Kendala Dalam Penagihan Hutang Berbasis Data Serta Bagaimana Mengatasinya

Teknologi merubah hampir segalanya disekitar kita, tidak terkecuali industri penagihan hutang. Dengan proses nya yang rata-rata manual serta membutuhkan sumber daya yang tidak sedikit, sudah saat nya untuk industri penagihan di kawasan Asia bersiap untuk era teknologi.

Pelajaran yang dapat diambil oleh penyedia jasa penagihan hutang dari pandemi Covid-19 adalah, sulit nya mempertahankan tata cara penagihan konvensional. Contoh, peraturan pembatasan sosial demi menahan laju perseberan virus corona membuat agensi yang mengandalkan metode penagihan tradisional menjadi kurang efektif dalam membantu penyedia pinjaman menyelesaikan pelunasan hutang yang tertunggak.

Machine learning, menjadi teknologi solutif terhadap penagihan hutang yang cerdas serta mengatasi banyak kendala yang dihadapi baik oleh agensi, kreditur, maupun debitur dalam pelunasan tagihan yang belum diselesaikan. Bagi penyedia jasa penagihan, hal ini dapat meningkatkan efisiensi operasional dan ketaatan terhadap regulasi secara signifikan.

Sistem kerja Artificial Intelligence bukanlah sebuah misteri. Sistem yang bekerja dengan mempelajari data dengan begitu dapat memprediksi kemungkinan yang dapat terjadi dengan tingaky efisiensi serta efektifitas yang tinggi. Apabila dimanfaatkan dengan tepat Artificial Intelligence dapat memberikan informasi menyeluruh mengenai peminjam, dengan begitu dapat membantu penyedia pinjaman dalam memprioritaskan skala penagihan demi memaksimalkan pengembalian.

Meskipun sangat menjajikan, sistem pengembalian hutang berbasis data masih dikerebuti banyak kendala, terutama dalam mencuatnya kekhawatiran pelanggaran privasi dan keamanan data. Ditambah lagi kendala tersebut masih minim solusi dan terkadang mengganggu efektifitas industri penagihan berbasis data. Maka dari itu, untuk meraup potensi utuh dari penagihan berbasis data, bertumpu kepada pemahaman kendala yang sedang di hadapi serta bagaimana strategi penaggulangannya.

Tantangan terhadap implementasi artificial intelligence kedalam penagihan hutang

Tidak diragukan bahwa pendekatan berbasis data menjanjikan masa depan yang cerah bagi industri penagihan hutang. Bersamaan dengan pandemi Covid-19 diperkirakan kredit bermasalah akan meningkat baik itu di kawasan Asia maupun secara global, oleh karenanya industri penagihan membutuhkan instrumen yang tepat dalam membantu nasabah mereka dalam pelunasan tagihan yang belum terselesaikan. Di India contohnya, tinggi nya pinjaman ritel membuat peningkatan tajam terhadap kredit bermasalah dalam sektor pinjaman tanpa jaminan.

Banyak pekerjaan rumah yang harus diselesaikan industri penagihan. Contoh nya, tingkat kredit macet masih berada pada level tinggi secara global. Chart di bawah ini menunjukkan rasio kredit macet di negara Singapura, Vietnam, dan India.

Sayangnya, banyak penyedia pinjaman yang mencoba memanfaatkan Artificial Intelligence demi meningkatkan penagihan hutang, masih menghadapi banyak kendala. Tanpa mengetahui apa yang dapat dilakukan terhadap kendala tersebut atau harus kemana dalam mencari solusi, mereka belum bisa meraih manfaat penuh dalam pemanfaatan Artificial Intelligence kedalam pelunasan hutang.

Berikut adalah kendala terberat dalam implementasi pendekatan penagihan berbasis data serta bagaimana Flow mengatasinya.

Kesulitan dalam membangun pemodelan prediktif dengan data yang terbatas

Membangun solusi dengan berlandaskan Artificial Intelligence dapat membingungkan apabila kesiapan data tidak mendukung. Karena data adalah pusat dari setiap proyek Artificial Intelligence, kelangkaan data dapat menjadi penyebab pemodelan prediktif yang memiliki kualitas rendah. Meskipun begitu, masih banyak penyedia jasa penagihan hutang yang berusaha membangun solusi berbasis data demi mengatasi kendala tersebut. Biasa nya ini disebabkan oleh minim nya informasi data peminjam yang disediakan, karena yang didapat bukanlah riwayat finansial serta rekening nasabah secara utuh.

Penagihan hutang dapat menjadi lebih efektif apabila terdapat kejelasan mengenai data peminjam. Tetapi itu juga bisa menjadi kendala ketika data yang disediakan terbatas. Lebih jauh lagi, akan semakin menyulitkan dalam membangun pemodelan terukur dalam kondisi kelangkaan data. Di Flow, kami mengatasi kelangkaan data dengan menggunakan sumber data kecil namun terukur, yang sudah disediakan oleh nasabah, untuk menjalankan prediksi perilaku yang efektif serta pemodelan prediktif.

Masalah privasi membuat halangan dalam mengadopsi solusi berbasis AI

Tonggak hukum perlindungan data Eropa, GDPR, menyatakan pentingnya pengelolaan dengan menjaga kerahasiaan serta harga mahal dari pengelolaan dan penjagaan kerahasiaan data yang buruk. Tetapi, pengetatan peraturan dalam penjagaan kerahasiaan bisa menjadi halangan bagi sejumlah proyek Artificial Intelligence. Contohnya, masalah privasi dapat membatasi bagaimana data bisa didapatkan, mengganggu analisis data serta pemodelan yang dibutuhkan dalam menghasilkan info dalam menuntun pengambilan keputusan dari segi bisnis.

Banyak agen penagihan hutang yang mengadopsi solusi berbasis teknologi harus bekerja dalam area keterbatasan data. Contoh, nasabah mau para agen penagihan ini mengelola data pribadi mereka yang telah diterima dengan penuh kehati-hatian, sebagian besar sejalan dengan undang-undang privasi dan terkadang sejalan dengan kebijakan internal klien. Yang lebih menyulitkan pemodelan berbasis data di beberapa negara, data tidak di perbolehkan keluar dari wilayah negara tersebut.
Di Flow, kami menemukan cara bagaimana bernavigasi dalam masalah privasi dan keamanan data demi membuat aplikasi Artificial Intelligence mempermudah industri penagihan hutang meskipun dalam lingkungan regulasi data yang cepat berubah dan terfragmentasi. Contohnya, Flow memberikan opsi untuk mengubah data untuk mencapai keseimbangan yang tepat antara privasi dan utilitas.

Selain itu, Flow menyediakan daftar komponen yang dapat disusun dari aplikasi Artificial Intelligente yang berbeda. Ini mencakup pelatihan model, validasi, dan kemampuan eksekusi untuk berbagai algoritma untuk bekerja di lingkungan produksi di setiap negara. Kami memungkinkan pengelolaan proses pemodelan data di tingkat negara dengan opsi untuk memberikan pengukuran privasi agar tetap mematuhi peraturan yang berlaku.

Semantik menghalangi pengembangan instrumen pengumpulan data derbasis data yang efektif

Ketika semantik diperkenalkan terlalu awal dalam proses pemodelan, ini dapat menyebarkan kesalahan kedalam saluran akhir serta membatasi kinerja model peningkatan berulang. Seringkali, kami ingin menandai peminjam berdasarkan data profil mereka. Keakuratan fitur semacam itu sangat sulit untuk diukur dan dipertahankan, tanpa keutuhan dasar data utama. Lebih buruk lagi, setiap prediksi kesalahan dan semantik yang terkait disebarkan ke model berikutnya. Oleh karena itu, penting untuk fokus terhadap proses rekayasa fitur yang terukur.

Flow telah menghilangkan masalah ini. Pertama, kami menggunakan pendekatan tanpa pengawasan untuk mengekstrak fitur. Kedua, algoritma nya mengekstrak serangkaian fitur obyektif laten matematis standar sehingga dapat mencerminkan perilaku yang dapat diamati.

Flow AI Engine: Membuat penagihan hutang lebih efisien, terukur, dan cerdas dengan solusi berbasis data

Di Flow, kami membangun platform bertenaga Artifical Intelligence dengan berlandaskan prinsip desain yang membuat penagihan hutang tidak hanya lebih efisien dan terukur, tetapi juga cukup cerdas untuk terus meningkat secara berkelanjutan.

Gambar di atas mengilustrasikan arsitektur Flow AI Engine tingkat tinggi. Mesin AI memungkinkan aplikasi machine learning dibuat dan diterapkan dengan mudah dalam skala besar.

Flow Feature Engine secara otomatis menghitung ribuan fitur berguna namun ramah privasi yang mencerminkan perilaku peminjam secara online dan offline, dengan fokus pada perilaku komunikasi.

Flow Model Engine menyediakan platform yang kuat untuk membangun dan menerapkan aliran machine learning, dengan kemampuan tingkat enterprise seperti machine learning dan penjelasan model yang otomatis.

Aplikasi machine learning akan dibangun di atas Flow Model Engine berdasarkan persyaratan aktual dan kebutuhan bisnis.
Flow Feature Engine memberikan kemampuan untuk mengukur di tingkat negara dan dengan klien atau partner yang berbeda. Ini menyederhanakan persyaratan data, menghilangkan penyesuaian fitur, dan mempercepat pelatihan model untuk produk AI dengan fitur standar yang kaya.

Ketimbang membuat fitur yang “sudah biasa” dan sering kali sulit untuk diprediksi, fitur ini menghasilkan fitur unik pada pantauan sekilas tetapi langsung merujuk ke penghitungan dan menghasilkan prediksi perilaku target yang sebenarnya.

Flow Model Engine menyediakan daftar komponen yang dapat disusun menjadi beberapa aplikasi berbeda. Ini mencakup pelatihan model, validasi, dan kemampuan eksekusi untuk berbagai kelas algoritma, sehingga dapat bekerja dalam produksi skala besar.

Apa yang didapatkan saat memilih Flow untuk solusi penagihan hutang yang didukung AI?

Manusia membuat kesalahan yang dapat merugikan jika mempengaruhi kepatuhan terhadap aturan. Alat otomatisasi AI yang tepat akan menghilangkan kesalahan manusia serta bias dalam pengambilan keputusan sekaligus meningkatkan hasil pengumpulan.

Tidak diragukan bahwa analisis dan pemodelan prediktif adalah masa depan industri penagihan utang yang efisien dan efektif. Solusi untuk tantangan yang dihadapi industri saat ini dapat ditemukan dalam data yang tersedia. Memang, ide di balik AI dan machine learning adalah mendapatkan pengetahuan dari data untuk memungkinkan pengambilan keputusan untuk bisnis yang lebih baik.

Agen penagih utang dan pemberi pinjaman beralih ke alat yang didukung AI untuk mengekstrak pengetahuan tambahan dari data yang ada dan membuat proses lebih cepat, lebih efisien, dan sesuai dengan biaya yang lebih rendah. Misalnya, tim dapat fokus lebih awal pada rekening peminjam yang kemungkinan besar akan membayar kembali, memastikan tingkat pemulihan yang lebih tinggi.

Dengan alat yang didukung AI, industri penagihan hutang dapat dengan cepat dan mudah menentukan saluran komunikasi yang tepat untuk digunakan dengan akun tertentu. Instrumen digital cerdas selanjutnya akan membantu agensi memahami kapan saluran tertentu berfungsi paling baik untuk memastikan pengembalian hutang yang lebih efisien. Instrumen AI yang tepat akan memungkinkan agen penagih utang mendapatkan nilai lebih dari data yang sudah mereka miliki.
Agar tetap patuh dan efektif di tengah lingkungan peraturan yang mudah berubah dan preferensi pelanggan, ini membantu memilih alat AI yang tepat untuk operasi penagihan utang. Dengan bantuan dari Flow AI Engines, kami dapat menerapkan model prediksi ke masing-masing negara yang beroperasi sesuai dengan peraturan keamanan dan privasi data lokal. Ini juga memungkinkan kami untuk mempraktikkan interaksi Build-Measure-Learn kami dengan lebih baik dan jauh lebih efisien.