30 000 possibilités, un seul objectif

En cas de non-paiement de la part de nos clients, nous recourons à une combinaison d'intelligence artificielle (IA), de science des données, et de recherche comportementale.

Notre algorithme d'auto-apprentissage classe les individus en fonction des données et des actions pour mettre en œuvre la stratégie la plus appropriée.

Dans une relation respectueuse, notre IA sensibilise la personne au paiement tout en cherchant une solution personnalisée.

L'intelligence artificielle.

Nous utilisons les technologies d'IA les plus avancées pour créer une expérience client hautement personnalisée dans le domaine du recouvrement.

Reinforcement Learning Supervised Learning Natural Language Processing

Le Reinforcement Learning (RL) permet d'opter pour la meilleure stratégie. Le RL permet une approche personnalisée du client dans le domaine du recouvrement prenant en considération les préférences et les modèles de comportement individuels. Deep Q Learning est une forme avancée de Reinforcement Learning qui repose sur l'utilisation des réseaux neuronaux. l est ainsi possible d'inférer des actions optimales à long terme, permettant par exemple de déterminer le moment idéal ou le canal de communication optimal pour une relance de paiement.

L'apprentissage supervisé est employé pour anticiper des événements concrets et souvent pour estimer leurs probabilités. Des ensembles de données marqués sont utilisés pour entraîner des algorithmes. Il repose sur l'utilisation d'ensembles de données annotés pour entraîner des algorithmes. Cette approche s'inscrit dans le domaine de l'apprentissage automatique et trouve des applications dans la gestion des créances, notamment dans l'évaluation de la solvabilité, par exemple grâce au scoring. Par le biais de l'apprentissage supervisé, l'algorithme est en mesure d'évaluer la probabilité qu'une personne règle la créance impayée.

Le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN ou NLP en anglais pour Natural Language Processing) permet d'automatiser le traitement de vastes volumes de texte pour en extraire des informations pertinentes. Les demandes des clients peuvent ainsi être traitées efficacement et en temps voulu. Les Large Language Models (LLM) par exemple, sont capables d'analyser des e-mails et de déterminer si un accord de paiement est souhaité, s'il y a des questions ou des réclamations. Le LLM peut également comprendre, par exemple, qu'un client souhaite établir un plan de paiement échelonné en trois versements.

Science des données

Notre algorithme analyse les caractéristiques individuelles de vos clients en retard de paiement, collectées avant et pendant l'interaction dans le processus de relance grâce à des analyses de données. À partir de ces caractéristiques, notre intelligence artificielle identifie des modèles de comportement spécifiques et établit une typologie.

Des données clients de première main

Vos données clients nous offrent un aperçu du comportement des consommateurs, ainsi que des indications sur les modèles d'actions systématiques de vos usagers, et permettent de déterminer les canaux de communication.

Données de tierces parties

Les données provenant des agences de crédit, des institutions financières, ou encore les données du marché nous aident à obtenir une meilleure compréhension de la capacité de paiement de vos clients en retard de règlement. Ceci nous permet de concevoir des solutions individuelles ciblées.

Données numériques

Les données obtenues à partir des réseaux sociaux ou dans le cadre de l'identification par e-mail fournissent également des informations sur le statut socio-économique de vos clients et influencent la communication durant le processus de relance.

Données comportementales

L'accessibilité, le type de réaction et la vitesse de réaction de vos clients nous renseignent sur leur volonté de payer, et nous indiquent si les mesures prises dans le processus de relance sont efficaces.

Science du comportement.

En nous appuyant sur les enseignements de la recherche comportementale, nous déterminons le moment idéal pour entrer en contact avec vos clients. Pendant l'interaction, notre algorithme adapte la communication de manière individuelle, en fonction de la réaction de chaque client, jusqu'à ce que nous parvenions à un accord avec eux.

Les avantages

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