Áp dụng công nghệ máy học để tạo ra trải nghiệm tích cực cho người tiêu dùng trong Bộ sưu tập Nợ

Máy học về cơ bản là ứng dụng trí tuệ nhân tạo để cung cấp cho các hệ thống khả năng học tự động và cải thiện sự hiểu biết của chúng mà không cần được lập trình rõ ràng. Trong bối cảnh luôn ghi nhớ phương pháp tiếp cận lấy khách hàng làm trung tâm và trải nghiệm thu thập, học máy là một công cụ rất hữu ích để giúp cá nhân hóa trải nghiệm của mọi người tiêu dùng, một cách hiệu quả, từ đó giúp giải quyết nợ của họ.

Làm thế nào để một công ty thu hồi nợ áp dụng Học máy vào hoạt động kinh doanh của họ?

Máy học có thể được tận dụng để hiểu khoa học hành vi trong toàn bộ hành trình, bắt đầu từ sự tham gia ban đầu của người tiêu dùng cho đến giai đoạn cuối cùng. Cách để chuyển đổi các bộ sưu tập nợ là tập trung vào phần học máy cũng như phần trải nghiệm kỹ thuật số đầu tiên cho người tiêu dùng. Ví dụ: khi một công ty gửi hàng triệu email mỗi ngày và hàng nghìn tin nhắn văn bản mỗi tuần, các điểm dữ liệu này giúp Máy học hiểu mọi nhấp chuột và mọi hành động được thực hiện thông qua tin nhắn do công ty cung cấp.

Dữ liệu tương tác này giúp hiểu khách hàng sẽ phản ứng như thế nào ở mỗi bước và sau đó cá nhân hóa thông điệp cho phù hợp. Học máy được sử dụng để cá nhân hóa và tối ưu hóa từng bước trong hành trình của khách hàng, do đó đảm bảo rằng chúng giúp khách hàng trở thành những người ủng hộ thương hiệu. Quá trình này cũng sẽ giúp thương hiệu nhận ra ai là những khách hàng có thể xảy ra, những người hầu hết sẽ không trả được nợ. Trong trường hợp như vậy, việc cung cấp cho họ các phương án và giảm nợ khó đòi sẽ dễ dàng hơn.

Bây giờ chúng ta hãy xem xét lợi thế của việc sử dụng AI và ML trong việc thu hồi nợ:

1. Cải thiện giao tiếp : Con nợ và đòi nợ là một chủ đề rất nhạy cảm, và không dễ để trò chuyện với những người không có khả năng thanh toán. Các công cụ được hỗ trợ bởi AI và ML, như bot trò chuyện có thể giúp doanh nghiệp cho vay được cá nhân hóa. Cá nhân hóa về cơ bản có nghĩa là được thiết kế riêng dựa trên phong cách người dùng, độ tuổi, độ nhạy cảm và nhiều yếu tố khác.

2. Để hiểu rõ hơn về khách hàng của bạn : Một người bình thường có nhiều thẻ tín dụng, nhiều khoản vay và có thể nhiều hơn một tài khoản ngân hàng. Bây giờ để hiểu hồ sơ của người vay và lịch sử nợ của họ, AI cần phải được sử dụng vì điều này không thể đạt được theo cách thủ công.

3. Để tối ưu hóa chiến lược thu hồi nợ: Các công cụ được hỗ trợ bởi AI và ML có thể giúp cải thiện khả năng ra quyết định của con người trong việc thu hồi nợ. Phần mềm này hoạt động với dữ liệu lịch sử về những người đi vay có khả năng thanh toán và mất khả năng thanh toán, giúp việc phát hiện các tài khoản gặp rủi ro dễ dàng hơn . Nó giúp đánh dấu những người tiềm năng đến muộn hoặc không trả tiền, cho phép công ty thực hiện một chiến lược chủ động, không phản ứng lại.

4. Để hợp lý hóa các quy trình: Khi chúng ta nói về các quy trình hợp lý hóa, nó có thể đơn giản như việc đưa mọi thứ trực tuyến thay vì phải đến trực tiếp tổ chức tài chính. Bằng cách triển khai AI, người ta có thể sắp xếp mọi thứ theo trải nghiệm của khách hàng và loại bỏ tất cả các bước không cần thiết. AI cũng có thể giúp nhắc nhở định kỳ trong trường hợp như vậy.

AI là một công cụ, không phải là một giải pháp. Tuy nhiên, có những lợi ích liên quan đến quá trình này:

1. Tỷ lệ hoàn vốn tốt hơn: Mọi tổ chức tài chính đều chịu lỗ hàng năm, do đó ảnh hưởng đến bảng cân đối kế toán của họ. Những thiệt hại này có thể rất lớn, do đó có thể ảnh hưởng đến GDP của các quốc gia ở tầm vĩ mô. Tuy nhiên, bằng cách sử dụng AI và phân tích mô hình dự đoán, đánh giá rủi ro và phát hiện gian lận, người ta có thể bảo lưu vận may của mình, với lợi nhuận lên đến 38%.

2. Ít mất khả năng thanh toán: Các tổ chức tài chính trước đây thường thực hiện các biện pháp tạo động lực để đánh giá cao những người đi vay trả nợ. AI nên được sử dụng cho một trường hợp như vậy, nơi các hồ sơ đầy rủi ro được phát hiện trước khi chúng thực hiện chậm trễ thanh toán. Các hệ thống như vậy thậm chí có thể cho phép các công ty đánh giá liệu một cá nhân có nên vay tiền ngay từ đầu hay không, giúp công ty tránh cho vay những khách hàng rủi ro thay vì đàm phán lịch trình trả nợ sau đó.

3. Giao tiếp tự động: Một trong những thứ tốt nhất hiện nay trong ngành này là chatbots. Chatbots sẽ tiếp cận người tiêu dùng vào đúng nơi và vào đúng thời điểm. Ví dụ: một chatbot có thể ping một khách hàng khi họ trực tuyến trên mạng xã hội. Đây là một trong những cách hiệu quả nhất để liên hệ với họ để truyền đạt thông điệp của chúng tôi. Điều này thậm chí còn giúp hiểu và phân loại khách hàng vay.

Ngoài ra, máy học và trí tuệ nhân tạo cũng có thể tăng cường sự tương tác theo những cách mới hơn. Ví dụ: AI có thể phân tích âm thanh từ các cuộc gọi của khách hàng để xác định các tập lệnh hoặc ưu đãi khác nhau đã tác động như thế nào đến phản hồi của khách hàng và trạng thái bộ sưu tập. Về cơ bản, nó hoạt động giống như một phân tích hành vi và thông tin này có thể hướng dẫn đào tạo trong tương lai và tối ưu hóa liên tục để ngăn chặn hoặc giải quyết hành vi phạm pháp. Để kết thúc điều này, có thể nói AI và ML là những công cụ quan trọng của ngành này và các công ty thu hồi nợ có thể tạo lại trải nghiệm của khách hàng, điều chỉnh hoạt động kinh doanh và thúc đẩy các giải pháp hoàn hảo và nhanh hơn. Do đó, nó là nhu cầu của giờ!