Cobrança de dívidas e o setor bancário, como a Inteligência Artificial permite cobrança precisa e vantajosa
A pandemia da COVID-19 trouxe tal instabilidade económica que a maioria dos governos propôs moratórias sobre insolvências. Ao mesmo tempo, muitas instituições tiveram de adotar rapidamente novos serviços digitais para continuar a servir os clientes, independentemente do quão preparadas estivessem para esta mudança.
Desde então, a maioria dos programas de tolerância que ajudaram os clientes durante a pandemia expirou, causando um aumento acentuado nas taxas de inadimplência.
Para terem sucesso, então, as instituições financeiras devem desenvolver uma estratégia de cobrança de dívidas que reduza o risco e aumente as cobranças sem exceder o orçamento operacional. A estratégia deve levar em consideração fatores como leis de conformidade, reputação da marca, exposição, nível de risco, eficácia das cobranças, qualidade das informações de contato e limitações de recursos internos.
Para obter o resultado certo é necessário conhecer melhor o cliente e compreender perfeitamente cada situação para desenvolver uma estratégia ideal. Isto anda de mãos dadas com uma base flexível que aproveita ao máximo as oportunidades promissoras decorrentes da banca digital e de tecnologias de ponta, como a inteligência artificial.
Como implementar inteligência artificial para melhorar a cobrança de dívidas da sua empresa?
Usando BigProfiles, plataforma de Inteligência Artificial desenhada para atividades de cobrança de dívidas, é possível realizar um estudo aprofundado das suas listas de devedores e assim montar estratégias data-driven que sejam capazes de reduzir riscos e custos, aumentando o número de recuperações e o total valor do recuperado.
Intuitiva e fácil de usar, a plataforma BigProfiles AI permite que mesmo aqueles sem conhecimento de codificação criem modelos preditivos capazes de:
- Identifique a porcentagem de pessoas espontâneas na lista. Desta forma estes perfis podem ser eliminados do processamento, poupando tempo e recursos.
- Preveja a propensão para liquidar créditos de NPL fora dos tribunais.
- Preveja o valor do portfólio. Ao prever o valor esperado de cada NPL é possível prever o valor futuro da carteira de crédito e dividi-la em segmentos com base no valor de recuperação futuro.
- Atribua as práticas mais complexas aos operadores mais experientes.
Ao fazer isso, desde o cientista de dados que lida com a análise de dados até o Gerente de Cobrança, será possível analisar a carteira de dívidas e definir as melhores estratégias baseadas em dados com base nessas análises para atingir os objetivos da empresa.
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