Роль штучного інтелекту у безперебійному стягненні боргів

Відкрийте для себе найкращі новини та події у фінтеху!

Підпишіться на інформаційний бюлетень FinTech Weekly

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

Збирання боргів часто має тавро агресивних дзвінків і проблем із дотриманням вимог. Але за лаштунками критично важливо, щоб кредитори та фактори (сервісери) підтримували роботу своїх бізнесів. Поки портфелі старіють і споживчий кредит стає менш стабільним, компанії шукають способи оптимізувати процес стягнення, зберігаючи гідність позичальника. Штучний інтелект (AI) може допомогти перетворити традиційне стягнення на плавну, орієнтовану на дані модель взаємодії.

Використання AI у фінансах

Зараз AI застосовують для таких речей, як кредитний скоринг (андерайтинг), виявлення шахрайства, трейдинг і ботів для обслуговування споживачів. Нещодавні дослідження показують, що світовий ринок AI у фінансах у 2024 році оцінювався приблизно в $38.36 мільярда, а прогнози припускають зростання до $190.33 мільярда до 2030 року. Застосування AI у банківському секторі також прискорилося. Одне опитування показало, що 78% установ тепер використовують AI принаймні в одній бізнес-функції — порівняно з 72% у попередньому році.

У стягненнях і борговому сервісингу AI стає дедалі популярнішим, тому що він вирішує складний баланс — максимізувати темпи повернення коштів і водночас дотримуватися вимог та зберігати доброзичливість клієнтів. Автоматизоване ухвалення рішень, прогнозне моделювання, взаємодія природною мовою та оркестрація процесів дають змогу кредиторам охоплювати більше людей, не множачи чисельність персоналу.

Як AI змінює стягнення боргів

Результативне повернення коштів, кероване AI, змінює кожну частину процесу дебіторської заборгованості — від сегментації до контакту й врегулювання. Ці п’ять трансформацій працюють разом, щоб підвищити ефективність, дотримання вимог, дохід від повернень і якість взаємодії з клієнтом.

1. Прогнозний скоринг платіжної поведінки

Моделі машинного навчання розглядають старі дані рахунків, кредитні профілі, транзакційні патерни, демографічні сигнали та макротренди, щоб оцінити ймовірність того, що боржник платитиме. Ці оцінки допомагають визначити, які саме рахунки варто контактувати, коли і яким способом. Далі ресурси можуть фокусуватися на тих, хто найімовірніше відповість, зменшуючи марні звернення.

2. Персоналізована комунікація

Системи AI змінюють тон, час і зміст відповідно до профілів боржників. Дехто з позичальників добре реагує на електронні листи, хтось — на мобільні застосунки, а хтось — на дзвінки голосом. Один проактивний спосіб підвищити ймовірність платежу — налаштувати відкладені нагадування SMS. Дослідження показало, що SMS-повідомлення мають 42% показника відкриття та прочитання проти 32% для електронної пошти. Такі адаптивні стратегії забезпечують м’якші, краще розраховані «підштовхування», а не універсальні скрипти стягнення «для всіх».

3. Діалогові агенти

Голосові помічники або чатботи беруть на себе рутинні задачі — наприклад, перевірку балансу, пропозицію платіжних планів чи підтвердження даних. Ці системи можуть вести розмови у масштабі, запускаючи ескалацію, коли потрібне людське судження.

Але є нюанс — дослідження професора Єльського університету та його колег у 2022 році показало, що дзвінки з AI зібрали на 9% менше в рахунок погашень у перші 30 днів після прострочення, ніж агенти-люди. Хоча різниця з часом зменшується, дзвонящі з AI збирали на 5% менше навіть через рік. Це свідчить, що голосовий AI найкраще працює в гібридних сценаріях — обробляючи прості взаємодії та передаючи складні справи кваліфікованим агентам.

4. Автоматизовані робочі процеси

Системи AI виконують увесь робочий процес — від запуску нагадувань до подальших дій у разі ескалацій, маршрутизації справ до людських агентів, планування платежів і перевірки результатів. Правила на основі AI знаходять винятки, позначають рахунки з високим ризиком і динамічно перемикають стратегії — усе без втручання людини.

5. Безперервне навчання та цикли зворотного зв’язку

Системи AI аналізують, які повідомлення працюють, а які призводять до пізніх платежів або дефолтів, а потім змінюють моделі, щоб відобразити це. Цей зворотний зв’язок впливає на уточнення стратегії: покращує правила для сегментів, оптимізує частоту контактів і підвищує рівень повернення. У певному сенсі стягнення перетворюються на систему навчання, а не на фіксовану кампанію.

Етичні міркування у AI для стягнення боргів

Автоматизовані методи в такій чутливій сфері підвищують занепокоєння щодо браку прозорості, справедливості та згоди.

Важливо бути відкритими й чіткими. Кредитори, які використовують AI, мають уміти показати, як ухвалювалися рішення, особливо коли дзвінки, листи-попередження або умови погашення ґрунтуються на алгоритмах. Нормативні рамки попереджають проти неоднозначних моделей AI, механізми ухвалення рішень яких не можна пояснити або перевірити (аудит).

Зменшення упередженості має бути проактивним. Моделі, навчені на історичних даних, можуть закодовувати упередженість — наприклад, пов’язуючи демографічні проксі-показники з нижчою ймовірністю погашення. Безперервний аудит, обмеження справедливості та адверсаріальне тестування допомагають захиститися від несправедливого ставлення до захищених груп.

Конфіденційність і безпека даних — це принцип, без компромісів. Процеси стягнення часто використовують персональні, фінансові, поведінкові та геолокаційні дані. У багатьох юрисдикціях зобов’язання згідно із Загальним регламентом про захист даних (General Data Protection Regulation) або іншими правилами захисту даних вимагають явного розкриття обробки, безпечних контролів і мінімізації даних.

Потрібен людський нагляд як частина циклу. AI має допомагати людям ухвалювати рішення, а не замінювати судження. Системи мають позначати високоризикові або пограничні випадки для людського розгляду. Також мають бути визначені пороги відповідальності — зокрема, щодо того, хто відповідальний за рішення, сформовані або змінені AI.

Нарешті, критично важливо дотримуватися галузевих правил, як-от U.S. Fair Debt Collection Practices Act, або його еквівалента в інших країнах. Автоматизована комунікація має уникати домагань, оманливих заяв або незаконних розкриттів.

Перезакріплення повернень через відповідальний AI

Безтертьове стягнення боргів використовує і AI, і людей, щоб зробити погашення легким. Коли застосовують із прозорістю та турботою, AI допомагає кредиторам прогнозувати потреби, спілкуватися шанобливо й ефективно повертати гроші. Для лідерів фінтеху справжній прогрес — створювати системи, які роблять стягнення менш конфронтаційним і більш співпрацюючим, поєднуючи фінансову відповідальність із довірою клієнтів.