- Lendtech
- 28.05.2024
Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja (ML&AI) nie są już jedynie interesującą nowinką, a zaczynają odgrywać coraz bardziej istotną rolę w wielu sektorach gospodarki, w tym w branży finansowej. W tym artykule przyjrzymy się, jak technologie te wspierają działania i procesy windykacyjne oraz jak skutecznie rozwiązać najważniejsze wyzwania związane z ich wdrożeniem.
Korzyści z wykorzystania ML&AI w windykacji
Głównym celem wykorzystania uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w windykacji jest wzrost poziomu ściągalności wierzytelności oraz ograniczenie kosztów procesów ponagleniowych poprzez poprawę jakości analiz i prognoz zachowań klientów oraz dobór najbardziej skutecznych rozwiązań w ściąganiu długów lub zapobieganiu ich powstawania.
Poniżej przedstawiamy kilka najważniejszych zastosowań uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w obszarze optymalizacji działań windykacyjnych.
Identyfikacja klientów z ryzykiem niewypłacalności
Rozwiązania oparte o ML&AI umożliwiają ciągłą analizę szerokiego zakresu informacji o cechach i zachowaniach klientów, a następnie estymowanie ryzyka niewypłacalności każdego z nich. Pozwala to na wczesną identyfikację kontrahentów z podwyższonym ryzykiem i wprowadzenie odpowiednich działań wyprzedzających.Systemy tego typu są zwykle tym skuteczniejsze, im szerszy zakres danych podlega ich analizie. Dlatego warto zasilić je nie tylko podstawowymi informacjami, takimi jak np. dane z biur informacji kredytowej i gospodarczej czy historii dotychczasowych transakcji.
Pomocne w tym zakresie może być sięgnięcie po dane alternatywne, np. dane behawioralne, dane pochodzące z urządzenia (device fingerprinting) czy informacje z rejestrów publicznych oraz opinii w Internecie. Są one szczególnie wartościowe w przypadkach klientów bez rozbudowanej historii kredytowej czy kontaktów z firmą (np. młodzi ludzie, nowopowstałe firmy, imigranci). Więcej na temat danych alternatywnych i możliwości ich wykorzystania znajdziesz tutaj.
Segmentacja klientów i zwiększenie szansy na odzyskanie długu
Dzięki modelom scoringowym, firmy mogą skutecznie segmentować swoją bazę dłużników, a następnie prowadzić na tej podstawie zautomatyzowaną i spersonalizowaną komunikację o najwyższym potencjale sukcesu w ściągnięciu wierzytelności.
Posłużmy się konkretnym przykładem. Wyobraź sobie, że Twój system zidentyfikował dwie grupy klientów z opóźnieniami w płatnościach. Pierwsza z nich obejmuje osoby, którzy zwykle regulują zobowiązania w terminie i mają niską ocenę ryzyka niewypłacalności. Natomiast druga grupa to klienci, które mają szeroką historię opóźnień, a ich scoring wskazuje na podwyższone ryzyko finansowe. W tej sytuacji system mógłby uruchomić dla pierwszej grupy klientów typową ścieżkę prostych przypomnień zachęcających do szybkiego uregulowania zaległych płatności. W przypadku drugiej grupy system może natomiast zaproponować bardziej aktywną strategię ponagleniową czy inne działania realizowane przez zespół windykacji.
Zapobieganie nadużyciom
Rozwiązania wykorzystujące uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję pozwalają też wykrywać podejrzane wzorce w danych i na tej podstawie identyfikować potencjalne próby oszustw. Umożliwia to firmom szybką interwencję i zapobieganie stratom finansowym. Przykładem tego typu podejrzanych działań mogą być np.:
- Nagłe zmiany w zachowaniu klienta – np. klient, który wcześniej regularnie spłacał swoje zobowiązania, nagle przestaje komunikować się z firmą lub zmienia wzór płatności (np. terminy, kwoty) bez wyraźnego powodu.
- Nietypowe wzorce transakcji takie jak np. niespodziewane duże wpłaty lub wypłaty.
- Podawanie błędnych lub niejasnych danych
- Wprowadzanie istotnych zmian w danych kontaktowych lub osobowych
- Nietypowe wzory geolokalizacji – logowanie czy dokonywanie transakcji z zupełnie innych lokalizacji niż zwykle.
Wyzwania wdrożenia rozwiązań ML&AI w działaniach windykacyjnych
Aby osiągnąć omówione powyżej korzyści z wprowadzenia uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do działań windykacyjnych, firmy muszą sprostać kilku wyzwaniom.
Dynamiczne zmiany w otoczeniu biznesowym
Najważniejszym z nich jest wysoka dynamika biznesu – zarówno w wewnętrznych operacjach, jak i otoczeniu firmy. Wykorzystywane algorytmy predykcyjne muszą odpowiadać na zmieniającą się ofertę czy strategię firmy, a także szybko reagować na działania konkurentów, nowe regulacje czy informacje o sytuacji ekonomicznej na rynku.
Kluczową zdolnością w takich warunkach staje się wysoka elastyczność posiadanych procesów. Tworzenie rozwiązań ML&AI jest jednak zwykle rozproszone na wiele narzędzi i zespołów (Data Science, IT, Produkt itp.).
Potrzebę zwinności działania rozwiązują platformy MLOps, które integrują w jednym miejscu zarządzanie całym procesem windykacyjnym – od pozyskiwania, przetwarzania i poprawy jakości danych z wielu źródeł, przez budowę zaawansowanych modeli predykcyjnych i ich wdrażanie na produkcję, po monitoring rezultatów i ciągłe doskonalenie.
Dzięki wykorzystaniu platformy MLOps zespoły Data Science mogą szybko i skutecznie rozwijać dopasowane rozwiązania windykacyjne bez potrzeby angażowania dodatkowych narzędzi czy zespołów.
Niska jakość danych
Drugim wyzwaniem, z którym boryka się wiele firm jest niska jakość posiadanych danych. Każdy proces windykacyjny wiąże się z przetwarzaniem czy analizą dużej ilości informacji takich jak np. historia transakcji czy kontaktów z firmą. Niestety nieprecyzyjne, błędne, nieaktualne bądź wybrakowane dane wpływają negatywnie na jakość wniosków i prognoz oraz podejmowanych na ich podstawie decyzji. I tego wyzwania nie rozwiążą nawet najlepsze algorytmy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, jako że jakość ich rezultatów ściśle zależy od jakości danych jakimi są karmione.
Rozwiązaniem w tym przypadku jest wdrożenie zaawansowanych narzędzi Data Quality, które wykrywają błędy w danych, standaryzują ich zapis do jednej formy oraz wzbogacają je o dodatkowe informacje z zewnętrznych źródeł (np. dane przestrzenne).
Aby uzyskać dodatkową wiedzę o klientach, warto też korzystać z biometrii behawioralnej, czyli analizy zachowania użytkowników na Twoich stronach internetowych czy aplikacjach. Sposób korzystania z witryny, wykorzystywane urządzenie czy też rodzaj połączenia internetowego potrafią dostarczyć unikalnych informacji o danej osobie, które z powodzeniem można wykorzystać do zwiększenia jakości wykorzystywanych rozwiązań windykacyjnych.
Podsumowanie
Rozwiązania ML&AI mogą znacznie usprawnić procesy windykacyjne i zwiększyć szansę na odzyskanie długu. Podczas wdrożenia ważne jest jednak zapewnienie elastyczności ich rozwoju oraz wysokiej jakości używanych danych. Dopiero wtedy rozwiązania te osiągną swój maksymalny potencjał.
W Algolytics możemy pomóc Ci zadbać o obie te kwestie. Nasza platforma MLOps pozwala na szybkie produkcyjne wdrażanie modeli oraz proste i intuicyjne wprowadzanie wszelkiego rodzaju zmian.
Dodatkowo dostarczamy rozwiązania poprawy jakość danych (standaryzacja, weryfikacja, deduplikacja danych) i umożliwiamy ich wzbogacenie o alternatywne informacje (np. dane przestrzenne dla każdego adresu w Polsce, dane o zachowaniach użytkowników), aby zwiększyć skuteczność używanych modeli.
Skontaktuj się z nami, jeśli chcesz zwiększyć skuteczność swoich procesów windykacyjnych i wykorzystać pełen potencjał rozwiązań oparty o uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję.
Autor: Lendtech | Data publikacji: 28.05.2024
![Polacy w obliczu inflacji sięgają po oszczędności [BADANIE]](https://www.lendtech.pl/wp-content/uploads/2022/08/josh-appel-netpasr-bmq-unsplash_md-704x434.jpg)
