Chaque secteur est en constante évolution et il est indéniable que, au cours des dernières années, principalement à cause de la crise sanitaire, une série de processus se sont accélérés. Processus qui, il n’y a pas plus de trois ans, semblaient lointains et affrontables uniquement sur le long terme.
Le secteur Telecom ne fait pas exception et, bien qu’il ait pu obtenir quelques bénéfices en repensant la vie personnelle et le travail dans l’optique d’une plus grande présence du digital et du télétravail, il s’est retrouvé face à de nouveaux défis liés à la crise économique et à la constante et majeure concurrence sur le marché. Ces problématiques ont vu le jour suite à la naissance rapide de nouveaux compétiteurs qui ont donné vie à une vraie et propre guerre des prix, où chaque acteur a la nécessité de repenser continuellement ses propres stratégies pour maintenir la tranche de marché acquise sans perdre la qualité de son service.
Le dernier aspect négatif est lié à la crise énergétique qui a augmenté les coûts de gestion et le maintien des infrastructures de réseau qui sont à la base de la connectivité nationale.
Dans ce contexte de crise et d’incertitude, la gestion du crédit et du débiteur ont assumé une place centrale au sein du business des télécommunications, au point de devoir exiger une nouvelle façon de penser les processus de recouvrement de créances en s’orientant toujours vers une plus grande minutie, précision et efficacité.
Pour réussir à gérer le plus efficacement possible les activités de recouvrement dans un secteur où le taux de change et surtout des impayés est très élevé, il est nécessaire que les Telecoms se déplacent à grands pas vers les technologies capables de simplifier leurs processus internes et d’analyser des grandes quantités de données afin de pouvoir prendre toujours la meilleure décision possible, comme l’Intelligence Artificielle.
En utilisant l’Intelligence Artificielle, il est possible d’effectuer des analyses prédictives de la liste de clients et de réussir à mettre en place des solutions capables d’augmenter exponentiellement les possibilités de recouvrement des propres créances en réduisant en parallèle les coûts :
- Réduire les délais de recouvrement en éliminant du traitement les segments spontanés de façon à se concentrer sur les segments qui effectivement nécessitent un contact pour pouvoir recouvrer leur dette ;
- Identifier le potentiel de recouvrement pour chaque position débitrice ;
- Connaitre la valeur potentiellement recouvrable de chaque dette ;
- Affecter les opérateurs plus expérimentés aux dossiers les plus difficiles.
A travers la mise en œuvre de classes technologiques innovatives comme l’Intelligence Artificielle au sein de son propre processus de recouvrement de créances, les Telecoms auront la possibilité d’évaluer en avance la situation de leurs listes de débiteurs et d’utiliser la meilleure stratégie pour réussir à réduire le nombre de créances non recouvrées et, par conséquent, augmenter les gains de l’entreprise.
Comment est-il possible d’utiliser l’Intelligence Artificielle pour le Recouvrement de créances ?
Grâce à BigProfiles, la première plateforme d’Intelligence Artificielle pour le recouvrement de crédit, il est possible d’exploiter la puissance du Machine Learning pour analyser la liste des positions débitrices et réussir à mettre toujours en œuvre la stratégie la plus adaptée pour atteindre ses propres objectifs et viser la première place de son propre marché de référence.