Autor: Mateusz Sobolewski, VSoft SA
Rosnąca liczba spraw, coraz większe oczekiwania klientów i decydentów, potrzeba maksymalizacji odzysków sprawiają, że organizacje windykacyjne szukają nowych sposobów na zwiększenie efektywności działań. Jednym z obiecujących rozwiązań jest Agent AI, który analizuje dane o sprawie i proponuje pracownikom najlepszy kolejny krok .
Każda sprawa windykacyjna generuje ogromną ilość informacji. Obejmują one historię kontaktów z klientem, wcześniejsze działania windykacyjne, reakcje na komunikację, harmonogram spłat, informacje finansowe czy dane pochodzące z systemów zewnętrznych. Dodatkowo organizacje dysponują bogatymi zbiorami danych historycznych pokazujących, które działania przynosiły najlepsze rezultaty w określonych sytuacjach.
Agent AI może zwiększyć skuteczność procesu odzyskiwania należności podpowiadając najlepszy kolejny krok windykacyjny. Przyspieszyć workflow lub opóźniając skierowanie sprawy do sądu. Pozwala to na elastyczne podejście do sprawy bez sztywnych ram koszyków miesięcznych opartych na DPD.
Jak działa inteligentna rekomendacja?
Przykładowo, jeśli dłużnik regularnie reagował na wiadomości SMS, ale nie odbierał telefonów, nie odpisywał na emaile. Agent AI może zasugerować wysłanie przypomnienia SMS zamiast inicjowania kolejnej próby kontaktu telefonicznego czy mailowego. Agent może zaproponować zmianę workflow dla tej sprawy na zupełnie inne (bez maili i kampanii telefonicznej, ale przyspieszając decyzję o pozwaniu/wypowiedzeniu umowy) lub nawet stworzy indywidualną ścieżkę windykacji konkretnie dla tej sprawy. Agent AI sprawdzając meta data stwierdzi, że np. SMS nr 7 wysyłany w 50 DPD był najbardziej skuteczny dla spraw z przedziału 31-60DPD o podobnej charakterystyce, ponieważ to po jego wysłaniu znacząco rosła liczba wpłat. Zarekomenduje zatem wysłanie takiego sms wcześniej np. na 40 DPD.
W innym przypadku system może wskazać konieczność skierowania sprawy do bardziej zaawansowanego etapu procesu, np. pozwania sprawy, gdy analiza podobnych spraw pokazuje, że dalsze działania polubowne mają niewielką szansę powodzenia i jedynie opóźniają nieuniknione. Agent AI może proponować inną treść komunikatu zależnie od wieku, płci, regionu zamieszkania w tym odwołując się do moralności płatniczej. Przykładowo zaproponuje inny komunikat dla dłużnika z regionu, gdzie moralność płatnicza jest na wyższym poziomie odwołując się w treści do aksjologii spłaty zadłużenia, a tam gdzie wskaźnik moralności jest niższy skupi się na sankcjach i możliwych konsekwencjach braku spłaty.
Rekomendacje mogą obejmować między innymi:
- wybór najlepszego kanału kontaktu z klientem,
- określenie optymalnego momentu wykonania działania,
- wybór właściwej strategii negocjacyjnej,
- propozycję ugody lub harmonogramu spłat,
- przekazanie sprawy do kolejnego etapu procesu windykacyjnego,
- identyfikację spraw wymagających priorytetowego traktowania.
Co istotne, Agent AI nie zastępuje pracownika. Dostarcza mu rekomendację wraz
z uzasadnieniem opartym na danych, pozostawiając ostateczną decyzję człowiekowi.
Wykorzystanie doświadczeń z tysięcy spraw
Największą wartością Agenta AI jest zdolność uczenia się na podstawie wcześniej zakończonych postępowań. Tradycyjnie wiedza o skutecznych działaniach znajduje się
w doświadczeniu najlepszych pracowników. Agent AI pozwala tę wiedzę skodyfikować
i wykorzystać w całej organizacji. Jednocześnie sam będzie bazą wiedzy i kompetencji, która pozostaje w organizacji.
Analizując dane historyczne, system rozpoznaje wzorce wskazujące, jakie działania były najbardziej skuteczne dla określonych grup klientów, typów zobowiązań czy etapów zaległości. Dzięki temu możliwe jest podejmowanie decyzji opartych na danych, a nie wyłącznie na intuicji.
W praktyce oznacza to szybsze identyfikowanie działań przynoszących rezultat, ograniczenie nieskutecznych prób kontaktu oraz lepsze wykorzystanie zasobów zespołów operacyjnych. Dodatkowo system umożliwia ciągłe doskonalenie rekomendacji. Każda nowa sprawa wzbogaca bazę wiedzy i pozwala Agentowi AI jeszcze trafniej przewidywać skuteczne działania w przyszłości.
Człowiek i AI – najlepsze połączenie
Skuteczna windykacja wymaga nie tylko analizowania danych, ale również odpowiedniego zrozumienia sytuacji klienta. Dlatego przyszłość branży nie polega na zastępowaniu specjalistów przez sztuczną inteligencję, lecz na budowaniu współpracy człowieka
z technologią.
Agent AI przejmuje czasochłonne analizy i wyszukiwanie optymalnych scenariuszy działania, dzięki czemu pracownicy mogą skoncentrować się na podejmowaniu decyzji, budowaniu relacji z klientami oraz obsłudze bardziej złożonych przypadków.
Przyszłość inteligentnej windykacji
Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji stają się naturalnym elementem nowoczesnych procesów windykacyjnych. Agent AI rekomendujący najlepszy kolejny krok jest przykładem praktycznego wykorzystania danych i zaawansowanej analityki do wspierania codziennej pracy zespołów operacyjnych.
Organizacje, które potrafią efektywnie połączyć doświadczenie swoich pracowników
z możliwościami sztucznej inteligencji, będą w stanie szybciej podejmować trafne decyzje, poprawiać wyniki biznesowe i budować przewagę konkurencyjną na rynku.
Agent AI nie tylko analizuje przeszłość, ale pomaga podejmować lepsze decyzje na przyszłość – dokładnie wtedy, gdy są one najbardziej potrzebne.
