Робот-коллектор: автоматизация взыскания просроченной задолженности
Робот-коллектор – бот, который автоматически осуществляет взыскание просроченной задолженности. Он может с успехом использоваться банками, кредитными компаниями и коллекторскими агентствами. Одним из первых банков в России, внедривших такого бота в свои сервисы, стал Сбербанк, а в прошлом году новости о внедрении виртуальных помощников в различных банках стали появляться регулярно.
Робот-коллектор автоматически связывается с должниками, используя различные каналы связи, такие как телефон, мессенджеры, электронная почта и т.д. Затем он предлагает должнику оплатить свой долг, предоставляя ему различные варианты оплаты и даже бонусы, если человек согласится оплатить кредит в ближайшее время.
Взгляд изнутри: механизм работы робота-коллектора
Если простыми словами, то речь идет о программе, основанной на искусственном интеллекте и подключённой к базам данных. Таким образом, ИИ автоматически обращается к базам данных, которые содержат информацию о должниках, и выбирает нужных людей для общения. Для анализа программа может использовать различные параметры, такие как сумма задолженности и её давность, история взаимоотношений с клиентом и т.д.
После выбора должника ИИ начинает взаимодействовать с ним, используя каналы голосового и/или текстового общения. Программа анализирует ответы должника с помощью алгоритмов машинного обучения и подбирает релевантные фразы, которые помогут убедить должника в необходимости погасить задолженность. Для этого она использует такие технологии, как распознавание и синтез речи, что заметно улучшает качество коммуникации с должниками. Кроме того, программа может автоматически отправлять напоминания о задолженности по электронной почте или SMS, что также может помочь ускорить процесс взыскания.
Почему некоторые организации не уверены в эффективности роботизированных коллекторов
До сих пор далеко не все финансово-кредитные организации используют ботов в своих системах, называя несколько причин для недоверия.
Робот не распознает речь
Если такое происходит, значит, используются недостаточно качественные алгоритмы распознавания речи. Роботы TWIN имеют уровень распознавания речи более 95%, а при непонимании каких-то слов включается продуманный разработчиками сценарий, и бот просто переспрашивает человека.
Сложно написать эффективный сценарий
На первый взгляд кажется, что предусмотреть все ответы клиента сложно, а то и невозможно, но на самом деле это вопрос профессионализма. Достаточно проявить терпение и тщательно проанализировать диалоги сотрудников с должниками. Изучив, как взаимодействуют с клиентами живые операторы, можно написать достаточно эффективный сценарий, когда на каждую отговорку человека бот будет приводить убедительный довод.
Робот не сможет сориентироваться по ходу разговора
Это также вопрос качества сценария и ИИ. Если в основе программы лежит солидная база звонков, а также умело настроен сценарий, вероятность того, что бот начнет ошибаться и не сможет корректно работать, значительно уменьшается. Более того, если посмотреть, как проводят работы по взысканию долгов наши твины, то можно заметить, что они справляются с этим даже лучше людей, что подтверждается беспристрастной статистикой. Вот несколько примеров внедрения таких сценариев специалистами TWIN.
Люди не захотят разговаривать с роботом
Действительно, люди не очень любят общаться с роботами. Однако и здесь всё зависит от уровня распознавания речи и качества сценария. При создании хорошего сценария многие даже не поймут, что им звонит не человек, а значит обзвоны будут значительно более успешными. И для этого разработчики должны учитывать правила общения и ограничения по количеству звонков и сообщений за определенный срок (день или сутки, неделя, месяц).
Эволюция взаимоотношений: смогут ли роботы вытеснить коллекторов?
Роботы-коллекторы имеют определенные преимущества перед людьми в сфере взыскания «просрочки». Это возможность обработки большого объёма данных, скорость ответа, а также отсутствие эмоциональных факторов. Однако, как и во многих других сферах, применение компьютерных технологий не исключает необходимости присутствия и работы живых специалистов.
Коллекторы, работающие с людьми, могут обладать навыками, которые необходимы для успешного взаимодействия с должниками, такими как умение убеждать и оказывать эмоциональную поддержку, что может быть особенно важно в деликатных случаях, когда должник находится в трудной жизненной ситуации.
Таким образом, можно сказать, что боты могут экономить время и ресурсы при взыскании задолженностей, но они не могут полностью вытеснить сотрудников. Лучшим подходом может быть комбинация использования ИИ и живых специалистов, что позволит достичь максимальной эффективности в процессе взыскания задолженности.
Перспективы развития роботов для коллекторских агентств
Роботы-коллекторы уже внедряются довольно активно, и их процент в бизнесе будет расти. Причина их растущей популярности проста: объективные факторы в виде растущей эффективности взыскания долгов. При этом закон также не запрещает использовать их для звонков клиентам кредитно-финансовых организаций, в том числе с целью проверки погашения долга. И это не нарушает прав граждан и соответствует политике обработки личных данных через Интернет, в соответствии с требованиями закона в последней редакции (со свежими поправками).
А еще ИИ может быть полезен компаниям для рекламы услуг, поиска и автоматизированной рассылки документов, запроса судебных решений. Есть примеры наших твинов, где они выполняют роль секретаря директора, обрабатывают комментарии из социальных сетей, эл. письма, получают контакты и другие сведения, ведут запись. А здесь можно посмотреть рекомендации, как создавать таких помощников.
— Персонализированное взаимодействие
— Круглосуточная поддержка
— Автоматизация напоминаний и уведомлений
— Сбор обратной связи и оперативное решение проблем
— Улучшение клиентского опыта
— Автоматизация лояльности
"Клиент ждал ответа от оператора 47 минут и бросил трубку. Теперь он оставляет негативные отзывы и увел бизнес к конкурентам." Знакомая ситуация? По данным Zendesk, 67% клиентов готовы отказаться от услуг компании после всего одного негативного опыта общения со службой поддержки.
Вот однажды мы получили согласие от клиента на оформление банкротства. Совершенно случайно.
Привет! Давайте сразу по сути: вы испытываете стресс и усталость от монотонной работы с дебиторской задолженностью? Это статья для вас.
Инвестиции в недвижимость традиционно считаются надежным способом сохранить и приумножить капитал. Однако не каждая стратегия приносит реальную прибыль, а ошибки могут стоить миллионы. Разберем рабочие схемы инвестирования, тренды рынка и ключевые риски, которые важно учитывать.
В этой статье мы разберем, как ИИ-боты справляются с потоком однотипных сообщений на Авито, превращая их в почти готовых клиентов, которые уже оставили свои контакты для связи. Узнаем, способны ли боты не только разгрузить менеджеров, но и полностью заменить их в работе с клиентами.