Роль ИИ в беспрепятственном взыскании долгов

Узнайте о самых интересных новостях и событиях в финансовых технологиях!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители в JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других

Сбор долгов часто несет в себе стигму агрессивных звонков и головной боли с соблюдением норм. Но за кулисами критически важно, чтобы кредиторы и сервисные компании поддерживали свои бизнесы. По мере старения портфелей и снижения стабильности потребительского кредита компании ищут способы оптимизировать процесс взыскания, сохраняя при этом достоинство заемщиков. Искусственный интеллект (AI) может помочь превратить традиционный сбор долгов в плавную, основанную на данных модель взаимодействия.

Использование AI в финансах

AI теперь используется для таких задач, как кредитное андеррайтинг, обнаружение мошенничества, торговля и чат-боты для обслуживания клиентов. Недавние исследования показывают, что глобальный рынок AI в финансах стоил около 38,36 миллиарда долларов в 2024 году, с прогнозами, предполагающими рост до 190,33 миллиарда долларов к 2030 году. Принятие AI в банковском секторе также ускорилось. Один опрос показал, что 78% учреждений теперь используют AI хотя бы в одной бизнес-функции, по сравнению с 72% в предыдущем году.

В сборе долгов и обслуживании задолженности AI становится все более популярным, поскольку он решает сложный баланс — максимизация коэффициентов восстановления при соблюдении норм и поддержании доброй воли клиентов. Автоматизированное принятие решений, предсказательное моделирование, взаимодействие на естественном языке и оркестрация процессов позволяют кредиторам охватывать большее число людей, не увеличивая численность персонала.

Как AI преобразует сбор долгов

Восстановление, основанное на AI, изменяет каждую часть процесса дебиторской задолженности, от сегментации до контакта и урегулирования. Эти пять преобразований работают вместе, чтобы повысить эффективность, соблюдение норм, доходность восстановления и опыт клиентов.

1. Предсказательная оценка платежного поведения

Модели машинного обучения анализируют старые данные по счетам, кредитные профили, модели транзакций, демографические сигналы и макро-тренды для оценки вероятности погашения долга заемщиком. Эти оценки помогают приоритизировать, какие счета следует контактировать, когда и каким образом. Ресурсы могут быть сосредоточены на тех, кто с наибольшей вероятностью ответит, снижая ненужные попытки связи.

2. Персонализированное общение

AI-системы изменяют тон, время и материал, чтобы соответствовать профилям заемщиков. Некоторые заемщики хорошо реагируют на электронные письма, другие — на мобильные приложения, а третьи — на голосовые звонки. Одним из проактивных способов увеличения склонности к платежам является установка запланированных SMS-напоминаний. Исследование показало, что SMS-сообщения имеют 42% уровень открытия и прочтения по сравнению с 32% для электронной почты. Адаптивные стратегии, подобные этим, приводят к более мягким и лучше временным побуждениям, а не к универсальным скриптам взыскания.

3. Разговорные агенты

Голосовые помощники или чат-боты выполняют рутинные задачи, такие как проверка баланса, предложение планов платежей или подтверждение данных. Эти системы могут вести разговоры в масштабе, инициируя эскалацию, когда требуется человеческое суждение.

Но есть одно «но» — исследование профессора Йельского университета и его коллег в 2022 году показало, что AI-звонки собрали на 9% меньше выплат в первые 30 дней после просрочки, чем человеческие агенты. Хотя разрыв со временем уменьшается, AI-звонки собрали на 5% меньше даже через год. Это предполагает, что голосовой AI лучше работает в гибридных условиях — обрабатывая простые взаимодействия, передавая сложные случаи квалифицированным агентам.

4. Автоматизированные рабочие процессы

AI-системы управляют всем рабочим процессом, от запуска напоминаний до последующего контроля эскалаций, маршрутизации дел к человеческим агентам, планирования выплат и проверки результатов. AI-управляемые движки правил находят исключения, отмечают высокорисковые счета и динамически переключают стратегии — все без участия человека.

5. Непрерывное обучение и обратная связь

AI-системы анализируют, какие сообщения работают, а какие приводят к просрочкам или дефолтам, и затем изменяют модели, чтобы это отразить. Эта обратная связь влияет на уточнение стратегии, улучшая правила сегментации, оптимизируя ритм и повышая коэффициенты восстановления. Таким образом, сбор долгов превращается в обучающую систему, а не в фиксированную кампанию.

Этические соображения в AI-сборе долгов

Автоматизированные методы в такой чувствительной области увеличивают опасения по поводу недостатка прозрачности, справедливости и согласия.

Важно быть открытыми и ясными. Кредиторы, использующие AI, должны иметь возможность показать, как принимались решения, особенно когда звонки, письма с предложениями или условия выплаты основаны на алгоритмах. Регуляторные рамки предостерегают от неясных AI-моделей, механизмы принятия решений которых не могут быть объяснены или проверены.

Снижение предвзятости должно быть проактивным. Модели, обученные на исторических данных, могут кодировать предвзятость, например, связывая демографические прокси с более низкой вероятностью погашения. Непрерывный аудит, ограничения справедливости и проверка на противодействие помогают защищаться от несправедливого обращения с защищенными группами.

Конфиденциальность и безопасность данных являются обязательными. Процессы взыскания часто используют личные, финансовые, поведенческие и геолокационные данные. Во многих юрисдикциях обязательства по Общему регламенту защиты данных или другим правилам защиты данных требуют явного раскрытия обработки, безопасных контролей и минимизации данных.

Человеческий контроль должен оставаться частью процесса. AI должен помогать людям принимать решения, а не заменять суждение. Системы должны отмечать высокорисковые или пограничные случаи для человеческой проверки. Пороги ответственности также должны быть определены, особенно в отношении того, кто несет ответственность за решения, принятые или измененные с помощью AI.

Наконец, важно следовать специфическим для сектора правилам, таким как Закон о справедливых практиках взыскания долгов в США или его аналогам в других странах. Автоматизированное общение должно избегать преследования, вводящих в заблуждение заявлений или незаконных раскрытий.

Переосмысление восстановления через ответственный AI

Беспрепятственный сбор долгов использует как AI, так и людей, чтобы сделать выплаты легкими. При применении с прозрачностью и заботой AI помогает кредиторам предсказывать потребности, общаться с уважением и эффективно восстанавливать деньги. Для лидеров финтеха истинный прогресс заключается в создании систем, которые делают сбор долгов менее конфронтационным и более совместным, согласуя финансовую ответственность с доверием клиентов.