A cobrança de dívidas é uma atividade muito complexa que, para ser realizada com sucesso, exige que as empresas tenham um conhecimento profundo tanto do perfil dos devedores quanto das dívidas a serem recuperadas.
Já tratamos aqui da análise dos devedorores, hoje abordaremos mais detalhadamente o estudo das dívidas a serem recuperadas com Inteligência Artificial, que representa uma atividade complementar e necessária para que as empresas possam implementar as melhores estratégias para atingir seus objetivos.
Cada dívida difere da outra em uma série de parâmetros, incluindo seu valor, de modo que podemos ter dívidas que se referem a valores muito grandes, como também a valores menores. Normalmente, as empresas que lidam com cobrança de dívidas e possuem meta de recuperação tendem a trabalhar com dívidas de valor mais alto, para ter mais chances de atingir sua meta no menor tempo possível e, ao mesmo tempo, minimizar os custos. Esses últimos variam muito, dependendo se o foco é a recuperação de uma única dívida de 1 milhão de euros ou de 100 dívidas de 10.000 euros.
Já vimos como o primeiro passo para estabelecer uma campanha de cobrança ideal é utilizar a Inteligência Artificial para analisar a propensão dos devedores a pagar a suas dívidas, de modo a eliminar os segmentos espontâneos e concentrar-se nos devedores com maior probabilidade de normalizar sua situação e cujo valor da dívida será mais alto.
Mas as atividades de cobrança de dívidas são complexas e precisam levar em conta uma série de fatores, como o fato de que um devedor altamente propenso a quitar sua dívida pode estar disposto a quitar apenas uma parte dela.
Muitas vezes acontece que numa lista de devedores muitos não tenham a possibilidade (ou vontade) de saldar a dívida integralmente, portanto torna-se absolutamente necessário que a empresa de cobrança de dívidas saiba antecipadamente o valor esperado de cada dívida, ou seja, o valor que provavelmente será recuperado daquela dívida, e isso é possível com o uso da Inteligência Artificial para gerar modelos preditivos de valor.
Ao explorar esses modelos, torna-se muito simples ter uma visão analítica com base nos dados da própria lista de processamento, por exemplo podemos saber que, de duas dívidas com alta probabilidade de recuperação de 10.000€ e 7.000€ respetivamente, o devedor da primeira estará disposto a pagar apenas a metade, enquanto o devedor da segunda estará disposto a pagar 90%. Desta forma, a empresa de recuperação terá a possibilidade de estimar quanto poderá recuperar de cada um deles e decidir trabalhar com o primeir mais tarde e se concentrar no segundo.
Está se perguntando como é possível gerar modelos preditivos de valor com apenas alguns cliques e aplicá-los à sua campanha de cobrança de dívidas?
Graças a BigProfiles e à sua Platforma de AI é possível criar modelos preditivos de valor em um tempo muito curto e sem nenhum conhecimento de codificação ou ciência de dados. Além disso, graças a uma interface intuitiva e fácil de usar, as empresas poderão analisar preventivamente sua lista de devedores e suas dívidas e implementar as melhores estratégias para atingir suas metas, não apenas em termos do número de dívidas pagas, mas também em termos do valor econômico total recuperado.