30 000 możliwości, jeden cel.

Gdy klienci nie płacą, stosujemy połączenie sztucznej inteligencji (AI), data science oraz badań behawioralnych.

Nasz samouczący się algorytm klasyfikuje ludzi na podstawie danych i ich działań, aby zastosować najlepszą strategię.

Podczas interakcji z klientem, nasze AI skłania osobę do dokonania spłaty i znajduje rozwiązanie zorientowane na klienta.

Sztuczna inteligencja.

Wykorzystujemy najbardziej zaawansowane technologie sztucznej inteligencji, aby zapewnić wysoce spersonalizowane doświadczenie klienta w zakresie windykacji.

Generative AI Reinforcement Learning Supervised Learning

Generatywna AI opiera się na dużych modelach językowych (LLM) i jest szczególnie przydatna do automatycznego przetwarzania zapytań w komunikacji przychodzącej w obszarze windykacji. Technologia ta może samodzielnie kategoryzować zapytania, takie jak płatność ratalna, odroczenie spłaty lub spory, a także określać i wysyłać dostosowane odpowiedzi. Potrafi decydować, czy odpowiedź powinna zostać udzielona przez pracownika czy samemu przez generative AI. W ten sposób znacznie przyspiesza się proces komunikacji.

Reinforcement Learning (RL) pomaga wybrać najlepszą strategię. Jeśli strategia okaże się skuteczna, model otrzymuje nagrodę, kontynuuje samouczenie i dalej optymalizuje strategię. RL umożliwia spersonalizowane podejście do klienta w procesie windykacji, uwzględniając przy tym indywidualne preferencje i wzorce zachowań. Deep Q Learning to złożona forma reinforcement learningu oparta na sieciach neuronowych. W dłuższej perspektywie można w ten sposób określić optymalne działania i na przykład najlepszy moment kontaktu lub najlepszy kanał komunikacji dla wiadomości dotyczącej spłaty.

Supervised Learning służy do przewidywania konkretnych zdarzeń oraz ich prawdopodobieństwa. W tym procesie wykorzystuje się zestawy skategoryzowanych danych do szkolenia algorytmów. Supervised Learning jest formą uczenia maszynowego i może być wykorzystywane w zarządzaniu wierzytelnościami, na przykład przy scoringu. Algorytm może w ten sposób ocenić prawdopodobieństwo spłaty zaległego zadłużenia przez daną osobę.

Data Science.

Nasz algorytm przetwarza indywidualne cechy klientów zalegających ze spłatą, które są uzyskiwane na podstawie analizy danych przed i w trakcie interakcji w ramach procesu windykacyjnego. Na podstawie tych cech nasza sztuczna inteligencja identyfikuje określone wzorce zachowań i określa ich typologię.

Dane o kliencie

Dane o klientach dają nam wgląd w ich zachowanie oraz dostarczają wskazówek dotyczących systematycznych wzorców zachowań, co determinuje kanał komunikacji.

Dane od podmiotów trzecich

Dane z agencji scoringowych, instytucji kredytowych lub analiz rynkowych pomagają uzyskać lepszy obraz zdolności płatniczej klientów zalegających ze spłatą. Dzięki temu możemy oferować im ukierunkowane, indywidualne rozwiązania.

Dane behawioralne

Dostępność, sposób reakcji lub szybkość reakcji klientów dostarczają informacji o ich skłonności do spłaty i pokazują, czy działania podejmowane w ramach procesu windykacyjnego są skuteczne.

Badania behawioralne.

Na podstawie wyników badań behawioralnych określamy optymalny sposób kontaktu z Twoimi klientami. Podczas interakcji nasz algorytm indywidualnie dostosowuje komunikację w zależności od reakcji klienta - aż do zawarcia porozumienia.

Korzyści.

Poproś o demo

PAIR Finance

Technologia

Rynki

Firma