Le recouvrement de créance est une activité très complexe, qui, pour être menée à termes avec succès, impose aux entreprises une connaissance approfondie aussi bien des profils des débiteurs que les dettes correspondantes qui doivent être régularisées.
Nous avons déjà affronté le thème concernant l’analyse des débiteurs ici, du coup, aujourd’hui, nous verrons plus en détails l’étude des dettes à recouvrer avec l’Intelligence Artificielle, étude qui représente une activité complémentaire et nécessaire permettant aux entreprises de mettre en œuvre les stratégies les plus efficaces pour atteindre leurs propres objectifs.
Chaque dette se différencie d’une autre par certains paramètres, comme par exemple, sa valeur. Ainsi, nous pourrions avoir des dettes qui se réfèrent à des sommes qui peuvent être, d’un côté, très importantes, et à d’autres qui peuvent être également plus contenues.
Normalement, les entreprises qui s’occupent de recouvrement de créances ont un objectif de recouvrement, et tendent à traiter principalement les dettes qui ont une valeur plus élevée de façon à avoir de plus grandes possibilités d’atteindre leur propre objectif dans le plus bref délai possible tout en en minimisant les couts. Ces derniers varient énormément selon qu’il s’agisse du recouvrement d’une unique dette à 1 million d’euros ou à 100 dettes à 10.000 euros.
Nous avons déjà vu à quel point le premier pas à faire pour réussir à mettre en place une campagne de recouvrement efficace consiste à utiliser l’Intelligence Artificielle pour analyser la propension des débiteurs à payer leur dette. De cette façon, il est possible d’éliminer les segments de paiement spontanés et de se concentrer sur les débiteurs qui régulariseront plus probablement leur position et dont la valeur résultera plus élevée.
Mais les activités de recouvrement de crédits sont complexes et doivent prendre en considération une multitude de facteurs, comme le fait qu’un débiteur fortement appètent à régulariser sa dette puisse avoir l’intention d’en payer seulement une partie.
Il arrive souvent que dans une liste de débiteurs, beaucoup aient la possibilité (ou l’envie) de payer la totalité de leur dette. Concernant ces derniers, il devient absolument nécessaire pour l’entreprise qui s’occupe du recouvrement de savoir à l’avance la valeur attendue de ladite dette, c’est-à-dire, la somme qui sera probablement récupérée de cette créance, et cela est possible en utilisant l’Intelligence Artificielle avec la génération de modèles prédictifs de valeur.
En exploitant de tels modèles, il devient très simple d’avoir une vision analytique basée sur des données de sa propre liste de traitement. Par exemple, nous pourrions savoir que sur deux dettes à haute probabilité de recouvrement d’un montant respectif de 10.000 euros et de 7.000 euros, le débiteur de la première aura l’intention d’en régulariser seulement la moitié, tandis que le débiteur de la seconde aura l’intention d’en régulariser 90%. De cette façon, l’entreprise qui s’occupe du recouvrement aura la possibilité d’estimer le taux de recouvrement pour chacun d’eux et de décider de travailler dans un second temps le premier débiteur et de se concentrer en revanche sur le second.
Tu es en train de te demander comment est-il possible de générer des modèles prédictifs de valeur en quelques clics et de les appliquer à ta campagne de recouvrement de créances ?
Grace à BigProfiles et à sa plateforme de IA, il est possible de créer des modèles prédictifs de valeur en peu de temps et sans aucune connaissance en termes de coding ou de sciences des données. En outre, grâce à une interface intuitive et facile à utiliser, les entreprises seront en mesure d’analyser préventivement la propre liste de débiteurs et les dettes correspondantes et de mettre en œuvre des stratégies plus performantes pour atteindre leurs objectifs, non plus seulement en termes de nombre de dettes régularisées, mais également en termes de valeur économique régularisée au total.