Pós-empréstimo: O domínio dos robôs de IA

Visão Geral da Transformação

Atualmente, as empresas de crédito ao consumo utilizam métodos como pontuação de cobrança, chamadas automáticas inteligentes e cobrança por robô na fase de pós-empréstimo, passando de uma resposta passiva para um serviço proativo.

◎ Cobrança inteligente representa mais de 80% a 90%

Dados indicam que mais da metade das instituições afirmam que a cobrança inteligente já domina todo o ciclo de cobrança, especialmente com robôs inteligentes capazes de realizar milhares de chamadas de cobrança de forma independente.

◎ Diversificação progressiva dos métodos de cobrança inteligente

Entre as estratégias de cobrança inteligente, as principais ferramentas utilizadas pelas instituições são a pontuação de cobrança, chamadas automáticas inteligentes e cobrança por robô.

◎ Vantagens evidentes na gestão inteligente pós-empréstimo

Robôs de IA podem ser configurados com diferentes perfis e vozes, atendendo às necessidades de comunicação dos usuários e cenários diversos, respondendo rapidamente às solicitações com diferentes tipos de robôs.

◎ Três direções para o futuro

O avanço tecnológico promove o desenvolvimento de cenários, aprimora o atendimento ao cliente e integra profundamente os processos de negócios.

Desafios na transformação

Com a regulamentação mais rigorosa do uso de informações pessoais, a recuperação de dados de clientes inadimplentes se torna mais restrita, aumentando a taxa de clientes que perdem contato; além disso, surgem casos de suposta “representação de direitos”.

◎ Respeitar os limites regulatórios na cobrança pós-empréstimo

Nos últimos anos, a cobrança violenta que prejudica os direitos do consumidor tem se intensificado, tornando-se foco de fiscalização, com várias exigências de conformidade já implementadas.

◎ Equilíbrio entre custo e eficiência na cobrança

Como os valores de empréstimos ao consumidor são baixos, a cobrança por robôs inteligentes pode resolver muitos problemas, mas a alta padronização e os custos iniciais de desenvolvimento representam obstáculos.

◎ Pontos fracos na interação homem-máquina

Embora a aplicação de robôs de cobrança inteligente seja mais comum, ainda há limitações na interação, como diferenças na estratégia de configuração dos robôs em comparação com a cobrança manual.

◎ Como transferir ativos inadimplentes de forma eficaz

Além da cobrança e baixa de dívidas, as empresas de crédito ao consumo precisam lidar com a transferência eficiente de ativos inadimplentes, que geralmente têm valores baixos e sem garantias.

Soluções para a transformação

Tecnologias de ponta como Internet das Coisas, computação em nuvem, Big Data, inteligência artificial e blockchain são essenciais para a transformação digital financeira, potencializando o papel dos especialistas na equipe de cobrança.

◎ Digitalizar toda a cadeia de dados de crédito na blockchain

Algumas instituições já experimentam o uso de blockchain e computação em nuvem. Para litígios de empréstimos inadimplentes, utilizam tecnologia de prova de blockchain para registrar toda a cadeia de dados de crédito eletrônicos, transformando-os em provas digitais e estabelecendo mecanismos integrados de retenção de informações, validação de provas e resolução de disputas.

◎ Aumentar continuamente os investimentos em tecnologia

Com a popularização de produtos e serviços financeiros digitais, várias empresas de crédito ao consumo planejam ampliar seus recursos tecnológicos, oferecendo serviços financeiros de alta qualidade com capacidades inteligentes e impulsionados por Big Data, IA e computação em nuvem.

◎ Não abandonar a gestão tradicional pós-empréstimo

Além do uso de robôs inteligentes, as empresas também adotam cobrança manual, notificações por SMS e cartas, terceirização da cobrança, ações judiciais, arbitragem online, além de métodos como reconhecimento notarial e resolução de disputas múltiplas (como mediação pré-judicial, arbitragem e mediação comunitária).