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.
