AI w windykacji: jak wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji w procesie odzyskiwania należności

10 kwietnia, 2025

Od jakiegoś czasu sztuczna inteligencja staje się nieodłącznym elementem naszej codzienności. Coraz więcej z nas używa ChatGPT zamiast tradycyjnej wyszukiwarki, pytamy AI o plan weekendowego wyjazdu czy rekomendację kurtki na górską wyprawę. Jednak prawdziwa rewolucja dopiero nadchodzi – szczególnie w sektorze finansowym i zarządzania należnościami. W obliczu wejścia w życie rozporządzenia AI Act firmy muszą nie tylko dostrzec potencjał nowych technologii, lecz również wypracować strategię ich bezpiecznego i zgodnego z prawem wdrażania.

Generatywna sztuczna inteligencja wraz z modelami językowymi i systemami uczenia maszynowego otwiera przed branżą zarządzania należnościami niespotykane dotąd możliwości optymalizacji procesów i zwiększenia ich skuteczności. Jednak korzystanie z tych narzędzi niesie ze sobą zarówno ogromny potencjał, jak i określone ryzyka. Wdrażając AI w swojej organizacji, musimy pamiętać o wymogach rozporządzenia o sztucznej inteligencji (AI Act), które zaczęło obowiązywać od 2 lutego 2025 r. Określa ono zasady dotyczące rozwoju, wdrażania oraz użytkowania sztucznej inteligencji w Unii Europejskiej.

Dostawcy wprowadzający systemy AI na rynek unijny są zobowiązani do zapewnienia, że ich produkty spełniają wymagania AI Act. Obowiązek ten obejmuje m.in. znakowanie produktów, dostarczanie szczegółowych informacji dotyczących systemów AI oraz przestrzeganie zasad transparentności i odpowiedzialności. Użytkownicy systemów AI muszą natomiast wdrożyć procedury zarządzania ryzykiem związanym z ich funkcjonowaniem, a także ustanowić odpowiednie zasady dotyczące zarządzania danymi, ze szczególnym uwzględnieniem ochrony danych osobowych, danych finansowych oraz bezpieczeństwa przetwarzania danych na terenie Unii Europejskiej.

Praktyczne zastosowania AI w windykacji

Obszar zarządzania należnościami oferuje wiele możliwości dla zastosowania sztucznej inteligencji. Do najważniejszych należą:

Personalizacja podejścia do dłużnika to obszar, w którym AI może wykazać się wyjątkową skutecznością. Algorytmy potrafią dostosować ton komunikacji i ofertę spłaty do indywidualnego profilu dłużnika, uwzględniając jego historię płatności, preferencje komunikacyjne i inne czynniki. Co więcej, systemy uczące się monitorują skuteczność różnych podejść i optymalizują strategie w czasie rzeczywistym.

Obecnie jednym z najpowszechniejszych zastosowań sztucznej inteligencji w windykacji są chatboty służące do komunikacji z dłużnikami. Te inteligentne systemy mogą prowadzić spersonalizowane rozmowy z klientami, przypominać o płatnościach i negocjować warunki spłaty zadłużenia. Ich największą zaletą jest dostępność 24/7, co pozwala na kontakt z dłużnikiem w dogodnym dla niego czasie, bez angażowania ludzkiego personelu. Zaawansowane chatboty potrafią analizować sentyment rozmowy i dostosowywać ton komunikacji, co znacząco podnosi skuteczność interakcji.

Mapowanie procesów windykacyjnych to kolejny obszar, w którym AI może przynieść wymierne korzyści. Algorytmy analizują cały proces od powstania należności po jej spłatę, identyfikując wąskie gardła i nieefektywne etapy. Dzięki temu możliwe jest optymalizowanie całego procesu na podstawie twardych danych, a nie tylko intuicji zarządzających.

Automatyczna analiza dokumentów stanowi istotne wsparcie dla działów prawnych. Systemy AI, wykorzystując technologię OCR, potrafią nie tylko odczytywać i konwertować tekst z różnych formatów dokumentów, ale także klasyfikować pisma według ich rodzaju oraz dokonywać ekstrakcji kluczowych informacji. Takie rozwiązanie wdrożyliśmy, rozszerzając funkcjonalność naszego konektora VSoft Court Portal Connector, zintegrowanego z Portalem Informacyjnym Sądów Powszechnych. Wykorzystując Azure Document Intelligence i ChatGPT, system skutecznie identyfikuje m.in. typ orzeczenia, dane stron, zasądzone kwoty, odsetki czy terminy płatności. Co ważne, radzi sobie z różnymi formatami dokumentów i niejednolitą strukturą pism sądowych. Automatyzacja tego procesu znacząco redukuje czas poświęcany na ręczne przeglądanie dokumentów przez pełnomocników, przyspiesza obieg dokumentów i redukuje ryzyko błędów ludzkich.

Wykrywanie nieefektywności procesowych odbywa się dzięki analizie danych historycznych. Algorytmy AI identyfikują, które etapy generują największe opóźnienia lub błędy, co pozwala na ich celową optymalizację. Na przykład system może wykryć nietrafione próby kontaktu z dłużnikiem o określonej porze dnia i zasugerować bardziej optymalne terminy.

Optymalizacja strategii windykacyjnych to efekt analizy danych historycznych przez AI. System potrafi przewidzieć, które metody (e-mail, SMS, telefon) będą najskuteczniejsze dla konkretnego dłużnika, a także które strategie negocjacyjne przynoszą najlepsze rezultaty dla różnych segmentów klientów.

Automatyczna klasyfikacja spraw według ryzyka odzyskania należności pozwala na priorytetyzację działań windykacyjnych. Dzięki temu zespół może skupić się na sprawach o wysokim priorytecie, podczas gdy mniej skomplikowane przypadki są obsługiwane w sposób zautomatyzowany.

Monitoring publicznych rejestrów przez AI umożliwia śledzenie zmian w KRS, BIG czy CEIDG w celu wczesnego wykrycia ryzyka niewypłacalności kontrahentów. To z kolei pozwala na podjęcie działań prewencyjnych, zanim sytuacja finansowa dłużnika ulegnie znaczącemu pogorszeniu.

Ryzyka związane z wdrożeniem AI

Wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji niesie ze sobą określone ryzyka, których świadomość jest kluczowa dla powodzenia całego procesu. Dobitnie ilustrują to przypadki, które już miały miejsce na rynku.

W 2024 r. pasażer linii Air Canada wygrał sprawę sądową po tym, jak chatbot AI błędnie poinformował go o możliwości zwrotu części kosztów biletu. Gdy linie lotnicze odmówiły zwrotu, powołując się na swój cennik, sąd orzekł, że firma ponosi pełną odpowiedzialność za informacje udzielane przez chatbota, nawet jeśli są one niezgodne z ich taryfami. Ten precedens pokazuje, jak istotne jest zapewnienie dokładności informacji przekazywanych przez systemy AI.

Inny przypadek dotyczy dealera samochodowego GM, którego chatbot został zmanipulowany przez klienta, oferując luksusowy pojazd wyceniony na 76 000 USD za symboliczną kwotę 1 USD. Choć do transakcji ostatecznie nie doszło, przypadek ten uwidocznił, jak łatwo modele AI mogą zostać oszukane przez użytkowników znających ich słabości.

Te przykłady jasno pokazują, że wdrażając AI, musimy starannie zarządzać ryzykiem i zbudować kompleksową strategię uwzględniającą aspekty technologiczne, regulacyjne oraz organizacyjne.

Strategia wdrażania AI w obszarze windykacji

Efektywne wdrożenie AI wymaga przemyślanego podejścia obejmującego następujące etapy:

– Zdefiniowanie celów biznesowych to pierwszy i kluczowy krok. Przed rozpoczęciem wdrożenia należy jasno określić, jakie problemy organizacja chce rozwiązać za pomocą AI: czy to automatyzacja obsługi klienta, poprawa skuteczności windykacji, wykrywanie oszustw finansowych, czy optymalizacja procesów sądowych. Warto rozważyć zarówno wykorzystanie sprawdzonych rozwiązań rynkowych, jak i wdrożenie systemów dostosowanych do specyficznych potrzeb organizacji.

– Ocena gotowości organizacji na AI obejmuje analizę infrastruktury IT oraz kompetencji pracowników. Bez odpowiedniego zaplecza technologicznego i kadrowego wdrożenie AI może generować wysokie koszty przy niskiej skuteczności. Warto przeprowadzić audyt gotowości i zidentyfikować obszary wymagające dostosowania.

– Wybór odpowiednich technologii i narzędzi wymaga podjęcia decyzji, czy organizacja skorzysta z gotowych rozwiązań zewnętrznych dostawców, czy też opracuje własne systemy. Gotowe narzędzia pozwalają na szybką implementację, ale oferują mniejszą kontrolę i elastyczność. Własne modele AI dają większą swobodę dostosowania, ale wymagają więcej czasu i zasobów na wdrożenie.

Integracja AI z istniejącymi systemami stanowi techniczne wyzwanie. Nowe rozwiązania muszą współpracować z obecnymi systemami bankowymi, CRM, systemami księgowymi czy systemami oceny ryzyka. Niedostateczna integracja może prowadzić do błędów operacyjnych i fragmentacji danych.

– Zapewnienie zgodności z regulacjami to aspekt szczególnie istotny w sektorze finansowym. AI musi działać zgodnie z RODO, PSD2, regulacjami KNF/EBA, a od 2025 r. także z rozporządzeniem AI Act. Przed wdrożeniem należy przeprowadzić audyt zgodności prawnej oraz zabezpieczyć dane osobowe klientów, np. poprzez ich anonimizację lub tokenizację.

– Budowanie zespołu ds. AI wymaga stworzenia interdyscyplinarnej grupy, która będzie odpowiedzialna za wdrożenie i utrzymanie systemów. Zespół powinien ściśle współpracować z działami biznesowymi, aby AI spełniało rzeczywiste potrzeby organizacji. Nie musi być liczny, ale musi być zmotywowany do przełamywania oporu organizacyjnego.

– Testowanie i pilotażowe wdrożenie pozwala na weryfikację skuteczności systemów AI na mniejszej grupie użytkowników. Testy w kontrolowanym środowisku umożliwiają identyfikację błędów i dostosowanie modeli przed pełnym wdrożeniem. Szczególnie istotna jest jakość danych treningowych, które powinny być reprezentatywne i wolne od tendencyjności.

– Monitorowanie i optymalizacja działania AI to ciągły proces. Należy wdrożyć mechanizmy analizy efektywności, ciągłego uczenia się oraz bezpieczeństwa. Regularne przeglądy i dostosowywanie modeli zwiększają ich skuteczność i redukują ryzyko błędów. Szczególną uwagę należy zwrócić na zabezpieczenie systemów przed manipulacją ze strony użytkowników.

– Edukacja pracowników i zmiana kultury organizacyjnej są niezbędne do skutecznego wykorzystania AI. Pracownicy muszą rozumieć, jak działają nowe technologie i jak mogą je wykorzystywać w codziennej pracy. Szkolenia, warsztaty i odpowiednie procedury współpracy między ludźmi a AI powinny być elementem szerszej zmiany kultury organizacyjnej.

– Skalowanie wdrożenia AI w całej organizacji następuje po udanym pilotażu. AI może być stopniowo wprowadzane w kolejnych obszarach, takich jak wykrywanie oszustw, scoring windykacyjny czy windykacja prawna. Stopniowe skalowanie pozwala lepiej zarządzać ryzykiem i maksymalizować zwrot z inwestycji.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja oferuje ogromny potencjał w obszarze windykacji, jednak kluczowe jest rozpoznanie jej ograniczeń i odpowiednie zarządzanie ryzykiem. Modele AI muszą być trenowane na danych wysokiej jakości i chronione przed zagrożeniami wewnętrznymi oraz zewnętrznymi. Priorytetem powinno być bezpieczeństwo danych oraz integralność modeli.

Wdrożenie AI w instytucji finansowej to złożony proces wymagający jasno określonych celów, integracji z systemami IT, zgodności regulacyjnej oraz kompetentnego zespołu specjalistów. Kluczowe znaczenie ma testowanie, monitorowanie oraz edukacja pracowników.

Firmy, które odpowiedzialnie i strategicznie podejdą do wdrażania AI, zyskają przewagę konkurencyjną dzięki optymalizacji procesów, redukcji kosztów i zwiększeniu skuteczności windykacji. W erze cyfrowej transformacji i w obliczu zobowiązań wynikających z AI Act umiejętne wykorzystanie sztucznej inteligencji staje się nie tyle opcją, ile koniecznością dla firm chcących utrzymać pozycję rynkową.

Artykuł pojawił się na Pulsie Biznesu: https://www.pb.pl/ai-w-windykacji-jak-wykorzystac-potencjal-sztucznej-inteligencji-w-procesie-odzyskiwania-naleznosci-1237166

Mirosław Wnuk

Posiada ponad 20-letnie doświadczenie w branży IT. Projekty informatyczne zna od podszewki. Brał udział w ich realizacji zarówno w charakterze project managera, konsultanta, jak również dyrektora Pionu Analiz i Zarządzania Projektami. Z VSoft związany od 2008 r., obecnie jako dyrektor rozwoju obszaru windykacji odpowiada za projekty w obszarze windykacji i restrukturyzacji realizowane dla największych polskich instytucji finansowych (m.in. PKO BP, mBank SA, Alior Bank SA , Europejski Fundusz Leasingowy SA).