Роль ШІ у безперешкодному 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 має репутацію агресивних дзвінків та головного болю з дотриманням правил. Але за лаштунками, це критично важливо для кредиторів та сервісних компаній, щоб підтримувати свою діяльність. Зі старінням портфелів та зменшенням стабільності споживчого кредиту, 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 США, 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 принаймні 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, зберігаючи дотримання правил та довіру клієнтів. Автоматизоване прийняття рішень, прогнозне моделювання, природні мовні взаємодії та оркестрація процесів дозволяють кредиторам охоплювати більше людей без збільшення кількості працівників.

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, дотримання правил, 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 платежу боржника. Ці оцінки допомагають визначити пріоритетність контактів, час і спосіб зв’язку. Ресурси можуть зосередитися на тих, хто найімовірніше відповість, зменшуючи марне звернення.

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 повідомлення SMS мають 42% рівень відкриття та прочитання проти 32% у електронних листах. Адаптивні стратегії, такі як ці, сприяють більш ніжним і краще вчасним підказкам, 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 розмови у масштабі, 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, а складні випадки передаючи 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, засновані на AI, знаходять винятки, позначають високоризикові рахунки та динамічно змінюють стратегії — все без участі людини.

5. Постійне навчання та зворотній зв’язок

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

Таким чином, колекції перетворюються на систему навчання, а не на фіксовану кампанію.

Етичні питання у AI-зборі боргів

Автоматизовані методи у такій делікатній 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, пропозиції 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 даних і безпека є незмінними вимогами. 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. Визначені пороги відповідальності також мають бути чітко встановлені, особливо щодо відповідальності за рішення, прийняті або змінені AI.

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