30.000 de posibilități, un singur obiectiv.

Când clienții nu plătesc, noi mizăm pe o combinație de inteligență artificială (IA), Data Science și cercetare comportamentală.

Algoritmul nostru auto-învățător tipologizează persoanele pe baza datelor și acțiunilor, pentru a executa strategia cea mai potrivită.

Într-o abordare respectuoasă, inteligența noastră artificială sensibilizează persoana către plată și găsește o soluție orientată către client.

Inteligență artificială.

Utilizăm cele mai avansate tehnologii de inteligență artificială pentru a crea o experiență de client extrem de personalizată în procesul de colectare.

IA generativă Reinforcement Learning Supervised Learning

IA generativă se bazează pe Large Language Models (LLM) și este deosebit de potrivită în colectare pentru prelucrarea automatizată a solicitărilor în comunicația inbound. Această tehnologie poate categorisi independent solicitări precum dorințe de plată în rate, pauze de plată sau litigii, selecta și trimite răspunsuri adecvate. Poate decide dacă un răspuns trebuie dat de angajați sau de IA generativă însăși. Acest lucru duce la o accelerare considerabilă a procesului de comunicare.

Reinforcement Learning (RL) este adecvat pentru alegerea celei mai bune strategii. RL permite o abordare personalizată a clientului în procesul de colectare, luând în considerare preferințele individuale și tiparele comportamentale. Deep Q Learning este o formă complexă de Reinforcement Learning, bazată pe rețele neuronale. Cu aceasta se pot deriva acțiuni optime pe termen lung și se poate determina, de exemplu, cel mai bun moment sau cel mai bun canal de comunicare pentru un mesaj de plată.

Supervised Learning (rom. Învățare supervizată) este aplicat pentru a prezice evenimente concrete și adesea probabilitățile acestora. Se utilizează seturi de date etichetate pentru a antrena algoritmii. Învățarea supervizată este o formă de Machine Learning și poate fi utilizată în managementul creanțelor, de exemplu, la scoring. Algoritmul poate, datorită Supervised Learning, estima cât de probabil este ca o persoană să plătească creanța deschisă.

Data Science.

Algoritmul nostru prelucrează caracteristici individuale ale clienților tăi restanțieri, obținute înainte și în timpul interacțiunii din procesul de somare pe baza analizelor de date. Pe baza acestor caracteristici, inteligența noastră artificială identifică anumite tipare comportamentale și specifică tipologia.

Date de primă mână despre clienți

Datele despre clienții tăi ne oferă perspective asupra comportamentului de consum, precum și indicii privind tiparele sistematice de acțiune ale clienților tăi și determină canalele de comunicare.

Date de la terți

Datele de la agenții de credit, instituții financiare sau datele de piață ne ajută să obținem o imagine mai bună despre capacitatea de plată a clienților tăi restanțieri. Astfel putem oferi țintit opțiuni individuale de soluționare.

Date comportamentale

Accesibilitatea, tipul de reacție sau viteza de reacție a clienților tăi oferă informații despre disponibilitatea de plată și ne arată dacă măsurile din procesul de somare sunt eficiente.

Cercetare comportamentală.

Pe baza descoperirilor din cercetarea comportamentală, determinăm contactul optim cu clienții tăi. Pe parcursul interacțiunii, algoritmul nostru adaptează comunicarea individual, în funcție de reacția clientului, până când ajungem la o înțelegere cu clienții tăi.

Avantajele.

Solicită acum un demo

PAIR Finance

Tehnologie

Piețe

Cunoaștere

Companie