدرجات في تحديد الأولويات بشأن أي الحسابات يجب الاتصال بها، ومتى، وأي طريقة. يمكن بعد ذلك تركيز الموارد على أولئك الأكثر احتمالاً للاستجابة، مما يقلل من الجهد المهدور.

2. الاتصال الشخصي

تغير أنظمة الذكاء الاصطناعي النغمة، والتوقيت، والمحتوى ليتناسب مع ملفات تعريف المدينين. يستجيب بعض المقترضين جيدًا للبريد الإلكتروني، والبعض الآخر لتطبيقات الهواتف المحمولة، وآخرون عبر المكالمات الصوتية. إحدى الطرق الاستباقية لزيادة احتمالية الدفع هي إعداد تذكيرات عبر الرسائل النصية المجدولة. وجدت دراسة أن رسائل SMS لديها معدل فتح وقراءة بنسبة 42% مقارنة بـ 32% عبر البريد الإلكتروني. تقود الاستراتيجيات التكيفية مثل هذه إلى دفعات أكثر لطافة، وأفضل توقيتًا بدلاً من نصوص التحصيل الموحدة.

3. الوكلاء المحادثات

تتولى المساعدات الصوتية أو الدردشة الروبوتية المهام الروتينية، مثل التحقق من الأرصدة، وعرض خطط الدفع، أو تأكيد البيانات. يمكن لهذه الأنظمة إجراء محادثات على نطاق واسع مع تنشيط التصعيد عندما تكون هناك حاجة إلى الحكم البشري.

ولكن هناك مشكلة - أظهرت أبحاث أجراها أستاذ في جامعة ييل وزملاؤه في عام 2022 أن مكالمات الذكاء الاصطناعي جمعت 9% أقل من المدفوعات خلال الأيام الثلاثين الأولى بعد الاستحقاق مقارنة بالوكلاء البشريين. على الرغم من أن الفجوة تتقلص مع مرور الوقت، إلا أن المتصلين بالذكاء الاصطناعي جمعوا 5% أقل حتى بعد عام. يشير هذا إلى أن الذكاء الاصطناعي الصوتي يعمل بشكل أفضل في البيئات الهجينة - حيث يتعامل مع التفاعلات البسيطة بينما يتولى الوكلاء المهرة الحالات المعقدة.

4. سير العمل الآلي

تشغل أنظمة الذكاء الاصطناعي سير العمل بالكامل، بدءًا من تنشيط التذكيرات إلى متابعة التصعيدات، وتوجيه الحالات إلى الوكلاء البشريين، وجدولة المدفوعات والتحقق من النتائج. تجد محركات القواعد المدعومة بالذكاء الاصطناعي الاستثناءات، وتعلم الحسابات عالية المخاطر، وتبديل الاستراتيجيات ديناميكيًا - كل ذلك دون تدخل بشري.

5. التعلم المستمر ودورات التغذية الراجعة

تحلل أنظمة الذكاء الاصطناعي الرسائل التي تعمل وأيها تسبب تأخر المدفوعات أو التخلف عن السداد، ثم تقوم بتغيير النماذج لتعكس ذلك. تؤثر تلك التغذية الراجعة على تحسين الاستراتيجيات من خلال تحسين قواعد التجزئة، وتحسين الإيقاع، وزيادة معدلات الاسترداد. بطريقة ما، تتحول عمليات التحصيل إلى نظام تعلم بدلاً من حملة ثابتة.

الاعتبارات الأخلاقية في تحصيل الديون باستخدام الذكاء الاصطناعي

تزيد الطرق الآلية في مثل هذا المجال الحساس من المخاوف بشأن نقص الشفافية، والعدالة، والموافقة.

من المهم أن نكون منفتحين وواضحين. يجب على الدائنين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي أن يكونوا قادرين على إظهار كيفية اتخاذ القرارات، خاصة عندما تكون المكالمات، أو خطابات العروض، أو شروط السداد قائمة على الخوارزميات. تحذر الأطر التنظيمية من النماذج الغامضة للذكاء الاصطناعي التي لا يمكن تفسير أو تدقيق آليات اتخاذ القرار الخاصة بها.

يجب أن يكون التخفيف من التحيز استباقيًا. يمكن أن تشفر النماذج المدربة على البيانات التاريخية التحيز، مثل الربط بين المؤشرات الديموغرافية واحتمالية سداد أقل. تساعد عمليات التدقيق المستمرة، وقيود العدالة، والاختبارات العدائية في الحماية ضد المعاملة غير العادلة للفئات المحمية.

تعتبر خصوصية البيانات والأمان أمورًا غير قابلة للتفاوض. غالبًا ما تستخدم عمليات التحصيل البيانات الشخصية، والمالية، والسلوكية، وموقع البيانات. في العديد من الولايات القضائية، تفرض الالتزامات بموجب اللائحة العامة لحماية البيانات أو قواعد حماية البيانات الأخرى الإفصاح الصريح عن المعالجة، والضوابط الآمنة، وتقليل البيانات.

يجب أن تظل مراقبة الإنسان جزءًا من العملية. يجب أن يساعد الذكاء الاصطناعي الأشخاص في اتخاذ القرارات، وليس استبدال الحكم. يجب أن ترفع الأنظمة حالات الخطر العالي أو الحدودية للمراجعة البشرية. يجب أيضًا تحديد عتبات المساءلة، خاصة فيما يتعلق بمن هو المسؤول عن القرارات التي اتخذها أو غيرها الذكاء الاصطناعي.

أخيرًا، من الضروري اتباع القواعد المحددة للقطاع مثل قانون ممارسات تحصيل الديون العادلة في الولايات المتحدة أو ما يعادله في أماكن أخرى. يجب أن تتجنب الاتصالات الآلية التحرش، والبيانات المضللة، أو الإفصاحات غير القانونية.

إعادة تعريف الاسترداد من خلال الذكاء الاصطناعي المسؤول

تستخدم عمليات تحصيل الديون السلسة كلًا من الذكاء الاصطناعي والأشخاص لتسهيل السداد. عند تطبيقها بشفافية وعناية، يساعد الذكاء الاصطناعي المقرضين في توقع الاحتياجات، والتواصل باحترام، واسترداد الأموال بكفاءة. بالنسبة لقادة الفينتك، فإن التقدم الحقيقي يكمن في إنشاء أنظمة تجعل التحصيل أقل تصادمية وأكثر تعاونًا، مما يوازن بين المسؤولية المالية وثقة العملاء.