Les entreprises qui s’occupent de recouvrement de créances peuvent avoir différents types d’objectifs, certains liés à la quantité de créances et d’autres liés à la qualité, autrement dit à la valeur de la créance. Le premier, comme nous l’avons abordé dans cet article, se réfère au nombre de positions que nous sommes en mesure de recouvrer dans une période de temps donnée, tandis que le second, que nous traiterons aujourd’hui, fait référence à la valeur globale recouvrée.
Chaque impayé se différencie d’une autre sur la base de sa valeur économique et selon le profil des débiteurs. Mettre en place une campagne sur la valeur économique globale du recouvré impose, cependant, une analyse très complexe. En effet, il s’agit de présupposer un double niveau d’étude qui, outre à la propension au règlement de la dette de la part de chaque débiteur, concerne aussi la valeur attendue de chaque dette.
Dans une campagne de Phone Collection, par exemple, il serait possible de se trouver devant un groupe de débiteurs qui, même s’ils ont une propension au recouvrement similaire, a, en son sein, différentes valeurs à recouvrer. Pour réussir à recouvrer la valeur la plus élevée possible, l’entreprise qui s’occupe de la campagne devrait décider de miser sur les débiteurs qui non seulement ont une forte propension à régler leur impayé, mais aussi ceux dont la valeur attendue du recouvrement est majeure.
L’alternative, qui est aussi la méthode de traitement utilisée par les entreprises qui s’occupent de recouvrement de créances, est celle de procéder au contact aléatoire de la liste de débiteurs, en espérant qu’on réussisse à atteindre l’objectif économique. De cette façon, en revanche, le temps et les ressources sont utilisées sans critère et leur effet risque d’être neutralisé.
Pour réussir à exploiter au maximum les ressources, il est nécessaire de s’appuyer sur les nouvelles technologies, comme l’Intelligence Artificielle.
Grace à cette dernière, il devient possible d’effectuer en très peu de temps une analyse approfondie de la propension au paiement du débiteur et de la valeur attendue de chaque recouvrement, en permettant de mettre en œuvre la meilleure stratégie pour atteindre l’objectif.
Mais comment est-il possible d’utiliser l’Intelligence Artificielle dans l’analyse de la liste des débiteurs ?
Avec BigProfiles, la première Plateforme d’IA pensée pour le recouvrement de créance, il devient possible d’analyser aussi bien les dettes que les débiteurs et décider de travailler seulement ceux dont le recouvrement conduira effectivement l’entreprise à atteindre son objectif. Le tout en quelques clics et sans aucune connaissance en termes de coding.
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