Recouvrement de créances et secteur bancaire, comment l’Intelligence Artificielle permet un encaissement précis et avantageux
La pandémie de COVID-19 a conduit à une telle instabilité économique que la majeure partie des gouvernements a proposé un délai de paiement supplémentaire pour les dettes non soldées. Dans le même temps, de nombreux instituts ont dû adopter rapidement de nouveaux services digitaux pour continuer à servir les clients, indépendamment du fait qu’ils aient été prêts ou non à ce changement.
Depuis, la majeure partie des programmes de tolérance qui ont aidé les clients pendant la pandémie sont arrivées à échéance, causant une forte augmentation du taux d’insolvabilité.
Ainsi, pour avoir du succès, les instituts financiers doivent développer une stratégie de recouvrement de créances qui réduit le risque et augmente les encaissements sans dépasser le budget opérationnel. La stratégie doit tenir compte de facteurs dont les lois de conformité, la réputation de la marque, l’exposition, le niveau de risque, l’efficacité des encaissements, la qualité des informations de contact et les limites des ressources internes.
Pour obtenir le juste résultat, il est nécessaire de mieux connaitre le client et de comprendre en profondeur chaque situation pour développer une stratégie optimale. Cela doit aller de pair une base flexible qui exploite à fond les opportunités prometteuses dérivant du digital banking et de technologies à l’avant-garde comme l’Intelligence Artificielle. (AI).
Comment mettre en œuvre l’Intelligence Artificielle pour améliorer le recouvrement de créances de sa propre entreprise ?
En utilisant BigProfiles, Plateforme d’Intelligence Artificielle dessinée pour les activités de recouvrement de créances, il est possible d’effectuer une étude approfondie de ses propres listes de débiteurs et, de cette façon, de mettre en place des stratégies data driven qui soient en mesure de réduire les risques et les couts, tout en augmentant le nombre de recouvrements et la valeur totale du recouvré.
Intuitive et facile à utiliser, la plateforme d’IA BigProfiles permet, également, que celui qui ne possède aucune connaissance en termes de coding puisse créer des modèles prédictifs en mesure de :
- Identifier le pourcentage de spontanés au sein de la liste. De cette façon, de tels profils pourront être éliminés du traitement, faisant ainsi économiser du temps et des ressources.
- Prévoir la propension au recouvrement en voie extrajudiciaire des dettes NPL.
- Prédire la valeur du portefeuille. En prévoyant la valeur attendue de chaque NPL, il est possible de prévoir la valeur future du portefeuille de créances et de le diviser en segments basés sur la valeur du recouvrement futur.
- Confier les dossiers les plus compliqués aux opérateurs les plus expérimentés.
En agissant ainsi : du data scientist qui s’occupe de l’analyse des données jusqu’à la Collection Manager, il sera possible d’analyser son propre portefeuille de dettes et de mettre en œuvre, sur la base d’une telle analyse, les meilleures stratégies de data driven pour atteindre les objectifs d’entreprise.
Vous voulez en savoir plus sur comment mettre en œuvre BigProfiles au sein de votre entreprise et sur comment commencer à exploiter la puissance de l’Intelligence Artificielle ?
Remplis le formulaire ci-dessous et demande une démonstration gratuite avec un de nos consultants !