30.000 mogelijkheden, 1 doel.

Als klanten niet betalen, gebruiken we een combinatie van kunstmatige intelligentie (AI), datawetenschap en gedragswetenschap.

Ons zelflerende algoritme typeert mensen op basis van gegevens en acties om de meest geschikte strategie uit te voeren.

Bij respectvolle interacties beweegt onze AI de persoon om te betalen en vindt een klantgerichte oplossing.

Kunstmatige intelligentie.

We gebruiken de meest geavanceerde AI-technologieën om een zeer gepersonaliseerde klantervaring te creëren bij het innen van schulden.

Reinforcement Learning Supervised Learning Natural Language Processing

Reinforcement Learning (RL) is geschikt om de beste strategie te kiezen. Als een strategie succesvol is, wordt het model beloond, blijft het leren en optimaliseert het de strategie. RL maakt een gepersonaliseerde klantbenadering van incasso mogelijk door rekening te houden met individuele voorkeuren en gedragspatronen. Deep Q Learning is een complexe vorm van reinforcement learning op basis van neurale netwerken. Het kan worden gebruikt om optimale langetermijnacties af te leiden en bijvoorbeeldhet beste tijdstip of communicatiekanaal voor een betalingsbericht te bepalen.

Supervised learning wordt gebruikt om concrete gebeurtenissen en vaak ook hun waarschijnlijkheid te voorspellen. Hierbij worden gelabelde datasets gebruikt om algoritmen te trainen. Supervised learning is een vorm van machinaal leren en kan worden gebruikt in debiteurenbeheer, bijvoorbeeld bij het scoren. Dankzij supervised learning kan het algoritme inschatten hoe waarschijnlijk het is dat een persoon de uitstaande schuld zal betalen.

Natural Language Processing (NLP) maakt het mogelijk om grote hoeveelheden tekst automatisch te verwerken en relevante . informatie te extraheren. Dit kan helpen om vragen van klanten efficiënt en tijdig te verwerken. Large Language Models (LLM) zoals Llama 2 kunnen bijvoorbeeld e-mails of tekstberichten analyseren en herkennen of een betalingsovereenkomst gewenst is, of er vragen zijn of dat een klacht prioriteit heeft. Concreet begrijpt de LLM bijvoorbeeld dat een consument een afbetalingsregeling in 3 termijnen wil afsluiten.

Data science.

Ons algoritme verwerkt individuele kenmerken van uw klanten, die worden verkregen uit gegevensanalyses voor en tijdens de interactie in het aanmaningsproces. Op basis van deze kenmerken identificeert onze AI bepaalde gedragspatronen en specificeert de typologie.

First-hand customer data

Uw klantgegevens geven ons inzicht in consumentengedrag en indicaties van systematische gedragspatronen van uw klanten en bepalen de communicatiekanalen.

Third-party data

Gegevens van kredietbureaus, kredietinstellingen of marktgegevens helpen ons om een beter beeld te krijgen van de solvabiliteit van uw wanbetalende klanten. Zo kunnen we gerichte, individuele oplossingen bieden.

Digital data

Gegevens verkregen uit sociale media of in de context van e-mailidentificatie geven ook informatie over de sociaaleconomische status van je klanten en bepalen ook de communicatie in het aanmaningsproces.

Behavioural data

De toegankelijkheid, het type reactie of de reactiesnelheid van je klanten geven informatie over hun bereidheid om te betalen en laten ons zien of de maatregelen in het aanmaningsproces effectief zijn.

Gedragswetenschap

Op basis van bevindingen uit gedragsonderzoek bepalen we het optimale contact met je klanten. Tijdens de interactie past ons algoritme de communicatie individueel aan, afhankelijk van de reactie van de klant, totdat we een overeenkomst bereiken met uw klanten.

De voordelen.

Boek een demo

PAIR Finance

Technologie

Markten

Bedrijf