Роль штучного інтелекту у безперебійному стягненні боргів

Відкрийте для себе найкращі новини та події у фінансових технологіях!

Підпишіться на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інші

Стягнення боргів часто супроводжується стигмою агресивних дзвінків та проблемами з дотриманням норм. Але за лаштунками це критично важливо для кредиторів та обслуговуючих компаній, щоб підтримувати свої бізнеси. Оскільки портфелі старіють, а споживчий кредит стає менш стабільним, компанії шукають способи спростити процес стягнення при збереженні гідності позичальника. Штучний інтелект (ШІ) може допомогти перетворити традиційні методи стягнення в гладку, керовану даними модель взаємодії.

Використання ШІ у фінансах

ШІ зараз використовується для таких речей, як кредитна оцінка, виявлення шахрайства, торгівля та боти обслуговування споживачів. Недавні дослідження показують, що глобальний ринок ШІ у фінансах оцінюється приблизно в 38,36 мільярдів доларів у 2024 році, з прогнозами, що він зросте до 190,33 мільярдів доларів до 2030 року. Прийняття ШІ в банківському секторі також прискорилося. Одне опитування показало, що 78% установ зараз використовують ШІ принаймні в одній бізнес-функції, підвищившись з 72% у попередньому році.

У стягненні боргів та обслуговуванні боргів ШІ стає все більш популярним, оскільки він вирішує складний баланс — максимізація рівнів повернення при дотриманні норм і підтримці доброзичливості клієнтів. Автоматизоване прийняття рішень, прогнозна модель, взаємодії на природній мові та оркестрація процесів дозволяють кредиторам охоплювати більше людей без збільшення чисельності персоналу.

Як ШІ змінює стягнення боргів

Відновлення, кероване ШІ, змінює кожну частину процесу дебіторської заборгованості, від сегментації до контакту і врегулювання. Ці п’ять перетворень працюють разом для покращення ефективності, дотримання норм, рівня повернення та досвіду клієнтів.

1. Прогнозування поведінки щодо платежів

Моделі машинного навчання аналізують старі дані рахунків, кредитні профілі, шаблони транзакцій, демографічні сигнали та макро-тенденції для оцінки ймовірності, з якою боржник здійснить платіж. Ці оцінки допомагають пріоритизувати, які рахунки контактувати, коли та яким методом. Ресурси можуть зосереджуватися на тих, хто найбільш імовірно відгукнеться, зменшуючи марні звернення.

2. Персоналізоване спілкування

Системи ШІ змінюють тон, час і матеріали, щоб відповідати профілям боржників. Деякі позичальники добре реагують на електронні листи, інші на мобільні додатки, а інші — на голосові дзвінки. Один з проактивних способів підвищити ймовірність платежу — встановити заплановані SMS нагадування. Дослідження показало, що SMS-повідомлення мають 42% рівень відкриття та прочитання, порівняно з 32% для електронної пошти. Адаптивні стратегії, як ці, призводять до більш м’яких, краще спрямованих нагадувань, а не до універсальних сценаріїв стягнення.

3. Розмовні агенти

Голосові помічники або чат-боти виконують рутинні завдання, такі як перевірка залишків, пропозиція планів платежів або підтвердження даних. Ці системи можуть проводити розмови в масштабах, викликаючи ескалацію, коли потрібне людське судження.

Але є підступ — дослідження професора Єльського університету та його колег у 2022 році виявило, що дзвінки ШІ зібрали на 9% менше платежів протягом перших 30 днів після терміну, ніж це зробили людські агенти. Хоча цей розрив зменшується з часом, дзвонарі ШІ зібрали на 5% менше навіть через рік. Це свідчить про те, що голосовий ШІ працює найкраще в гібридних умовах — обробляючи прості взаємодії, передаючи складні випадки кваліфікованим агентам.

4. Автоматизовані робочі процеси

Системи ШІ керують усім робочим процесом, від активації нагадувань до подальшого слідкування за ескалаціями, маршрутизації справ до людських агентів, планування платежів та перевірки результатів. Двигуни правил, що працюють на ШІ, знаходять виключення, позначають ризиковані рахунки та динамічно змінюють стратегії — все без втручання людини.

5. Безперервне навчання та зворотні зв’язки

Системи ШІ аналізують, які повідомлення працюють, а які призводять до затримок у платежах або дефолтів, і потім змінюють моделі, щоб це відобразити. Цей зворотний зв’язок впливає на уточнення стратегії, покращуючи правила сегментування, оптимізуючи частоту та підвищуючи рівні повернення. У певному сенсі, стягнення перетворюється на навчальну систему замість фіксованої кампанії.

Етичні міркування в стягненні боргів за допомогою ШІ

Автоматизовані методи в такій чутливій сфері підвищують занепокоєння щодо відсутності прозорості, справедливості та згоди.

Важливо бути відкритими та зрозумілими. Кредитори, які використовують ШІ, повинні мати можливість показати, як ухвалювались рішення, особливо коли дзвонять, пропонують листи або умови повернення, базуються на алгоритмах. Регуляторні рамки попереджають про неоднозначні моделі ШІ, механізми ухвалення рішень яких не можуть бути пояснені або перевірені.

Усунення упереджень має бути проактивним. Моделі, навчальні на історичних даних, можуть кодувати упередження, наприклад, корелюючи демографічні проксі з нижчою ймовірністю повернення. Безперервний аудит, обмеження справедливості та тестування на протидію допомагають захистити від несправедливого ставлення до захищених груп.

Конфіденційність даних та безпека є непорушними. Процеси стягнення часто використовують особисті, фінансові, поведінкові та геолокаційні дані. У багатьох юрисдикціях зобов’язання відповідно до Загального регламенту захисту даних або інших правил захисту даних вимагають явного розкриття обробки, безпечних контролів і мінімізації даних.

Людський контроль повинен залишатися частиною процесу. ШІ має допомагати людям ухвалювати рішення, а не замінювати судження. Системи повинні позначати ризиковані або межеві випадки для людського перегляду. Пороги відповідальності також повинні бути визначені, особливо щодо того, хто відповідає за рішення, ухвалені або змінені ШІ.

Нарешті, критично важливо дотримуватись специфічних для сектора правил, таких як Закон про добросовісні практики стягнення боргів у США або його еквівалент в інших країнах. Автоматизоване спілкування повинно уникати переслідування, оманливих заяв або незаконних розкриттів.

Перехід до відновлення через відповідальний ШІ

Безперешкодне стягнення боргів використовує як ШІ, так і людей, щоб зробити повернення легким. Коли ШІ застосовується з прозорістю та обережністю, він допомагає кредиторам прогнозувати потреби, спілкуватися з повагою та ефективно відновлювати гроші. Для лідерів фінансових технологій справжнім досягненням є створення систем, які роблять стягнення менш конфронтаційним і більш співпрацею, узгоджуючи фінансову відповідальність з довірою клієнтів.