Роль штучного інтелекту у безперебійному стягненні боргів

Відкрийте для себе найкращі новини та події у сфері фінтех!

Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інших компаній

Збір боргів часто асоціюється з агресивними дзвінками та проблемами з дотриманням правил. Але за лаштунками це критично важливо для кредиторів та сервісних компаній для підтримки роботи бізнесу. Зі старінням портфелів та зменшенням стабільності споживчого кредитування, компанії шукають способи оптимізувати процес збору боргів, зберігаючи гідність позичальників. Штучний інтелект (ШІ) може допомогти перетворити традиційні методи збору боргів у плавну, орієнтовану на дані модель взаємодії.

Використання ШІ у фінансах

Зараз ШІ застосовується для кредитного підписання, виявлення шахрайства, торгівлі та чат-ботів для обслуговування клієнтів. Останні дослідження показують, що глобальний ринок ШІ у фінансах у 2024 році оцінювався приблизно у 38,36 мільярдів доларів США, а прогнозується зростання до 190,33 мільярдів доларів до 2030 року. Впровадження ШІ у банківському секторі також прискорилося. Один із опитувань показав, що 78% установ вже використовують ШІ у щонайменше одній бізнес-функції, порівняно з 72% минулого року.

У сферах збору боргів та обслуговування кредитів ШІ стає все популярнішим, оскільки він вирішує складний баланс — максимізувати рівень повернення коштів при збереженні дотримання правил та довіри клієнтів. Автоматизоване прийняття рішень, прогнозне моделювання, природна мова та оркестрація процесів дозволяють кредиторам охоплювати більше людей без збільшення штату.

Як ШІ трансформує збір боргів

Штучний інтелект змінює кожен етап процесу стягнення, від сегментації до контакту та врегулювання. Ці п’ять трансформацій працюють разом для підвищення ефективності, дотримання правил, рівня повернення та досвіду клієнтів.

1. Прогнозне оцінювання платіжної поведінки

Моделі машинного навчання аналізують історичні дані рахунків, кредитні профілі, транзакційні шаблони, демографічні сигнали та макроекономічні тенденції, щоб оцінити ймовірність платежу боржника. Ці оцінки допомагають визначити пріоритетність контактів, час та спосіб зв’язку. Ресурси зосереджуються на тих, хто найімовірніше відповість, зменшуючи марне звернення.

2. Персоналізоване спілкування

Системи ШІ змінюють тон, час і матеріал повідомлень відповідно до профілю боржника. Деякі позичальники краще реагують на електронні листи, інші — на мобільні додатки, а ще інші — на голосові дзвінки. Один із способів підвищити ймовірність платежу — заплановані нагадування через SMS. Дослідження показало, що SMS мають 42% відкриття та прочитання, тоді як електронна пошта — 32%. Такі адаптивні стратегії сприяють більш м’яким і своєчасним нагадуванням, ніж універсальні сценарії збору.

3. Розмовні агенти

Голосові асистенти або чат-боти виконують рутинні завдання, наприклад, перевірку балансу, пропозицію планів платежів або підтвердження даних. Ці системи можуть вести масштабні розмови та ініціювати ескалацію, коли потрібна людська оцінка.

Але є нюанс — дослідження професора Йельського університету та його колег у 2022 році показало, що дзвінки ШІ зібрали на 9% менше платежів у перші 30 днів прострочення, ніж людські агенти. Хоча цей розрив зменшується з часом, через рік збори ШІ-дзвінків були на 5% меншими. Це свідчить, що голосовий ШІ найкраще працює у гібридних системах — обробляючи прості взаємодії та передаючи складні випадки кваліфікованим агентам.

4. Автоматизовані робочі процеси

Системи ШІ керують усім робочим процесом: від запуску нагадувань до слідкування за ескалаціями, маршрутизації справ до людських агентів, планування платежів і перевірки результатів. Правила на основі ШІ знаходять винятки, позначають високоризикові рахунки та динамічно змінюють стратегії — все без участі людини.

5. Постійне навчання та зворотній зв’язок

Системи ШІ аналізують, які повідомлення працюють, а які спричиняють затримки або дефолти, і коригують моделі відповідно. Цей зворотній зв’язок допомагає вдосконалювати стратегії, покращувати правила сегментації, оптимізувати частоту та підвищувати рівень повернення.

Таким чином, процес збору боргів перетворюється на систему навчання, а не на статичну кампанію.

Етичні питання у зборі боргів за допомогою ШІ

Автоматизовані методи у такій делікатній сфері викликають побоювання щодо прозорості, справедливості та згоди.

Важливо бути відкритими та чесними. Кредитори, що використовують ШІ, повинні демонструвати, як приймалися рішення, особливо коли дзвінки, пропозиції або умови погашення базуються на алгоритмах. Регуляторні рамки попереджають про невизначені моделі ШІ, механізми яких не можна пояснити або перевірити.

Профілактика упередженості має бути активною. Моделі, навчені на історичних даних, можуть закодовувати упередження, наприклад, корелюючи демографічні ознаки з меншою ймовірністю повернення. Постійний аудит, обмеження справедливості та тестування на протидію допомагають уникнути несправедливого ставлення до захищених груп.

Конфіденційність та безпека даних — безкомпромісні вимоги. Процеси збору часто використовують особисті, фінансові, поведінкові та геолокаційні дані. У багатьох юрисдикціях закони, наприклад, Загальний регламент захисту даних (GDPR), вимагають явного повідомлення про обробку, захищених контролів і мінімізації даних.

Людський контроль має залишатися частиною процесу. ШІ має допомагати людям приймати рішення, а не замінювати їхню оцінку. Системи повинні позначати високоризикові або граничні випадки для людського розгляду. Визначення відповідальності також є важливим — хто несе відповідальність за рішення, прийняті або змінені ШІ.

Насамкінець, важливо дотримуватися галузевих правил, таких як Закон США про чесну практику збору боргів або його аналоги в інших країнах. Автоматизована комунікація має уникати переслідувань, оманливих заяв або незаконних розкриттів.

Переформатування процесу повернення боргів за допомогою відповідального ШІ

Безперебійний збір боргів поєднує ШІ та людські ресурси для полегшення погашення. За умови прозорості та обережності, ШІ допомагає кредиторам передбачати потреби, спілкуватися з повагою та ефективно повертати кошти. Для лідерів у сфері фінтех головне — створювати системи, що роблять процес збору боргів менш конфронтаційним і більш співпрацею, поєднуючи фінансову відповідальність із довірою клієнтів.