Intelligence Artificielle et modèles prédictifs de valeur pour un recouvrement de créance efficace
-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.
Intelligence Artificielle et Phone Collection : confier aux meilleurs agents les dossiers plus difficiles
Les campagnes de recouvrement de créances peuvent être très compliquées à gérer et les entreprises qui s’en occupent doivent prendre en considération de nombreuses variables pour réussir à atteindre leurs propres objectifs. Parmi ces variables, on retrouve la propension d’un débiteur à repayer sa dette et la valeur économique recouvrable. Actuellement, la méthode de traitement utilisée par la plus grande partie des entreprises qui s’occupent de recouvrement de créances consiste dans l’affectation aléatoire aux agents de plateau des contacts présents dans les listes, sans effectuer aucune analyse préventive sur ces dits contacts.