Sorunlu alacakların tahsilatına yapay zeka destekli modern dokunuş

Geleneksel risk modelleri, değişen koşulları kapsamayan sınırlı veri ve formüllere dayanır. Geleneksel yaklaşım, hangi borçların tahsilata gideceğini tahmin edemez. Uzun yıllar bu konuda güvenilecek tek şey uzmanlık ve tecrübeydi. Ancak artık alacakların tahsilatı modern yaklaşımlarla çok daha kolay hale geldi.

Yapay zeka ve makine öğrenimi, çeşitli kaynaklardan gelen muazzam miktardaki veriyi analiz ederek, temerrüt riski altındaki hesapların nasıl yönetileceği hakkında yeni bilgiler ortaya çıkarıyor. Ek olarak, makine öğrenimi düzenli olarak yeniden eğitilebiliyor ve yeni bilgiler gün ışığına çıktıkça doğruluğunu artırıyor.

Bu teknolojileri ilk benimseyenler, kredi portföylerinde şimdiden anlamlı getiriler elde etmeye başladı. Finans hizmetlerinde yapay zeka ve makine öğreniminin artan kullanımı, temerrütleri azaltmak için borç tahsilatında erken uyarı, borçluları kategorize etmek için rafine yöntemler ve müşteri katılımı için optimize edilmiş stratejiler içeren yeni bir çağ başlatıyor.

Erken uyarı sistemi

Borç tahsilatı ağırlıklı olarak reaktiftir ve bir borçlunun borcunu ödememesinin ardından kayıpları telafi etmeye çalışır. Makine öğrenimi, risk altındaki hesapları ödemelerde geri kalmadan önce proaktif olarak belirleme fırsatları yaratarak bu paradigmayı değiştiriyor.

Makine öğreniminin hesaplama gücü, borcun ödenmeyeceğini işaret eden önceden tanımlanmamış faktörleri keşfetmek için çok çeşitli veri türlerinin analiz edilmesine olanak tanır. Bu kalıpları tanımak, kuruluşlara kredi risk puanları gibi göstergelerin ötesinde içgörüler sağlar. Pandemi sırasında olduğu gibi koşullar değiştikçe, makine öğrenimi hesaplamalarına yeni verileri hızla dahil edebilir ve geleneksel risk modelleriyle imkansız olan yöntemlerle analizlerini gerçek zamanlı güncelleyebilir.

Makine öğrenimi, belirli borçlular için temerrüt olasılığını belirlemek için de kullanılabilir. Erken uyarı olarak adlandırılan bu yaklaşım, finans kuruluşlarının eforlarını risk altındaki müşterilere odaklamalarını ve mümkünse borçlarına aykırı davranmalarını engellemelerini sağlar.

Borçluları anlamak ve sınıflandırmak

Yapay zeka ve makine öğrenimi, kredi veren kurumların müşterilerini anlama biçimlerini de değiştiriyor. Borçluları sektöre dayalı bir kategoriye atayan geleneksel modelin aksine, veriye dayalı makine öğrenimi, bir borçluyu farklı pazar segmentlerinde benzersiz kılan yanlarının ne olduğunu ortaya çıkarabilir ve bu doğrultuda en doğru yaklaşımların belirlenmesine yardımcı olabilir.

Borçlunun durumunu anlamak için çok sayıda faktörü hesaba katmak etkili borç tahsilatı için kritik öneme sahiptir. Yapay zeka ve makine öğrenimi aracılığıyla, hangi borçluların temerrütleri kendi başlarına çözebileceğini (kendi kendine iyileştirme) ve hangilerinin kredinin yeniden yapılandırılması veya değiştirilmiş geri ödeme koşulları gibi proaktif müdahaleye ihtiyaç duyduğunu anlamak için nüanslı bir müşteri profili oluşturulabilir. Müşteri kategorizasyonundaki marjinal iyileştirmeler bile finans kurumlarına önemli getiriler sağlayabilir.

Optimize edilmiş müşteri katılımı

Telefon görüşmeleri, borç verenlerin ödeme sorunlarını çözmek için kullandıkları başlıca geleneksel müdahale yöntemidir. Otomatik mesajlar ve canlı temsilci görüşmeleri yer yer faydalı olabilirken, telefon görüşmeleri verimliliği giderek azalan bir araçtır.

Finans kuruluşları günümüzde müşterileriyle etkileşime geçmek için her zamankinden daha fazla yola sahip. Yüz yüze toplantılar, aramalar, e-postalar, kısa mesajlar, sosyal medya, web sitesi sohbeti ve mobil uygulamalar ellerinin altında. Ancak çok az kurum bu araçlardan azami düzeyde yararlanıyor.

Borç tahsilatını optimize etmek, yalnızca yöntemlerin bolluğuyla ilgili değildir. Hangi yöntemin kullanılacağını doğru bir şekilde seçmeyi, müşteriye ne zaman ulaşılacağını bilmeyi ve etkili bir mesaj hazırlamayı gerektirir. Bunların tümü bağlama bağlıdır ve çok sayıda değişkenden etkilenir; bu da onları müşteri katılımını artırmak için makine öğrenimi tarafından analiz edilmek için ideal hale getirir.

Örneğin, müşterinin kurumun mobil uygulaması ve web sitesinde tercih ettiği bir katılım yöntemi ve zamanının belirlenmesine yardımcı olan etkinlikleri, özelleştirilmiş bir yardım stratejisi tasarlamak için demografik ve finansal bilgilerle entegre edilebilir. Müşteri davranış verileri algoritmaya geri beslenirken, müşteri teması aşamalı olarak uyarlanır ve etkili hale gelir.

Yapay zeka, etkileşimi yeni yollarla da artırabilir. AI, farklı komut dosyalarının veya tekliflerin müşteri davranışlarını ve tahsilat durumunu nasıl etkilediğini belirlemek için müşteri aramalarından gelen ses kayıtlarını analiz edebilir. Bu bilgi temerrüdü önlemek veya çözmek için gelecekteki eğitimlere ve devam eden optimizasyonlara rehberlik edebilir.

Borç tahsilatında modernleşmenin faydaları

Yapay zeka ve makine öğrenimi borç tahsilatını giderek daha modern hale getirdiğinden, hem kredi verenleri hem de alanları etkileyen faydalar sunar. Borçluları anlama, tanımlama ve onlarla etkileşime geçme yeteneği, hem temerrüde düşmeyi önleyerek hem de vadesi geçmiş hesapları daha etkin bir şekilde ele alarak kayıpları azaltabilir. Veriye dayalı elde edilen verimlilik, operasyonlarda önemli tasarruflar sağlayabilir. Ek olarak, daha proaktif ve üretken müşteri erişimi, hem borçlu kişilerin hem de işletmelerin tahsilat aşamasına gelmeden borçlarını ödemelerine ve potansiyel iflası önlemek için borçlarını daha iyi yönetmelerine yardımcı olabilir.

İnnova PayFlex SmartCollect ile alacakların tahsilatına modern dokunuş

İnnova’nın 1200’ün üzerindeki uzmanının farklı sektörlere yönelik tecrübesiyle hayat bulan PayFlex SmartCollect, işletmenizin alacaklarının takip süreçlerine yenilikçi ve sürdürülebilir bir yaklaşım getiriyor. Büyük ölçekli operasyonlar yürüten kurumların alacaklarını yönetmelerini modern teknolojileriyle güçlendiren PayFlex SmartCollect, ek geliştirme maliyeti oluşturmadan müşteri gruplarına özel segmentasyon, skor ve süreç tasarlama yeteneği sunuyor.

PayFlex SmartCollect, müşterilerinizi dilediğiniz şekilde segmente etmenizi, veriniz üzerinden simülasyon yapmanızı, süreçlerinizi kolayca yönetmenizi ve tahsilat başarınıza göre süreçlerinizi yeniden tasarlamanızı sağlıyor.

PayFlex SmartCollect, GDS Decision Engine üzerinden sunduğu otomatik segmentasyon desteği ve PMML gibi yapay zeka destekli analitik servisleriyle tahsilat başarınızı artırıyor. Oluşturulan istatistik modellerle tahsilat süreçlerinizi etkin bir şekilde yönetirken, mevcut veriniz üzerinden yüksek doğruluk oranına sahip hedefler belirleyebilirsiniz.

Bankalar, tüketici finansmanı şirketleri, elektrik, doğal gaz, su dağıtım şirketleri, perakende zincirleri, varlık yönetimi şirketleri, telekom operatörleri ve internet servis sağlayıcıları için geliştirilen PayFlex SmartCollect, çok sayıda karar destek sistemi kullanan şirketlerin bile tek kişiyle tam kontrol sağlayabileceği kolay bir kullanım sunuyor. Bir holding veya grup şirketiyseniz, birden fazla kurumunuza ait verilerinizi tek bir sunucu kümesinde yönetebilirsiniz.