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

Виконання боргів часто асоціюється з агресивними дзвінками та головним болем щодо відповідності. Але за лаштунками, це критично важливо для кредиторів та сервісних компаній, щоб підтримувати роботу своїх бізнесів. Зі старінням портфелів та зменшенням стабільності споживчого кредитування, компанії шукають способи оптимізувати процес збору боргів, зберігаючи гідність позичальників. Штучний інтелект (AI) може допомогти перетворити традиційні колекції у плавну, орієнтовану на дані модель взаємодії.

Використання штучного інтелекту у фінансах

Штучний інтелект тепер застосовується для таких речей, як кредитне підписання, виявлення шахрайства, торгівля та чат-боти для обслуговування споживачів. Останні дослідження показують, що глобальний ринок AI у фінансах у 2024 році оцінювався приблизно у 38,36 мільярдів доларів, з прогнозами зростання до 190,33 мільярдів доларів до 2030 року. Впровадження AI у банківському секторі також прискорилося. Одне опитування показало, що 78% установ тепер використовують AI у щонайменше одній бізнес-функції, порівняно з 72% у попередньому році.

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

Як AI трансформує збір боргів

AI-орієнтоване відновлення змінює кожен етап процесу отримання платежів, від сегментації до контакту та врегулювання. Ці п’ять трансформацій працюють разом для підвищення ефективності, відповідності, рівня повернення та досвіду клієнтів.

1. Прогнозне оцінювання платіжної поведінки

Моделі машинного навчання аналізують старі дані рахунків, кредитні профілі, транзакційні шаблони, демографічні сигнали та макроекономічні тенденції, щоб оцінити ймовірність сплати боржника. Ці оцінки допомагають визначити пріоритетність контактів, час і спосіб зв’язку. Ресурси можуть зосередитися на тих, хто найімовірніше відповість, зменшуючи марну роботу.

2. Персоналізоване спілкування

Системи AI змінюють тон, час і матеріал у відповідності до профілів боржників. Деякі позичальники добре реагують на електронні листи, інші — на мобільні додатки, а треті — на голосові дзвінки. Один із способів підвищити ймовірність платежу — встановити заплановані нагадування у SMS. Дослідження показало, що SMS мають 42% рівень відкриття та прочитання проти 32% у електронних листах. Адаптивні стратегії, такі як ці, сприяють більш м’яким і вчасним нагадуванням, ніж універсальні сценарії збору.

3. Розмовні агенти

Голосові помічники або чат-боти виконують рутинні завдання, такі як перевірка балансу, пропозиція планів платежів або підтвердження даних. Ці системи можуть вести масштабні розмови, одночасно ініціюючи ескалацію, коли потрібне людське судження.

Але є нюанс — дослідження професора Єльського університету та його колег у 2022 році показало, що AI-звонки зібрали на 9% менше платежів у перші 30 днів прострочення, ніж людські агенти. Хоча цей розрив зменшується з часом, AI-звонки зібрали на 5% менше навіть через рік. Це свідчить, що голосовий AI найкраще працює у гібридних налаштуваннях — обробляючи прості взаємодії, передаючи складні випадки досвідченим агентам.

4. Автоматизовані робочі процеси

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

5. Постійне навчання та зворотний зв’язок

Системи AI аналізують, які повідомлення працюють, а які спричиняють затримки або дефолти, і змінюють моделі відповідно. Цей зворотний зв’язок покращує правила сегментації, оптимізує ритм і підвищує рівень повернення. Таким чином, колекції перетворюються на систему навчання, а не на фіксовану кампанію.

Етичні питання у AI-зборі боргів

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

Важливо бути відкритим і чесним. Кредитори, що використовують AI, повинні мати можливість показати, як приймалися рішення, особливо коли дзвінки, листи або умови погашення базуються на алгоритмах. Регуляторні рамки попереджають про неоднозначні моделі AI, механізми прийняття рішень яких не можна пояснити або перевірити.

Профілактика упередженості має бути проактивною. Моделі, навчені на історичних даних, можуть закодовувати упередженість, наприклад, шляхом кореляції демографічних проксі з нижчою ймовірністю повернення. Постійний аудит, обмеження справедливості та тестування на протидію допомагають запобігти несправедливому ставленню до захищених груп.

Конфіденційність і безпека даних — це обов’язкові умови. Процеси збору часто використовують особисті, фінансові, поведінкові та геолокаційні дані. У багатьох юрисдикціях обов’язки за Регламентом захисту даних або іншими правилами вимагають явного розкриття обробки, безпечних контролів і мінімізації даних.

Людський контроль має залишатися частиною процесу. AI має допомагати людям приймати рішення, а не замінювати судження. Системи повинні позначати високоризикові або граничні випадки для людського перегляду. Відповідальність також має бути чітко визначена, особливо щодо тих рішень, які прийняті або змінені AI.

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