Recupero Crediti e settore bancario, come l’Intelligenza Artificiale permette una riscossione precisa e vantaggiosa

La pandemia COVID-19 ha portato una tale instabilità economica che la maggior parte dei governi ha proposto una moratoria sulle insolvenze. Allo stesso tempo, molti istituti hanno dovuto adottare rapidamente nuovi servizi digitali per continuare a servire i clienti, indipendentemente da quanto fossero preparati a questo cambiamento.

Da allora, la maggior parte dei programmi di tolleranza che hanno assistito i clienti durante la pandemia sono scaduti, causando un forte aumento dei tassi di insolvenza.

Per avere successo, allora, gli istituti finanziari devono sviluppare una strategia di recupero crediti che riduca il rischio e aumenti gli incassi senza superare il budget operativo. La strategia deve tenere conto di fattori quali le leggi di conformità, la reputazione del marchio, l’esposizione, il livello di rischio, l’efficacia delle riscossioni, la qualità delle informazioni di contatto e i limiti delle risorse interne.

Per ottenere il giusto risultato è necessario conoscere meglio il cliente e comprendere a fondo ogni situazione per sviluppare una strategia ottimale. Ciò va di pari passo con una base flessibile che sfrutti appieno le promettenti opportunità derivanti dal digital banking e da tecnologie all’avanguardia come l’intelligenza artificiale (AI).

Come implementare l’intelligenza artificiale per migliorare il recupero crediti della propria azienda?

Utilizzando BigProfiles, piattaforma di Intelligenza Artificiale disegnata per le attività di recupero crediti, è possibile effettuare uno studio approfondito delle proprie liste di debitori e impostare in questo modo strategie data driven che siano in grado di ridurre i rischi e i costi, aumentando il numero di recuperi e il valore totale del recuperato.

Intuitiva e facile da usare, la Piattaforma di IA di BigProfiles permette anche a chi non possiede conoscenze in termini di coding di creare modelli predittivi in grado di:

• Identificare la percentuale di spontanei all’interno della lista. In questo modo tali profili potranno essere eliminati dalla lavorazione, facendo risparmiare tempo e risorse.
• Prevedere la propensione al saldo in via stragiudiziale dei crediti NPL.
• Predire il valore del portafoglio. Prevedendo il valore atteso di ogni NPL è possibile prevedere il valore futuro del portafoglio crediti e dividerlo in segmenti basati sul valore di recupero futuro.
• Assegnare le pratiche più complesse agli operatori più esperti.

Così facendo, dal data scientist che si occupa dell’analisi dei dati fino al Collection Manager, sarà possibile analizzare il proprio portafoglio debiti e impostare su tali analisi le strategie data driven migliori per raggiungere gli obiettivi aziendali.

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