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Pós-empréstimo: O domínio dos robôs de IA
Visão Geral da Transformação
Atualmente, as empresas de crédito ao consumo utilizam métodos como pontuação de cobrança, chamadas automáticas inteligentes e cobrança por robô na fase pós-empréstimo, passando de uma resposta passiva para um serviço proativo.
◎ Cobrança inteligente representa mais de 80% a 90%
Dados indicam que mais da metade das instituições afirmam que a cobrança inteligente já domina todo o ciclo de cobrança, especialmente com robôs inteligentes capazes de realizar milhares de chamadas de cobrança de forma independente.
◎ Diversificação progressiva dos métodos de cobrança inteligente
No que diz respeito às estratégias de cobrança inteligente, as principais ferramentas utilizadas pelas instituições são pontuação de cobrança, chamadas automáticas inteligentes e cobrança por robô.
◎ Vantagens evidentes na gestão inteligente pós-empréstimo
Robôs de IA podem ser configurados com diferentes perfis e vozes, atendendo às necessidades de comunicação dos usuários e às diferentes situações, respondendo rapidamente às demandas com diferentes tipos de robôs.
◎ Três direções para o futuro
O avanço tecnológico promove o desenvolvimento de cenários, a melhoria no atendimento ao cliente e a integração profunda dos processos de negócios.
Desafios na transformação
Com a regulamentação mais rigorosa do uso de informações pessoais, a recuperação de dados de clientes inadimplentes se torna mais restrita, aumentando a taxa de clientes que perdem contato; além disso, surgem casos de suposta “representação de direitos”.
◎ Respeitar os limites legais na cobrança pós-empréstimo
Nos últimos anos, a cobrança violenta que prejudica os direitos do consumidor tem se intensificado, tornando-se foco de fiscalização regulatória, com várias exigências de conformidade já implementadas.
◎ Equilíbrio entre custo e eficiência na cobrança
Como os valores de empréstimos de consumo por cliente são baixos, a cobrança por robô inteligente pode resolver muitos problemas, mas a alta padronização e os custos iniciais de desenvolvimento representam obstáculos.
◎ Pontos fracos na interação homem-máquina
Embora a aplicação de robôs de cobrança inteligente seja mais comum, ainda há limitações na interação, como diferenças na estratégia de configuração dos robôs em comparação com a cobrança manual.
◎ Como transferir ativos inadimplentes de forma eficaz
Além da cobrança e da baixa de dívidas, as empresas de crédito ao consumo precisam lidar com a transferência eficiente de ativos inadimplentes, que geralmente têm valores baixos e sem garantias.
Soluções para a transformação
Tecnologias de ponta como Internet das Coisas, computação em nuvem, Big Data, inteligência artificial e blockchain são essenciais para a transformação digital financeira, potencializando o papel dos especialistas na equipe de cobrança manual.
◎ Digitalizar todo o processo de dados de crédito na blockchain
Algumas instituições já experimentam o uso de blockchain e computação em nuvem. No caso de litígios de empréstimos inadimplentes, utilizam tecnologia de prova de blockchain para registrar toda a cadeia de dados eletrônicos de crédito, transformando-os em provas digitais e estabelecendo mecanismos integrados de retenção de informações, validação de provas e resolução de disputas.
◎ Aumentar continuamente os investimentos em tecnologia
Com a popularização de produtos e serviços financeiros digitais, várias empresas de crédito ao consumo planejam ampliar seus recursos tecnológicos, oferecendo serviços financeiros de alta qualidade com capacidades inteligentes e impulsionados por Big Data, IA e computação em nuvem.
◎ Não abandonar a gestão tradicional pós-empréstimo
Além do uso de robôs inteligentes, as empresas também adotam cobranças manuais, notificações por SMS e cartas, terceirização da cobrança, ações judiciais, mediação online, além de métodos como reconhecimento notarial e resolução de disputas por diferentes canais, incluindo mediação pré-judicial, arbitragem e mediação comunitária.