Services financiers et Intelligence Artificielle, comment optimiser le recouvrement des Prêts non performants ?
Avec NPL (en anglais « Non Performing Loans ») on entend les prêts non performants, c’est à dire les prêts concédés par les banques à des personnes physiques ou à des entreprises qui ne parviennent plus à repayer le capital et les intérêts dus.
Avec la crise économique-financière post pandémie et l’éclatement de nouveaux conflits au Moyen-Orient, la situation économique européenne se trouve dans une phase de grande incertitude. Les difficultés qui en découlent sont en train de se refléter également sur les bilans des banques, ces derniers constituant les vrais piliers de la société de capitalisme dans laquelle nous vivons. L’augmentation des prix des biens primaires est, en effet, en train de conduire à une difficulté croissante pour les familles et les entreprises à repayer leurs dettes, provoquant une majeure fragilité des instituts de crédit. Effectivement, ces derniers se retrouvent dans l’impossibilité, dans la plus grande majorité des cas, à recouvrer leurs propres crédits.
Pour réussir à répondre efficacement à cette situation difficile, les banques ont la nécessité de réorganiser entièrement leur propre gestion du crédit. Elles optent ainsi pour une approche toujours plus intégrée qui optimise les services de recouvrement à travers la digitalisation et la personnalisation des processus à chaque cas, de façon à réussir à augmenter la possibilité de recouvrer le crédit maturé à l’égard du privé ou de l’entreprise, et, en même temps de fournir le meilleur service possible.
Tout cela est possible exclusivement en s’ouvrant à de nouvelles classes technologiques comme l’Intelligence Artificielle, les seules capables de fournir aux entreprises du secteur la possibilité de :
- Identifier le pourcentage de “spontanés » parmi leur liste de débiteurs. De cette façon, de tels profils pourront être éliminés de la production, faisant économiser du temps et des ressources ;
- Prévoir, parmi les NPL en leur possession, quels sont ceux qui ont la plus grande probabilité de devoir être recouvrés par voie extrajudiciaire.
- Prédire la valeur du portefeuille. En prévoyant la valeur attendue de chaque NPL, il est possible de le diviser en segments basés sur la valeur du recouvrement futur.
- Confier les pratiques les plus complexes aux opérateurs les plus expérimentés.
Tout cela peut se résumer en un simple mot : proactivité. Les entreprises modernes, et en particulier les banques, doivent réussi à effectuer un pas en avant à l’égard des consommateurs, en réussissant à prévoir les problèmes avant que ces derniers ne se présentent de façon à pouvoir les affronter et les résoudre.
C’est seulement de cette façon qu’il sera possible pour elles de réussir à éviter une gestion défaillante des crédits et éviter également des difficultés aussi bien pour leur propre entreprise que pour le particulier ou l’entreprise auxquels ils ont prêté de l’argent.
Comment est-il possible de mettre en œuvre l’Intelligence Artificielle dans la gestion du recouvrement d’un NPL ?
Avec BigProfiles, qui met à disposition de ses clients une plateforme d’Intelligence Artificielle facile et intuitive en mesure d’analyser en très peu de temps de très grandes quantités de données, adaptée aussi bien aux experts du secteur qu’à ceux qui n’ont aucune connaissance en termes de coding.
Grace à elle, l’équipe d’experts en sciences des données, avec l’équipe opérationnelle et le service en charge du recouvrement de crédit, auront la possibilité de prédire les comportements des clients et des entreprises au sein de leur propre CRM et de mettre en œuvre, par conséquence, des modèles en mesure de tracer, même en temps réel, les meilleures stratégies pour effectuer le recouvrement, en rendant possible une augmentation des dettes recouvrées jusqu’à 53%.
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