30.000 possibilità, un unico obiettivo.

Quando i clienti non pagano, ci affidiamo a una combinazione di intelligenza artificiale (IA), data science e ricerca comportamentale.

Il nostro algoritmo di autoapprendimento classifica le persone in base ai dati e alle azioni per attuare la strategia più adatta.

Il nostro approccio basato sull'IA sensibilizza al pagamento e trova una soluzione incentrata sul cliente trattandolo con rispetto.

Intelligenza artificiale.

Utilizziamo le tecnologie di IA più avanzate per creare un'esperienza di recupero crediti altamente personalizzata.

L'IA generativa Reinforcement Learning Supervised Learning

L'IA generativa si basa su modelli Large Language Models (LLM) ed è particolarmente adatta nel recupero crediti per l'elaborazione automatizzata delle richieste contenute nei messaggi in entrata. Questa tecnologia è in grado di classificare autonomamente le richieste come ad es. le richieste di pagamento rateale, le sospensioni di pagamento o le controversie, e di selezionare e inviare le risposte adeguate. Può decidere se una risposta deve essere da parte da collaboratori o dell'IA generativa stessa. Ciò accelera notevolmente il processo di comunicazione.

Il Reinforcement Learning (RL) è utile per scegliere la strategia migliore. RL consente un approccio personalizzato al cliente nel recupero crediti, tenendo conto delle preferenze e dei modelli di comportamento individuali. Il Deep Q Learning è una forma complessa di Reinforcement Learning basata su reti neurali. In questo modo è possibile dedurre azioni ottimali a lungo termine e, ad esempio, determinare il momento migliore o il canale di comunicazione più adatto per un messaggio in merito al pagamento.

Il Supervised Learning (ou l'apprendimento supervisionato) viene utilizzato per prevedere eventi concreti e spesso le loro probabilità. A tal fine vengono utilizzati serie di dati contrassegnati per allenare gli algoritmi. L'apprendimento supervisionato è una forma di Machine Learning e può essere utilizzato nella gestione dei crediti, ad esempio nello Scoring. Grazie all'apprendimento supervisionato, l'algoritmo è in grado di valutare la probabilità che una persona paghi il credito in sospeso.

Data Science.

Il nostro algoritmo elabora le caratteristiche individuali dei tuoi clienti inadempienti, acquisite prima e durante l'interazione nel processo di sollecito tramite analisi dei dati. Sulla base di queste caratteristiche, la nostra IA identifica determinati modelli comportamentali e ne specifica la tipologia.

Dati cliente di prima mano

I dati dei clienti ci forniscono informazioni sul comportamento dei consumatori, suggerimenti su comportamenti sistematici e determinano i canali di comunicazione.

Dati di terze parti

I dati forniti da agenzie di credito, istituti di credito o dati di mercato ci aiutano a ottenere un quadro migliore della solvibilità dei tuoi clienti inadempienti. In questo modo siamo in grado di offrire soluzioni personalizzate mirate.

Dati comportamentali

La reperibilità, il tipo di reazione o la velocità di reazione dei tuoi clienti forniscono informazioni sulla loro disponibilità a pagare e ci mostrano se le misure adottate nel processo di sollecito sono efficaci.

Ricerca comportamentale.

Sulla base delle conoscenze acquisite dalla ricerca comportamentale, determiniamo il contatto ottimale con i tuoi clienti. Durante l'interazione, il nostro algoritmo personalizza la comunicazione in base alla risposta del cliente fino a quando non raggiungiamo un accordo con il cliente.

I vantaggi.

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