Đơn Giản Và Hiệu Quả Hơn Với Biện Pháp Thu Hồi Tân Tiến

Vài năm trở lại đây, các mô hình cho vay có những bước chuyển mình mạnh mẽ. Với tỷ lệ khách hàng sử dụng thiết bị công nghệ ngày càng tăng, nhu cầu tín dụng của đa số người dân ngày càng lớn, cùng các quy định cho vay được cải tiến linh hoạt hơn, hình thức cho vay tín dụng trên nền tảng công nghệ số đang phát triển theo cấp số nhân trên nhiều quốc gia và khu vực. Theo báo cáo của McKinsey, giá trị giao dịch trung bình của khách hàng đã tăng từ 12,75% lên đến 14,9% tại khu vực các nước Châu Á phát triển và từ mức 6,0 lên 8,1 tại các thị trường Châu Á mới nổi. Đây là tín hiệu đáng mừng cho thấy sự gia tăng phổ biến của hình thức giao dịch tài chính qua thiết bị di động công nghệ cao. Tuy nhiên, với đà phát triển này, thách thức đặt ra đối với ngân hàng và các tổ chức tín dụng là cải thiện quy trình thu hồi tín dụng, trong khi đó vẫn đảm bảo những trải nghiệm dịch vụ tích cực từ phía người tiêu dùng.

Hiện đại hóa quy trình thu hồi tín dụng: Sứ mệnh của những người tiên phong

Các tổ chức tín dụng ngày càng ưu tiên hạn chế những hình thức thu hồi tín dụng có tính chất gây căng thẳng. Những phương pháp truyền thống tập trung vào giải pháp đeo bám người vay để thu hồi khoản nợ đã chứng minh hiệu ứng ngược lại đối với cả hai phía: khách hàng và tổ chức cho vay tín dụng. Tỷ lệ thu hồi thành công khi thực hiện phương pháp làm việc với khách hàng qua điện thoại, gửi email và tư vấn giải pháp thanh toán hiệu quả nhất là 20%. Hiện nay, đại đa số khách hàng ưu tiên sử dụng những nền tảng có tính cá nhân hóa, đồng thời phải đảm bảo mức độ bảo mật và tôn trọng quyền riêng tư. Do đó, việc áp dụng công nghệ hiện đại vào quá trình thu hồi tín dụng nhằm đảm bảo ngăn ngừa rủi ro tổn thất chi phí, rò rỉ thông tin cá nhân và vi phạm quyền lợi của khách hàng cực kỳ cần thiết.

Công nghệ AI là cuộc cách mạng lớn đối với nghiệp vụ quản lý tín dụng

Theo đà phát triển của ngành kinh doanh tài chính hiện nay ngày càng tập trung vào nền tảng cơ sở dữ liệu và lấy khách hàng làm trung tâm, những tiến bộ công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI), Machine Learning (ML) và kỹ thuật phân tích dự đoán đang hỗ trợ tích cực quy trình cá nhân hóa, nâng cao trải nghiệm khách hàng với dịch vụ tài chính, giúp giảm thiểu rủi ro, từ đó tăng trưởng mức doanh thu của ngân hàng và các tổ chức tài chính.

Phương Thức Cải Tiến Của AI Đối Với Quy Trình Thu Hồi :

Xác định đối tượng khách hàng có rủi ro “nợ xấu”

Công nghệ AI đã được áp dụng tại nhiều tổ chức tài chính nhằm xác định mức độ rủi ro của một hồ sơ tín dụng ngay từ giai đoạn xét duyệt. Ngày càng có nhiều công ty Fintech và tổ chức tín dụng sử dụng công nghệ này làm cơ sở đánh giá hồ sơ vay của khách hàng , đặc biệt tại Ấn Độ, với hơn 80% dân số không có điểm tín dụng được ghi nhận chính thức. Nhân viên quản lý tài chính cũng sử dụng công nghệ AI thu thập thông tin trên tài khoản của khách hàng, và những hoạt động trực tuyến của họ, từ đó, hệ thống sẽ chạy các phân tích dự đoán nhằm xác định đối tượng vay có mức rủi ro nợ xấu cao hay thấp. Quy trình xử lý tín dụng sẽ dựa trên những phân tích này xây dựng chiến lược tiếp cận phù hợp, hiệu quả nhất.

Xác định chiến lược thu hồi hiệu quả và tăng tỷ lệ tất toán thành công

Các tổ chức tài chính đưa ra chiến lược quản lý nợ dựa trên mục tiêu kinh doanh cụ thể và cơ sở hạ tầng CNTT sẵn có. Tùy vào mức độ phát triển của nền tảng công nghệ sử dụng, các tổ chức này sẽ tận dụng nguồn dữ liệu và tài nguyên nội bộ hoặc hợp tác với đơn vị thứ ba để triển khai kế hoạch thu hồi tín dụng mang tính chất phức tạp hơn. Dù sử dụng cách tiếp cận nào, công nghệ AI giúp xác định thời gian và phương pháp tiếp cận khách hàng tối ưu nhất, nhằm tăng khả năng tương tác và cải thiện tỷ lệ tất toán thành công cao hơn so với các cuộc gọi điện thoại “đeo bám” truyền thống. Acima, nhà cung cấp dịch vụ tài chính dành cho những người mua sắm trực tuyến đã sử dụng nền tảng AI để xác định khách hàng nào quá hạn thanh toán, khách hàng nào có khả năng thanh toán cao nhất, thời điểm tốt nhất để gọi cho khách hàng, v.v. – bằng cách phân tích lịch sử các cuộc gọi trước đó. Ngoài ra, nền tảng này liên tục được cải tiến để hoạt động hiệu quả hơn theo thời gian.

Tương tác khách hàng dựa trên đặc tính cá nhân hóa

Tìm kiếm và theo dõi thông tin dữ liệu về khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau là một công việc khá tẻ nhạt. Tuy nhiên, phương pháp này đóng vai trò rất quan trọng trong một quy trình thu hồi. Ví dụ: Nếu trong tài khoản của khách hàng không còn xuất hiện giao dịch chuyển lương, điều này có thể là dấu hiệu khách hàng đang trong tình trạng thất nghiệp. Bộ phận thu hồi nợ có thể sử dụng thông tin đó để tiếp cận khách hàng và tư vấn giải pháp tài chính hiệu quả cho khách hàng ở tình cảnh hiện tại. Các tổ chức tài chính cũng có thể đưa ra chiến lược giảm thiểu tổn thất cho các khách hàng một cách tối ưu nhất. Ví dụ, đối với khách hàng thế chấp nhà và xe, để tránh tổn thất mất quyền sở hữu đối với những tài sản này của khách hàng, nhân viên quản lý tín dụng có thể đưa ra giải pháp hiệu quả cho khách dựa trên những thông tin thu thập được từ dữ liệu Machine Learning. Theo Giám đốc điều hành của Brighterion, một công ty của MasterCard, ứng dụng công nghệ AI có thể giúp giảm tỷ lệ trốn nợ xuống còn khoảng 76%.

Tối ưu hóa hiệu quả thu hồi với công nghệ AI

Các tổ chức tài chính có tầm nhìn vĩ mô đang nhận ra hiệu quả tiềm năng to lớn của công nghệ AI trong chiến lược thu hồi nợ, và triển khai các mô hình AI và ML để cải tiến hệ thống quản lý tín dụng truyền thống. Ngay cả trong trường hợp đó, hãy lưu ý rằng AI chỉ đóng vai trò là một công cụ, không phải giải pháp trọng điểm để xử lý vấn đề nợ xấu – mục tiêu cuối cùng của công nghệ này là nâng cao trải nghiệm của khách hàng đối với dịch vụ tài chính, tăng cường khả năng tương tác của các tổ chức tín dụng khi làm việc với khách hàng nhằm tối ưu hóa hiệu quả quản lý nợ.