Ứng dụng công nghệ tiên tiến nhằm tối đa hóa hiệu quả thu hồi.

Cuộc cách mạng công nghệ trong thu hồi

Có thể nói, các tiến bộ công nghệ trong quy trình xử lý nợ ra đời khá muộn so với những lĩnh vực “đàn anh” đi trước trong ngành Fintech như cho vay và giao dịch thanh toán. Tuy nhiên, hiện nay công nghệ này đã bắt kịp nhanh chóng và phát triển mạnh mẽ tại thị trường các nước phát triển và tại khu vực đang phát triển của châu Á.  Chúng ta đang chứng kiến sự bùng nổ của công nghệ tự động hóa và Trí Thông Minh Nhân Tạo (AI) được áp dụng hiệu quả trong hoạt động quản lý và thu hồi , mang lại tỷ lệ thành công cao vượt trội so với các hình thức truyền thống. Hình thức thu hồi tại hiện trường, sử dụng phương pháp bạo lực và phi bạo lực gây ra nhiều hậu quả đáng tiếc, nay đã được cải tiến thông minh hơn, tập trung vào tiếp cận hành vi và nhận thức của người vay từ đó nâng cao hiệu quả quản lý và giảm thiểu rủi ro về hình ảnh của nhiều ngân hàng, tổ chức tài chính.

Hình 1. Cuộc cách mạng hóa trong quy trình xử lý tín dụng

Nhu cầu xây dựng và cải thiện phương pháp tiếp cận trên cơ sở nền tảng dữ liệu là minh chứng cho sự thay đổi vượt bậc về cách nhìn nhận của nhiều tổ chức đối với quy trình xử lý nợ – đo lường, phân tích và xử lý là các bước tiên quyết để cải thiện tình trạng nợ xấu đang tăng cao hiện nay. Mục tiêu của các tổ chức cho vay tài chính là dự đoán chính xác hơn về tình trạng nợ quá hạn, phân loại hồ sơ dựa trên lịch sự thanh toán và đánh giá nguy cơ nợ xấu, liệt kê danh sách liên hệ ưu tiên, sau đó sử dụng những dữ liệu này để xây dựng chiến lược xử lý nợ phù hợp nhất.

Đối với phương pháp thu hồi truyền thống, quy trình này được thực hiện khá sơ sài và thiếu hiệu quả. Ngân hàng và các tổ chức tín dụng phân loại hồ sơ vay dựa trên những tiêu chí cơ bản, không đánh giá đúng thực trạng, gây tình trạng thiếu sót thông tin trước khi chỉ định nhân viên xử lý tín dụng tương tác với khách hàng. Các tổ chức cho vay thống kê danh mục hồ sơ nợ và đánh giá hiệu quả của chiến lược thu hồi nợ phần lớn dựa trên hình thức thủ công. Quy trình này đã và đang tốn khá nhiều chi phí, cũng như nguồn nhân lực từ các ngân hàng, tổ chức tín dụng. Về bản chất, hình thức này chỉ phù hợp với mô hình kinh tế cũ, không còn hiệu quả đối với sự phát triển đa dạng của nền kinh tế thế giới trong thời điểm hiện tại và tương lai.

Bối cảnh kinh tế mới đòi hỏi đội ngũ quản lý tín dụng làm việc hiệu quả hơn

Sự suy thoái của nền kinh tế dẫn đến thực trạng nợ xấu (Non-Performing Loans, NPL) không ngừng gia tăng , đồng thời cũng đòi hỏi sự cấp thiết trong vấn đề cải thiện quy trình xử lý nợ. Một số tổ chức tài chính đã nỗ lực dùng đủ mọi biện pháp để cân bằng hệ thống nợ hiện tại và khởi động quy trình quản lý tín dụng ngay từ trước khi người vay bị rơi vào danh sách nợ quá hạn.

Ngoài ra, áp lực làm việc đối với nhân viên quản lý rủi ro tại các tổ chức này ngày càng lớn. Hành vi bất hợp tác từ khách hàng, nguồn lực bị cắt giảm, áp lực về chi phí và các quy định hiện hành tương đối phức tạp đã buộc các nhà kinh doanh tài chính phải bước lên một bước tiến mới về công nghệ. Không thể phủ nhận hiệu quả của việc ứng dụng công nghệ hiện đại vào quy trình xử lý nợ, nhằm giảm nợ xấu, tăng tỷ lệ thu hồi và tiếp cận người vay theo lối cá nhân hóa.

Công nghệ hiện đại là chiếc chìa khóa dẫn đến thành công của các tổ chức cho vay. Từ đó, giảm thiểu thời gian quản lý, đơn giản hóa quy trình, đảm bảo tính pháp lý và hạn chế rủi ro trong quá trình thực hiện. Bằng việc áp dụng các công nghệ tiên tiến, các tổ chức tài chính có thể nâng cao hiệu quả hoạt động, phân loại mức độ rủi ro của hồ sơ vay, cải thiện chất lượng dịch vụ và tính chuyên nghiệp của đội ngũ quản lý nợ. Ngân hàng và các tổ chức tín dụng sẽ có cách nhìn nhận khác hơn về người vay, định hình quy mô hoạt động hiệu quả bằng việc sử dụng công nghệ tự động hóa, đàm phán với người vay trên cơ sở thông tin dữ liệu chính xác, cập nhật thường xuyên tình trạng nợ quá hạn, cải thiện phương thức thanh toán và phát triển hình thức truyền thông đa kênh.

Tác động tích cực đối với tỷ lệ thu hồi tín dụng thành công

Các phân tích nâng cao và công nghệ machine learning đang thay đổi hình ảnh của quy trình xử lý nợ. Phương pháp này mang lại kết quả cao hơn đồng thời tối ưu hóa được mọi chi phí. Công nghệ tiên tiến cũng cho phép các tổ chức tài chính xây dựng hồ sơ phân loại người vay chi tiết hơn, từ đó có cách tiếp cận linh hoạt hơn đối với những người vay có rủi ro nợ xấu cao. Hơn nữa, điều này giúp cải thiện tính chính xác của những chiến lược dự đoán rủi ro, hỗ trợ đắc lực cho các tổ chức tài chính khi xây dựng kế hoạch kinh doanh dài hạn.

Hình 2. Hiệu quả thu hồi  theo phương pháp kết hợp công nghệ AI và chiến lược tập trung hướng tới hành vi người vay.

Tính năng phân tích và tự động hóa giúp các nhà quản lý chuyển hướng tập trung từ chú trọng bảo vệ mối quan hệ khách hàng sang hướng bảo vệ tài sản sở hữu, hạn chế thấp nhất rủi ro và cải thiện doanh thu. Công nghệ Machine Learning cũng đang mở rộng quy mô lĩnh vực có thể được tự động hóa, hỗ trợ tối đa trong quá trình làm việc của các nhân viên thu hồi. Ví dụ, nhân viên trực tổng đài sẽ được hỗ trợ dự đoán hành vi, phản ứng của khách hàng, bổ sung kịch bản tương tác, hạn chế tham số trong các cuộc đàm phán thanh toán, tận dụng nguồn nhân lực nhàn rỗi cho các lĩnh vực quan trọng khác.

Xây dựng hệ thống quản lý tín dụng tập trung vào khách hàng và sử dụng nền tảng dữ liệu

Hệ thống quản lý tín dụng hoàn chỉnh, đa tính năng trên nền tảng cơ sở dữ liệu cho hiệu quả thu hồi nợ.

Nếu các tổ chức tài chính muốn tối đa hóa tỷ lệ thu nợ thành công, yếu tố đầu tiên chính là kết hợp giữa quy trình đánh giá hành vi khách hàng và công nghệ hiện đại. Ngoài ra, ngân hàng và các công ty tài chính cũng cần xây dựng hệ thống tích hợp được cả hai nhân tố trên.

Ví dụ, dữ liệu khách hàng có thể rất có ích, nhưng các phân tích dự đoán lại có tính năng sử dụng các dữ liệu này để đưa ra quyết định về hình thức tiếp cận và xử lý chính xác hơn. Hệ thống tự động hóa được sử dụng nhằm đưa ra quyết định tạo ảnh hưởng đến cách giao tiếp với khách hàng. Phân tích, dự đoán và kết hợp dữ liệu cùng với đó áp dụng hành vi tương tác linh hoạt là bước đi tối quan trọng khi giao tiếp với người vay:

1. Mở rộng quy mô xử lý tín dụng với công nghệ tự động hóa

Công nghệ có thể hỗ trợ các công ty tài chính hoạt động hiệu quả hơn. Ví dụ, IVR có thể xử lý các cuộc gọi đơn giản, giảm khối lượng công việc của nhân viên tổng đài.

Tính năng tự động hóa có thể thay thế con người thực hiện các công việc quản lý hành chính và nghiên cứu. Khi các công việc mang tính chất hành chính được tự động hóa, sẽ giảm thiểu sai sót không đáng có và cho phép nhân viên xử lý nợ tiến hành các công việc khác hiệu quả hơn.

Cuối cùng, nền tảng quản lý tín dụng thông minh còn mang lại lợi ích khác cho các tổ chức tài chính. Ngân hàng và các tổ chức tài chính có thể tìm ra phương thức tiếp cận tốt nhất tới người vay. Điều này bao gồm việc lựa chọn kênh giao tiếp phù hợp, như SMS hoặc IVR – kết hợp kênh trò chuyện với các thói quen và sở thích cá nhân của người cho vay là cách tiếp cận rất hiệu quả. Chính vì thế, nền tảng này càng trở nên không thể thiếu trong bộ máy hoạt động của các nhà kinh doanh tài chính.

2. Chiến lược tiếp cận cá nhân kết hợp với công nghệ machine learning cho dữ liệu cập nhật chính xác

Các tổ chức tài chính có lượng lưu trữ dữ liệu rất lớn, nhờ đó AI và các phân tích kỹ thuật có thể dựa trên những thông tin này để xây dựng hệ thống tiếp cận người vay theo hình thức cá nhân hóa. Nghiên cứu của Emerji cho thấy việc sử dụng AI theo cách này đã mang lại hiệu quả vô cùng tích cực.

Công nghệ nhận dạng giọng nói tự động (ASR) kết hợp với mô hình Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) dễ dàng phân tích một cuộc hội thoại và trích xuất các thông tin hữu ích, cần thiết nhất trước khi đưa ra kế hoạch thực hiện tiếp theo. Với hai công nghệ này, các tổ chức có thể xây dựng hồ sơ về từng cá nhân trong danh sách tín dụng để hiểu rõ hơn về hoàn cảnh của họ, tìm hướng tiếp cận người vay trên nền tảng đạo đức xã hội.

Việc phân tích hồ sơ cho phép các tổ chức lựa chọn đúng kênh liên lạc, điều chỉnh hành vi, thái độ giao tiếp, thời gian thích hợp và tần suất các cuộc gọi. Điều này rất quan trọng vì tin nhắn tùy chỉnh được coi là một trong những phương tiện hiệu quả nhất để cải thiện tỷ lệ tất toán nợ thành công.

Bằng cách đầu tư vào AI và hệ thống phân tích dữ liệu, người cho vay có thể chuyển đổi mọi tín hiệu thành thông tin hữu ích để xử lý khoản nợ của người vay tiền. Mặt khác, các điểm dữ liệu cũng có thể được sử dụng để hỗ trợ cải tiến các mô hình AI. Dữ liệu về thói quen, đời sống xã hội của người vay có thể được sử dụng để tối ưu hóa các chiến lược chuyên sâu hơn.

3. Cuộc đua giành ngôi vô địch của các lựa chọn chiến lược

AI và phân tích dữ liệu là công cụ tối ưu được lựa chọn trong quy trình thu thập thông tin. Có nhiều cách để quản lý việc thu hồi và tương tác với người vay, nhưng mô hình lý tưởng nhất sẽ là “nhà vô địch” giành ngôi trong cuộc chiến của chi phí và lợi nhuận. Phương pháp hiệu quả nhất sẽ loại trừ các phương hợp mang lại hiệu quả thấp hơn. Cách tiếp cận này đóng vai trò quan trọng trong quá trình xây dựng và thực hiện kế hoạch.

Theo thời gian, hệ thống quản lý tín dụng sẽ xác định chiến lược mang lại hiệu quả tốt nhất và những chiến lược không mang đến tỷ lệ thành công cao. Phương pháp loại trừ để tìm ra “ngôi vua” chính là chiếc chìa khóa vàng trong chiến lược xây dựng hình thức tiếp cận có tỷ lệ tất toán nợ thành công tốt nhất.

4 Thiết lập quản lý chất lượng là tính năng chủ đạo

Quản lý chất lượng là mối quan tâm hàng đầu đối với các tổ chức tín dụng. Công nghệ tích hợp trong quy trình kiểm soát chất lượng cho phép đảm bảo tính minh bạch và năng suất hoạt động của các phương pháp hơn. Thông tin qua tính năng nhận biết giọng nói, phân tích tâm lý học, sử dụng ngôn ngữ và thái độ tiếp cận phù hợp với từng cá nhân, nhân viên thu hồi tín dụng có thể cải thiện quan hệ khách hàng, xây dựng hình ảnh thương hiệu và giao tiếp với người vay trên tinh thần tích cực hơn.

Công nghệ AI và phân tích dữ liệu rất cần thiết trong vấn đề cải thiện tương tác vì chúng có thể hỗ trợ các công ty tài chính thấu hiểu cảm xúc và quan điểm của những người vay hơn. Nhận biết giọng nói, phân tích tâm lý và khai thác dữ liệu thông minh được sử dụng nhằm tạo lập hồ sơ tâm lý khách hàng, cho biết trạng thái, tính cách của từng cá nhân cụ thể. Nhân viên tổng đài có thể sử dụng những thông tin này để điều tiết cảm xúc và kiểm soát thái độ của người vay. Hơn nữa, khi các cuộc hội thoại được ghi âm thông qua hệ thống thông minh, lịch sự cuộc gọi và nội dung trò chuyện là một trong những thông tin hữu ích nhất để đánh giá thực trạng khoản vay.

Tuy nhiên, cũng cần xem xét đến các yếu tố về quyền riêng tư, do đó các tổ chức cho vay phải đầu tư kế hoạch quản lý dữ liệu chuyên nghiệp để đảm bảo những thông tin này được bảo mật tuyệt đối và áp dụng chiến lược dữ liệu trên toàn hệ thống. Những thay đổi này sẽ góp phần cải thiện doanh thu của các tổ chức và thay đổi quan điểm của khách hàng đối với công ty, tổ chức cho vay. Điều này mang lại lợi ích cho cả hai phía, tuy nhiên, cần có thời gian để điều chỉnh cho phù hợp với một quy trình hoạt động hoàn toàn mới.

Tương lai của công nghệ trên thị trường tín dụng

Công nghệ đang định hình lại quy trình hoạt động của nhiều ngành công nghiệp, quản lý tín dụng cũng không phải là một ngoại lệ. Có thể thấy rõ, công nghệ AI đóng vai trò to lớn trong tương lai của ngành công nghiệp tín dụng đang ngày càng phát triển. Thực trạng cách ly toàn xã hội vừa qua càng đẩy cao sự phụ thuộc của con người vào công nghệ số và điều này trong tương lai chắc chắn sẽ không có sự thay đổi. Một số quy định có thể cũng được thắt chặt hơn, gây khó khăn cho quá trình thu hồi tín dụng của các ngân hàng, tổ chức. Thế hệ mới của ngành quản lý tín dụng sẽ tối ưu hóa với AI và các công cụ phân tích.

Với những xu hướng và thách thức trong tương lai, các tổ chức cho vay tài chính cần có chiến lược cụ thể để cải thiện hoạt động và giữ vững phương châm lấy khách hàng làm trung tâm. Sử dụng công nghệ AI để hỗ trợ khách hàng là phương pháp hiệu quả và phù hợp với nền tảng đạo đức, thay thế cho phương pháp gây áp lực, căng thẳng cho khách hàng như trước kia.

Những rào cản cần xem xét

Mặc dù nhận thức được tầm quan trọng của hạ tầng dữ liệu trong quản lý và thu hồi , nhưng có một số trở ngại khiến nhiều tổ chức tài chính do dự khi đầu tư vào phương pháp này. Vấn đề đào tạo nhân lực và xử lý dữ liệu là một trong những nguyên nhân chính. Ngoài ra, những doanh nghiệp này phải đảm bảo nguồn lực đủ để xây dựng chiến lược tiếp cận khách hàng trên nền tảng cá nhân hóa một cách hiệu quả nhất. Điều này là không dễ dàng nếu chỉ dựa vào hệ thống nội bộ của các ngân hàng và tổ chức tài chính.

Với những hiệu quả thiết thực của công nghệ được áp dụng vào quy trình hoạt động, tỷ lệ nợ xấu gia tăng sẽ được kiểm soát ổn định và chuyên sâu hơn, góp phần đảm bảo cán cân kế toán của các tổ chức cho vay tài chính và giữ vững hình ảnh, mức độ uy tín của thương hiệu cũng như lượng khách hàng trung thành trong danh mục khách hàng tiềm năng.