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 других компаний

Долговое взыскание часто ассоциируется с агрессивными звонками и головной болью по вопросам соблюдения правил. Но за кулисами для кредиторов и обслуживающих компаний крайне важно поддерживать работу своих бизнесов. 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 гладкую, основанную на данных модель взаимодействия.

Использование ИИ в финансах

Теперь ИИ применяется для таких задач, как кредитное андеррайтинг, обнаружение мошенничества, торговля и 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. 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 области взыскания и обслуживания долгов ИИ становится все более популярным, поскольку 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 численности персонала.

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 правил, доходность и качество обслуживания клиентов.

1. Предиктивное оценивание платежного поведения

Модели машинного обучения анализируют старые данные по счетам, кредитные профили, шаблоны транзакций, демографические сигналы и макроэкономические тренды, чтобы оценить вероятность платежа должника. Эти оценки помогают определить приоритетность контактов, время и способ связи. Ресурсы затем сосредотачиваются на тех, кто наиболее вероятно ответит, что сокращает бесполезные обращения.

2. Персонализированное общение

Системы ИИ меняют тон, время и материалы в соответствии с профилями должников. Некоторые заемщики лучше реагируют на электронные письма, другие — на мобильные приложения, третьи — на голосовые звонки. Один из способов повысить склонность к оплате — установка запланированных SMS-напоминаний. Исследование показало, что SMS-сообщения открывают и читают на 42%, тогда как электронные — только 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, через год сборы с помощью ИИ оказались на 5% ниже. 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 отслеживания эскалаций, маршрутизации дел к людям, 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 задержки или дефолты, и корректируют модели на основе этого. Эта обратная связь помогает совершенствовать стратегии, улучшая правила сегментации, оптимизируя ритм и повышая доходность. 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 открытыми и честными. 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 признаки с меньшей вероятностью погашения. Постоянный аудит, ограничения по справедливости и тестирование на противодействие помогают защитить защищенные группы от несправедливого обращения.

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 контролей 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.

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.

Переосмысление восстановления средств с помощью ответственного ИИ

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