Membuat Penyelesaian Hutang Lebih Cerdas dan Lebih Mudah

Model pinjaman kredit telah mengalami perubahan yang luar biasa dalam beberapa tahun terakhir. Dengan berkembangnya basis pelanggan yang mengedepankan perangkat seluler, permintaan kredit yang tinggi, dan regulasi yang fleksibel, pinjaman digital tumbuh secara eksponensial. Kegiatan transaksi pelanggan secara keseluruhan telah mengalami pertumbuhan rata-rata dari 12,75% menjadi 14,9% pada negara berkembang di kawasan Asia, dan dari 6,0 menjadi 8,1 di emerging market kawasan Asia, seperti yang sampaikan dalam laporan oleh McKinsey. indikator ini selaras dengan meningkatnya penggunaan smartphone untuk kegiatan transaksi finansial. Namun, dengan pertumbuhan yang luar biasa ini, muncul tantangan untuk memastikan penagihan hutang yang sesuai – tanpa mengorbankan pengalaman si peminjam.

Modernisasi penagihan hutang: mandat baru

Lembaga keuangan semakin menjauhi taktik penagihan agresif untuk pengembalian hutang. Praktik tradisional yang diterapkan untuk memantau nasabah yang memiliki potensi mangkir dan pengumpulan jumlah nasabah yang terlambat dalam membayar sering kali berujung pada kegagalan baik itu terhadap pengalaman nasabah maupun pemulihan hutang itu sendiri. Tingkat keberhasilan pemulihan untuk menindaklanjuti nasabah melalui telepon, mengirim email, dan merekomendasikan rancangan pembayaran paling tinggi 20%. Nasabah yang cerdas juga akan meminta pengalaman yang dipersonalisasi pada platform digital yang memberikan privasi dan kenyamanan. Ini memaksa perusahaan untuk memikirkan kembali praktik pengelolaan nasabah mereka dengan mengadopsi teknologi inovatif untuk merampingkan proses penagihan guna meminimalkan tagihan, kehilangan nasabah, dan nasabah bermasalah.

Bagaimana AI merevolusi penagihan utang

Seiring industri peminjaman menjadi semakin berpedoman dengan data dan berpusat pada nasabah, teknologi baru seperti artificial intelligence (AI), machine learning (ML), dan analitik prediktif yang membantu mendorong personalisasi, meningkatkan pengalaman nasabah, mengurangi risiko, dan meningkatkan pendapatan.

Cara AI mendefinisikan ulang penagihan utang:

Mengidentifikasi calon nasabah mangkir

AI telah digunakan oleh lembaga keuangan guna menilai aplikasi pinjaman terhadap risiko kredit pada tahap penilaian kredit. Semakin banyak perusahaan Fintech dan lembaga keuangan yang menggunakan AI untuk membuat nilai data peminjaman alternatif untuk lebih dari 80% populasi India yang tidak memiliki nilai kredit. Agen penagih juga menggunakan AI untuk mengumpulkan informasi yang lebih dalam dari data yang didapat di akun pelanggan serta kegiatan online mereka. Informasi tersebut kemudian digunakan untuk menjalankan analisis prediktif guna mengidentifikasi potensi kasus nasabah mangkir dan pengambilan tindakan proaktif seperti memprioritaskan daftar panggilan.

Menentukan strategi penagihan dan meningkatkan kepatuhan

Lembaga keuangan merancang strategi pengumpulan mereka berdasarkan tujuan bisnis spesifik dan infrastruktur IT mereka. Bergantung dari kesiapan digitalnya, mereka memanfaatkan data dan sumber daya internal atau menggunakan bantuan pihak ketiga untuk mengembangkan dan menerapkan model pemulihan yang lebih kompleks. Terlepas dari pendekatan yang mereka gunakan, platform pengumpulan berbasis AI membantu mengidentifikasi waktu dan kanal terbaik untuk menjangkau pelanggan, menghasilkan tingkat interaksi dan pembayaran yang lebih tinggi dibandingkan dengan panggilan telepon yang repetitif. Acima, penyedia jasa sewa untuk pembeli online menggunakan platform AI yang mengidentifikasi pelanggan mana yang lewat jatuh tempo, mereka yang paling mungkin membayar, hari dan waktu terbaik untuk menelepon pelanggan, dan sebagainya – dengan menganalisis riwayat panggilan sebelumnya. Platform ini juga terus belajar secara mandiri untuk menjadi lebih pintar dari waktu ke waktu.

Mempersonalisasi interaksi pelanggan

Mencari dan memantau data pelanggan dari berbagai sumber eksternal adalah tugas yang membosankan. Meskipun demikian, hal ini penting guna penagihan hutang yang efektif. Misalnya, penghentian tiba-tiba dengan mentransfer gaji di rekening bank nasabah merupakan indikasi pemindahan pekerjaan atau bahkan kehilangan pekerjaan. Departemen penagihan dapat menggunakan informasi tersebut untuk menjangkau pelanggan dan memberikan bantuan keuangan proaktif. Lembaga keuangan juga dapat menawarkan strategi mitigasi kerugian kepada nasabah tertentu seperti nasabah hipotek yang bermasalah atau kendaraan bermotor yang menunggak, guna mencegah hilangnya kepemilikan dengan menggunakan ML untuk melakukan analisis profil nasabah dan mencari strategi mitigasi yang paling sesuai. Bot pintar kemudian dapat digunakan untuk menjalankan strategi yang dipilih. Menurut CEO Brighterion, perusahaan MasterCard, pemanfaatan AI yang efektif dapat mengurangi tingakat nasabah bermasalah hingga sekitar 76%

Memaksimalkan kinerja penagihan hutang dengan AI

Lembaga keuangan progresif menyadari potensi besar AI dalam penagihan hutang dan sudah menerapkan model AI dan ML untuk mengubah sistem pengelolaan mereka. Meskipun meningkatnya pengadopsian sistem AI, penting untuk diingat bahwa AI adalah alat dan bukan solusi akhir – ini baik digunakan untuk memberdayakan agen guna meningkatkan pengalaman nasabah dan untuk membayar kembali hutang mereka.