Роль ИИ в беспрепятственном взыскании долгов

Откройте для себя лучшие новости и события в финтехе!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

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

Долговое взыскание часто ассоциируется с агрессивными звонками и проблемами соблюдения нормативных требований. 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 андеррайтинг, 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. Внедрение ИИ в банковском секторе также ускорилось. 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 нормативных требований и сохранении доверия клиентов. Автоматизированное принятие решений, предиктивное моделирование, взаимодействие на естественном языке и оркестровка 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 нормативных требований, доходность 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, уменьшая бесполезные обращения.

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. Один из способов повысить вероятность платежа — установка запланированных SMS-напоминаний. Исследование показало, что SMS-сообщения имеют уровень открытия и прочтения 42%, тогда как электронные письма — 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 возвратов в первые 30 дней просрочки, чем человеческие агенты. Хотя разрыв со временем сокращается, через год сборы ИИ-автоматами 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 квалифицированным специалистам.

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 — все 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 средств. 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 объяснить, как принимались решения, особенно когда звонки, письма или условия погашения основаны на алгоритмах. Регуляторные рамки предостерегают от неоднозначных 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 защититься от несправедливого отношения к защищенным группам.

Конфиденциальность и безопасность данных — обязательные требования. 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, надежных мер защиты и минимизации собираемой информации.

Человеческий контроль должен оставаться частью процесса. ИИ должен помогать людям принимать решения, а не заменять их. Системы должны отмечать высокорискованные или пограничные случаи для проверки человеком.

Также необходимо определить ответственность за решения, принятые или измененные ИИ, особенно в случае ошибок.

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.

Ответственное использование ИИ для восстановления долгов

Беспрепятственное взыскание долгов использует как ИИ, так и людей для облегчения процесса погашения. При прозрачном и заботливом применении ИИ помогает кредиторам предсказывать потребности, общаться уважительно и эффективно восстанавливать деньги. Для лидеров финтеха важна создание систем, которые делают взыскание менее конфликтным и более совместным, сочетая финансовую ответственность с доверием клиентов.