Il recupero crediti è un’attività molto complessa che per essere portata a termine con successo impone alle aziende una conoscenza approfondita tanto dei profili dei debitori quanto dei debiti che si devono recuperare.
Abbiamo già affrontato l’analisi dei debitori qui, quindi oggi ci occuperemo più nel dettaglio dello studio dei debiti da recuperare con l’Intelligenza Artificiale, che rappresenta un’attività complementare e necessaria al fine di poter permettere alle imprese di implementare le strategie migliori per raggiungere i propri obiettivi.
Ogni debito si differenzia dall’altro per alcuni parametri tra cui il suo valore, quindi potremmo avere debiti che fanno riferimento a somme molto importanti, così come a cifre più contenute.
Normalmente, le aziende che si occupano di recupero crediti e hanno un target sul recuperato, tendono a lavorare i debiti dal valore più elevato, in modo da avere maggiori possibilità di raggiungere il proprio obiettivo nel minor tempo possibile e, allo stesso tempo, minimizzare i costi. Questi ultimi variano molto a seconda che ci si concentri sul recupero di un unico debito da 1 milione di euro oppure a 100 crediti da 10.000 euro.
Abbiamo già visto come il primo passo da fare per riuscire ad impostare una campagna di recupero ottimale sia quello di servirsi dell’Intelligenza Artificiale per analizzare la propensione dei debitori a ripagare il proprio debito, così da eliminare i segmenti di spontanei e concentrarsi sui debitori che più probabilmente normalizzeranno la propria posizione e il cui valore del debito risulterà più elevato.
Ma le attività di recupero crediti sono complesse e devono tenere in considerazione una molteplicità di fattori, come ad esempio il fatto che un debitore altamente propenso a saldare il proprio debito possa essere intenzionato a saldarne solo una parte.
Capita spesso che in una lista di debitori molti non abbiano la possibilità (o la voglia) di ripagare il proprio debito nella sua interezza, per cui diviene assolutamente necessario per l’azienda che si occupa del recupero conoscere in anticipo il valore atteso da ciascun debito, cioè la somma che sarà probabile recuperare da quel debito e ciò è possibile utilizzando l’Intelligenza Artificiale per generare dei modelli predittivi di valore.
Sfruttando tali modelli diviene molto semplice avere una visione analitica basata sui dati della propria lista di lavorazione, ad esempio potremmo sapere che su due debiti ad alta probabilità di recupero rispettivamente da 10.000€ e 7.000€, il debitore del primo sarà intenzionato a ripagarne solo la metà, mentre il debitore del secondo il 90%. In questo modo, l’azienda che si occupa del recupero avrà la possibilità di stimare quanto potrà recuperare da ciascuno di essi e decidere di lavorare successivamente il primo e di concentrarsi invece sul secondo.
Ti stai chiedendo come sia possibile generare modelli predittivi di valore con pochi click e applicarli alla propria campagna di recupero crediti?
Grazie a BigProfiles e alla sua Piattaforma di AI è possibile creare modelli predittivi di valore in pochissimo tempo e senza nessuna conoscenza in termini di coding o data science. Inoltre, grazie ad una interfaccia intuitiva e user-friendly, le aziende saranno in grado di analizzare preventivamente la propria lista di debitori e i relativi debiti e implementare le strategie migliori per poter raggiungere i propri obiettivi, non più solo in termini di numero di debiti saldati, ma anche di valore economico recuperato totale.