Роль ИИ в безпрепятственном взыскании долгов

Откройте для себя лучшие новости и события в финтехе!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

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

Долговое взыскание часто ассоциируется с агрессивными звонками и головной болью по соблюдению правил. 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 (AI) может помочь превратить традиционные методы взыскания в плавную, основанную на данных модель взаимодействия.

Использование ИИ в финансах

Искусственный интеллект сейчас применяется в таких областях, как кредитное андеррайтинг, обнаружение мошенничества, торговля и боты для обслуживания потребителей. 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. Также ускорилось внедрение ИИ в банковском секторе. Опрос показал, что 78% учреждений используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, по сравнению с 72% в предыдущем году.

В взыскании и обслуживании долгов ИИ становится все более популярным, потому что он решает сложный баланс — максимизацию возврата средств при сохранении соблюдения правил и 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 учета, от сегментации до контакта и урегулирования. Эти пять преобразований работают вместе, чтобы повысить эффективность, соблюдение правил, доходность и качество обслуживания клиентов.

1. Предиктивное оценивание платежного поведения

Модели машинного обучения анализируют старые данные по счетам, кредитные профили, транзакционные шаблоны, демографические сигналы и макроэкономические тренды, чтобы оценить вероятность платежа должника. Эти оценки помогают определить, с какими счетами связываться, когда и каким способом. Ресурсы затем могут сосредоточиться на тех, кто наиболее вероятно ответит, уменьшая бесполезные обращения.

2. Персонализированное взаимодействие

Системы ИИ меняют тон, время и материалы в соответствии с профилями должников. Некоторые заемщики хорошо реагируют на электронные письма, другие — на мобильные приложения, третьи — на голосовые звонки. Один из способов повысить склонность к оплате — установить запланированные SMS-напоминания. Исследование показало, что SMS-сообщения имеют показатель открытия и прочтения 42%, тогда как электронная почта — 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 балансов, 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 платежей в первые 30 дней просрочки, чем человеческие агенты. Хотя разрыв со временем сокращается, AI-звонки собирают на 5% меньше даже через год. Это говорит о том, что голосовой ИИ лучше работает в гибридных сценариях — обрабатывая простые взаимодействия и передавая сложные случаи опытным агентам.

4. Автоматизированные рабочие процессы

Системы ИИ управляют всем рабочим процессом: от запуска напоминаний до последующих действий по эскалации, маршрутизации дел к человеческим агентам, планирования платежей и проверки результатов. Правила, основанные на ИИ, выявляют исключения, отмечают высокорискованные счета и динамически меняют стратегии — всё без участия человека.

5. Постоянное обучение и обратная связь

Системы ИИ анализируют, какие сообщения работают, а какие вызывают просрочки или дефолты, и затем корректируют модели, чтобы отразить это. Эта обратная связь помогает совершенствовать стратегию, улучшая правила сегментации, оптимизируя ритм и повышая доходность. Можно сказать, что взыскание превращается в систему обучения, а не в фиксированную кампанию.

Этические аспекты в AI-взыскании долгов

Автоматизированные методы в такой чувствительной сфере вызывают опасения по поводу отсутствия прозрачности, справедливости и согласия.

Важно быть открытым и честным. Кредиторы, использующие ИИ, должны уметь показывать, 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.

Необходима проактивная борьба с предвзятостью. Модели, обученные на исторических данных, могут содержать предвзятость, например, связывая демографические прокси с меньшей вероятностью погашения. Постоянный аудит, ограничения по справедливости и тестирование на противодействие помогают защититься от несправедливого отношения к защищенным группам.

Конфиденциальность и безопасность данных — обязательные условия. Процессы сбора часто используют личные, финансовые, поведенческие и геолокационные данные. Во многих юрисдикциях законы, такие как Общий регламент по защите данных (GDPR) или аналогичные, требуют явного раскрытия обработки, надежных мер защиты и минимизации данных.

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 пороги ответственности, особенно в отношении решений, принятых или измененных ИИ.

Наконец, важно соблюдать отраслевые правила, такие как Закон о справедливых практиках взыскания долгов в США или его аналоги в других странах. Автоматическая коммуникация должна избегать преследования, вводящих в заблуждение заявлений или незаконных раскрытий информации.