Cada setor está em constante mudança e é inegável que nos últimos tempos, principalmente por causa da emergência sanitária, uma série de processos aceleraram que até não mais de três anos atrás pareciam distantes e só viáveis a longo prazo.
O setor de telecomunicações não é exceção e, embora tenha conseguido encontrar algum benefício na necessidade de repensar a vida pessoal e trabalhar com vistas a uma maior presença digital e inteligente foi confrontado com novos desafios relacionados com a crise econômica e o aumento da competitividade no mercado. Tudo isso tomou conta do rápido nascimento de novos concorrentes que deram origem a uma verdadeira guerra de preços, na qual cada ator tem a necessidade de repensar continuamente as próprias estratégias para manter a fatia de mercado adquirida sem perder qualidade no serviço.
O último aspecto negativo está ligado à crise energética que aumentou os custos de gestão e manutenção da infraestrutura de rede que são a base da conectividade nacional.
Neste contexto de crise e incerteza, a gestão do crédito e do devedor assumiu uma posição central dentro do negócio de telecomunicações, a ponto de exigir um repensar dos processos de gestão de crédito que é cada vez mais orientado para uma maior meticulosidade, precisão e eficiência.
A fim de gerir a cadeia de abastecimento de crédito da forma mais eficiente possível num setor em que a taxa de câmbio e acima de tudo a inadimplénca è muito alta necessário que a Telecom se direcione a tecnologias que possam simplificar seus processos internos e analisar grandes quantidades de dados para poder sempre tomar a melhor decisão possível, como a Inteligência Artificial.
Utilizando a Inteligência Artificial é possível realizar análises preventivas da lista de clientes e conseguir implementar soluções que podem aumentar exponencialmente as hipóteses de recuperação das suas dívidas ao mesmo tempo que reduzem os custos:
- Reduzir o tempo de recuperação, eliminando os segmentos espontâneos do processamento, de modo a concentrar-se nos segmentos que realmente precisam de um contato para recuperar a sua dívida;
- Identificar o potencial de recuperação de cada posição da dívida;
- Conhecer o valor potencialmente recuperável de cada dívida;
- Atribuir operadores mais experientes a práticas mais complexas.
Através da implementação de soluções tecnológicas inovadoras como a Inteligência Artificial dentro do seu próprio processo de recuperação de crédito, portanto, a Telecom terá a oportunidade de avaliar antecipadamente a situação de suas listas de devedores e usar de tempos em tempos a melhor estratégia para minimizar o número de dívidas pendentes e, consequentemente, aumentar os ganhos da empresa.
Como a IA pode ser usada nos processos de recuperação de dívidas?
Grazie a BigProfiles, la prima piattaforma di Intelligenza Artificiale per il Recupero Crediti, è possibile sfruttare la potenza del Machine Learning per analizzare la lista di posizioni debitorie e riuscire a mettere in pratica sempre la strategia più adatta per raggiungere i propri obiettivi e puntare al vertice del proprio mercato di riferimento.
Graças a BigProfiles, a primeira plataforma de Inteligência Artificial para cobrança de dívidas, é possível usufruir dopoder do Machine Learning para analisar as carteiras de dívida e poder sempre colocar em prática a estratégia mais adequada para atingir seus objetivos e mirar no topo do seu mercado-alvo.