Роль ИИ в беспрепятственном взыскании долгов

Откройте для себя лучшие новости и события в финтехе!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

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

Сбор долгов часто имеет негативный имидж, связанный с агрессивными звонками и головной болью с соблюдением норм. Но за кулисами это критически важно для кредиторов и обслуживающих компаний, чтобы поддерживать свои бизнесы. По мере старения портфелей и ухудшения потребительского кредита компании ищут способы оптимизировать процесс взыскания при соблюдении достоинства заёмщиков. Искусственный интеллект (ИИ) может помочь превратить традиционные методы взыскания в плавную, основанную на данных модель взаимодействия.

Использование ИИ в финансах

ИИ теперь используется для таких вещей, как кредитное андеррайтинг, обнаружение мошенничества, торговля и чат-боты для обслуживания клиентов. Недавние исследования показывают, что глобальный рынок ИИ в финансах оценивался примерно в 38,36 миллиарда долларов в 2024 году, с прогнозами роста до 190,33 миллиарда долларов к 2030 году. Принятие ИИ в банковском секторе также ускорилось. Один опрос показал, что 78% учреждений теперь используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, по сравнению с 72% в предыдущем году.

В взыскании долгов и обслуживании долгов ИИ становится всё более популярным, поскольку он решает сложный баланс — максимизация коэффициентов взыскания при соблюдении норм и поддержании доброй воли клиентов. Автоматизированное принятие решений, предсказательное моделирование, взаимодействия на естественном языке и оркестрация процессов позволяют кредиторам охватить больше людей без увеличения рабочей силы.

Как ИИ трансформирует сбор долгов

Восстановление, основанное на ИИ, изменяет каждую часть процесса взыскания, от сегментации до контакта и урегулирования. Эти пять преобразований работают вместе, чтобы улучшить эффективность, соблюдение норм, доходность взыскания и опыт клиента.

1. Предсказательное оценивание платежного поведения

Модели машинного обучения анализируют старые данные по счетам, кредитные профили, паттерны транзакций, демографические сигналы и макро-тенденции, чтобы оценить вероятность оплаты должником. Эти оценки помогают приоритизировать, какие счета необходимо контактировать, когда и каким способом. Ресурсы могут сосредоточиться на тех, кто наиболее вероятно ответит, сокращая напрасные обращения.

2. Персонализированное общение

Системы ИИ изменяют тон, время и материал, чтобы соответствовать профилям должников. Некоторые заёмщики хорошо реагируют на электронные письма, другие — на мобильные приложения, а другие — на голосовые звонки. Один проактивный способ увеличить вероятность платежа — установить запланированные SMS-напоминания. Исследование показало, что SMS-сообщения имеют 42% коэффициент открытия и прочтения по сравнению с 32% по электронной почте. Адаптивные стратегии, подобные этим, приводят к более мягким, лучше скоординированным напоминаниям, а не к универсальным сценариям взыскания.

3. Разговорные агенты

Голосовые помощники или чат-боты занимаются рутинными задачами, такими как проверка балансов, предложение планов выплат или подтверждение данных. Эти системы могут проводить беседы в большом масштабе, одновременно инициируя эскалацию, когда требуется человеческое вмешательство.

Но есть нюанс — исследование профессора Йельского университета и его коллег в 2022 году показало, что звонки ИИ собирали на 9% меньше возвратов в течение первых 30 дней после наступления срока, чем человеческие агенты. Хотя разрыв уменьшается со временем, звонки ИИ собрали на 5% меньше даже через год. Это предполагает, что голосовой ИИ лучше всего работает в гибридных условиях — обрабатывая простые взаимодействия, передавая сложные случаи квалифицированным агентам.

4. Автоматизированные рабочие процессы

Системы ИИ управляют всем рабочим процессом, начиная от инициации напоминаний и заканчивая последующим контролем эскалаций, маршрутизацией дел к человеческим агентам, планированием выплат и проверкой результатов. ИИ-движки правил находят исключения, помечают высокорисковые счета и динамически меняют стратегии — всё это без вмешательства человека.

5. Непрерывное обучение и обратные связи

Системы ИИ анализируют, какие сообщения работают, а какие приводят к задержкам платежей или дефолтам, и затем изменяют модели, чтобы это учесть. Эта обратная связь влияет на уточнение стратегии, улучшая правила сегментации, оптимизируя ритм и увеличивая коэффициенты возврата. В некотором смысле, взыскание превращается в обучающую систему вместо фиксированной кампании.

Этические аспекты в сборе долгов с помощью ИИ

Автоматизированные методы в такой чувствительной области усиливают обеспокоенность по поводу отсутствия прозрачности, справедливости и согласия.

Важно быть открытыми и ясными. Кредиторы, использующие ИИ, должны иметь возможность показать, как были приняты решения, особенно когда звонки, предложения или условия выплат основаны на алгоритмах. Регуляторные рамки предостерегают против неясных моделей ИИ, механизмы принятия решений которых не могут быть объяснены или проверены.

Устранение предвзятости должно быть проактивным. Модели, обученные на исторических данных, могут кодировать предвзятость, например, коррелируя демографические прокси с более низкой вероятностью возврата. Непрерывный аудит, ограничения справедливости и тестирование на противодействие помогают защитить от несправедливого обращения с защищёнными группами.

Конфиденциальность и безопасность данных являются непременными условиями. Процессы взыскания часто используют персональные, финансовые, поведенческие и пространственные данные. Во многих юрисдикциях обязательства по Общему регламенту защиты данных или другим правилам защиты данных требуют явного раскрытия обработки, безопасных контрольных механизмов и минимизации данных.

Человеческий надзор должен оставаться частью процесса. ИИ должен помогать людям принимать решения, а не заменять суждение. Системы должны помечать высокорисковые или пограничные случаи для человеческой проверки. Также должны быть определены пороги ответственности, особенно касательно того, кто отвечает за решения, принятые или изменённые ИИ.

Наконец, критически важно следовать специфическим для сектора правилам, таким как Закон о справедливой практике взыскания долгов в США или его эквиваленты в других странах. Автоматизированное общение должно избегать домогательств, вводящих в заблуждение заявлений или незаконных раскрытий.

Переосмысление восстановления через ответственный ИИ

Беспрепятственный сбор долгов использует как ИИ, так и людей, чтобы сделать выплаты легкими. При применении с прозрачностью и заботой ИИ помогает кредиторам предсказывать потребности, общаться с уважением и эффективно восстанавливать деньги. Для лидеров финтеха истинный прогресс заключается в создании систем, которые делают взыскание менее конфронтационным и более совместным, сочетая финансовую ответственность с доверием клиентов.