Ett företag inom indrivningsbranschen har observerat en ökad komplexitet i sin verksamhet till följd av den ökade storleken på gäldenärsportföljen. Efter uppnåendet av skala och genomförandet av nya typer av produkter visade det sig omöjligt att tillhandahålla ett tillräckligt antal specialister som kunde effektivt verkställa skulder för hela portföljen. Företaget har anlitat oss för att gemensamt utveckla ett verktyg som effektivt skulle automatisera processen för att välja inlösenvägar till gäldenärens individuella situation.

Vi har genomfört ett projekt som fokuserar på att utveckla och implementera artificiell intelligens i inkassoprocesser för att maximera återvinningsgraden. Det dedikerade teamet har fastställt affärskrav med kunden, utvecklat ett sätt att behandla kunddata och byggt upp en uppsättning modeller och algoritmer som kan individuellt bedöma sannolikheten för gäldenärens återbetalning och valet av ett antal indrivningsåtgärder som leder till maximal återhämtning. Verktyget har fullt ut implementerats och integrerats med de system och processer som används av driftspersonal, vilket leder till ökad effektivitet vid indrivning. Vi har gett cheferna Business Intelligence-verktyg tillsammans med rapporter för att kontinuerligt övervaka effektiviteten hos implementerade modeller och rekommenderade åtgärder.

Kundens förväntningar och projektets största utmaningar:

Konstruktion av AI för att optimera indrivningsprocessen för varje enskilt ärende:
Före implementeringen av en lösning baserad på artificiell intelligens hade kunden ett problem med att anpassa indrivningsprocessen för enskilda gäldenärer. Det saknades ett särskilt verktyg för att analysera varje gäldenärs individuella situation, vilket ledde till standardiserade indrivningsåtgärder som inte beaktade de unika förutsättningar för hantering av varje enskilt ärende. Implementeringen av AI har möjliggjort en noggrann analys av uppgifter om enskilda gäldenärer, vilket gör det möjligt att anpassa indrivningsstrategin till deras specifika behov och betalningsförmåga.

Analys av effektiviteten av indrivningsåtgärder:
Före implementeringen av den analytiska lösningen hade företaget inte ett effektivt sätt att övervaka och utvärdera effektiviteten i sina indrivningsåtgärder. Det saknades verktyg för att kontrollera vilken indrivningsstrategi som ger de bästa resultaten. Genom att implementera dataanalyslösningar har det blivit möjligt att systematiskt spåra effektiviteten hos de enskilda indrivningsåtgärderna, vilket gör det möjligt att anpassa strategierna till de som genererade de bästa resultaten.

Segmentering av gäldenärer:
Före implementeringen av analytiska lösningar hade företaget problem med att effektivt hantera skuldportföljen och välja en indrivningsstrategi för olika segment. Det saknades ett segmenteringssystem som gjorde det möjligt att tydligt dela upp gäldenärer efter deras betalningsförmåga eller risknivå. Genom införandet av dataanalysverktyget har det blivit möjligt att noggrant segmentera gäldenärer, vilket möjliggör en bättre förvaltning av portföljen och anpassning av lämpliga strategier till olika grupper, vilket har resulterat i effektivare indrivningsprocesser.

Personalisering av indrivningsstrategin:
Med AI som anpassar indrivningsstrategin till gäldenärens individuella situation har företaget fått möjlighet att tillhandahålla mer effektiva tjänster. Detta har bidragit till att öka chanserna att få tillbaka skulden samtidigt som man undviker felaktiga metoder som kan påverka kundrelationerna negativt.

Förbättra effektiviteten i inkassoprocessen:
Genom att analysera data om gäldenärer har AI genererat optimala inkassoåtgärder och förbättrat inkassoprocesserna. Detta har resulterat i en minskning av den tid som krävs för att fatta beslut om nästa steg i indrivningsprocessen.

Förbättring av indrivningsstrategier:
Analysen av effektiviteten av indrivningsåtgärderna har gjort det möjligt för kunden att identifiera de mest effektiva strategierna. Genom att eliminera de mindre effektiva åtgärderna kunde kunden fokusera sina resurser på de åtgärder som gav de bästa resultaten, vilket i sin tur resulterade i större återbetalningsgrad av skulder med mindre resursanvändning.

Bättre förståelse för effektivitet:
Analysen gjorde det möjligt för företaget att bättre förstå vilka steg i indrivningsprocessen som var mest effektiva i olika situationer/fall. Detta har gjort det möjligt att kontinuerligt förbättra strategier baserat på verklig data i stället för att bara bygga dessa på intuition eller allmänna antaganden.

Bättre anpassning av strategin till olika grupper av gäldenärer:
Segmentering av gäldenärer gjorde det möjligt för kunden att tillämpa mer anpassade tillvägagångssätt för olika grupper. Lämpliga segmentstrategier har ökat effektiviteten eftersom de är mer anpassade till behoven och beteendet hos en viss grupp av gäldenärer.

Effektivare portföljförvaltning:
Segmenteringen har lett till en bättre förvaltning av fordringsportföljen genom prioritering och en effektivare fördelning av mänskliga och finansiella resurser. Detta har i sin tur bidragit till ökad indrivning av skulder och optimal användning av företagets resurser.