Merangkul pembelajaran mesin untuk menciptakan pengalaman konsumen yang positif dalam Debt Collections

Pembelajaran mesin pada dasarnya adalah penerapan kecerdasan buatan untuk memberikan sistem kemampuan untuk belajar secara otomatis dan meningkatkan pemahaman mereka tanpa diprogram secara eksplisit. Dalam konteks mengingat pendekatan sentris pelanggan dan pengalaman koleksi, pembelajaran mesin adalah alat yang sangat fungsional untuk membantu mempersonalisasi pengalaman setiap konsumen, secara efektif, sehingga membantu dalam menyelesaikan utang mereka.

Bagaimana cara perusahaan penagih utang menerapkan Pembelajaran Mesin ke bisnis mereka?

Pembelajaran mesin dapat dimanfaatkan untuk memahami ilmu perilaku di seluruh perjalanan, yang dimulai dari keterlibatan awal konsumen hingga tahap terakhir. Cara untuk mengubah penagihan utang adalah dengan berfokus pada bagian pembelajaran mesin serta bagian pengalaman digital pertama bagi konsumen. Misalnya, ketika sebuah perusahaan mengirim jutaan email per hari dan ribuan pesan teks per minggu, titik data ini membantu Machine learning memahami setiap klik dan setiap tindakan yang dilakukan melalui pesan yang disediakan oleh perusahaan.

Data keterlibatan ini membantu memahami bagaimana pelanggan akan bereaksi pada setiap langkah dan kemudian mempersonalisasi pesan yang sesuai. Pembelajaran mesin dengan ini digunakan untuk mempersonalisasi dan mengoptimalkan setiap langkah perjalanan pelanggan, sehingga memastikan bahwa mereka membantu pelanggan menjadi pendukung merek. Proses ini juga akan membantu merek menyadari siapa pelanggan potensial yang sebagian besar akan default pembayaran mereka. Dalam skenario seperti itu, lebih mudah untuk memberi mereka pilihan dan mengurangi kredit macet.

Sekarang mari kita lihat keuntungan menggunakan AI dan ML dalam penagihan utang:

1. Untuk meningkatkan komunikasi : Debitur dan penagihan utang adalah topik yang sangat sensitif, dan tidak mudah untuk melakukan percakapan ini dengan orang-orang yang tidak mampu melakukan pembayaran. Alat yang didukung AI dan ML, seperti bot obrolan dapat membantu bisnis pinjaman dengan dipersonalisasi. Dipersonalisasi pada dasarnya berarti dibuat khusus berdasarkan gaya pengguna, usia, sensitivitas, dan banyak faktor lainnya.

2. Untuk lebih memahami pelanggan Anda : Rata-rata orang memiliki lebih dari satu kartu kredit, lebih dari satu pinjaman dan mungkin lebih dari satu rekening bank. Sekarang untuk memahami profil peminjam dan riwayat hutang mereka, AI perlu digunakan karena ini tidak dapat dicapai secara manual.

3. Untuk mengoptimalkan strategi penagihan utang: Alat yang didukung AI dan ML dapat membantu meningkatkan pengambilan keputusan manusia dalam penagihan utang. Perangkat lunak ini bekerja dengan data historis tentang peminjam yang bangkrut dan yang tidak mampu, membuatnya lebih mudah untuk menemukan akun yang berisiko . Ini membantu dalam menandai potensi terlambat atau tidak membayar, memungkinkan perusahaan untuk menerapkan strategi proaktif, bukan reaktif.

4. Untuk merampingkan proses: Ketika kita berbicara tentang merampingkan proses, itu bisa sesederhana mendapatkan semuanya secara online daripada harus secara fisik mengunjungi lembaga keuangan. Dengan menerapkan AI, seseorang dapat menyelaraskan semuanya sesuai dengan pengalaman pelanggan dan menghilangkan semua langkah yang tidak perlu. AI dapat membantu dengan pengingat berkala juga dalam kasus seperti itu.

AI adalah alat, bukan solusi. Namun, ada manfaat yang terlibat dalam proses:

1. Tingkat pengembalian yang lebih baik: Sudah pasti bahwa setiap lembaga keuangan menanggung kerugian setiap tahun, sehingga mempengaruhi neraca mereka. Kerugian ini bisa sangat besar yang pada gilirannya dapat berdampak pada PDB negara-negara di tingkat makro. Namun, dengan menggunakan AI dan analisis model prediktif, penilaian risiko, dan deteksi penipuan, seseorang dapat menyimpan kekayaannya, hingga keuntungan sebesar 38 persen.

2. Lebih sedikit kebangkrutan: Lembaga keuangan sebelumnya digunakan untuk menerapkan langkah-langkah motivasi untuk menghargai peminjam untuk membayar kembali pinjaman. AI harus digunakan untuk skenario seperti itu di mana profil sarat risiko terlihat sebelum mereka melakukan penundaan pembayaran. Sistem seperti itu bahkan dapat membiarkan perusahaan menilai apakah seseorang harus mendapatkan pinjaman sejak awal, membantu perusahaan menghindari pinjaman kepada klien berisiko alih-alih menegosiasikan jadwal pembayaran di kemudian hari.

3. Komunikasi otomatis: Salah satu hal terbaik sekarang di industri ini adalah chatbots. Chatbots akan mendekati konsumen di tempat dan waktu yang tepat. Misalnya, chatbot dapat melakukan ping ke klien saat mereka online di media sosial. Ini adalah salah satu cara paling efektif dalam menjangkau mereka untuk mengomunikasikan pesan kami. Ini bahkan membantu dalam memahami dan mengkategorikan peminjam.

Selain itu, pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan juga dapat meningkatkan keterlibatan dengan cara yang lebih baru. Misalnya, AI dapat menganalisis audio dari panggilan pelanggan untuk menentukan bagaimana skrip atau penawaran yang berbeda memengaruhi respons pelanggan dan status koleksi. Ini pada dasarnya bekerja seperti analisis perilaku dan informasi ini dapat memandu pelatihan di masa depan dan pengoptimalan berkelanjutan untuk mencegah atau mengatasi kenakalan. Untuk mengakhiri ini, kita dapat mengatakan AI dan ML adalah alat penting dari industri ini dan perusahaan penagihan utang dapat menciptakan kembali pengalaman pelanggan, menyelaraskan operasi bisnis, dan mendorong resolusi yang sempurna dan lebih cepat. Dengan demikian kebutuhan saat ini!