I de senere år har fremkomsten af maskinlæring og AI-teknologier transformeret forskellige brancher ved at automatisere gentagne opgaver og forbedre kundeoplevelsen. Finanssektoren har især nydt godt af AI og maskinlæring, og i denne blog vil vi undersøge, hvordan disse teknologier hjælper virksomheder med at tilpasse inddrivelsesprocesser til forretningsstrategier, forbedre rentabiliteten, maksimere ydeevnen og øge kundefastholdelsen.
Teknologi til gældshåndtering: Gør inkasso til et profitcenter
På trods af de bemærkelsesværdige fremskridt, som teknologien har medført inden for finansverdenen, er inkassoområdet flere skridt bagud i forhold til andre vigtige forretningsfunktioner, og mange virksomheder prioriterer ofte ikke værdien af gældshåndteringssystemer i forhold til at reducere tab, tilpasse strategier og øge rentabiliteten på lang sigt.
Derfor er forældede inddrivelsesmetoder stadig almindelige, selv blandt de største aktører i finanssektoren. Brugen af regneark, telefonopkald og breve er stadig nøglekomponenter i virksomhedernes rykkerstrategier. Men i et datadrevet, stadig mere forbundet udlånsmiljø giver disse arbejdskrævende tilgange ofte ikke noget nævneværdigt afkast. De dræner også virksomhedernes ressourcer og påvirker drastisk cost-benefit-analyserne af inddrivelser, hvilket betyder, at gæld med lav værdi ofte afskrives eller sælges til eksterne inkassobureauer på grund af de mange ressourcer, der kræves til inddrivelse.
Som svar på denne udbredte afhængighed af forældede inddrivelsesprocesser tilbyder AI og maskinlæring avancerede værktøjer, der forbedrer nøjagtigheden af inddrivelser og løser udfordringen med, at moderne gældshåndteringsværktøjer undervurderes som potentielle profitcentre for virksomheder.
De opsøgende metoder, der leveres af gældshåndteringssoftware og understøttes af AI, forbedrer også i høj grad ressourceallokeringen. Inkassoteams kan nu skræddersy deres budskaber og nå ud til kunderne ved hjælp af moderne CRM-værktøjer i gældshåndteringssoftware, hvilket giver mulighed for øget strategisk fokus og bedre analyse af store mængder kundedata.
Ved at give inkassoteamene bedre AI-styret dataindsigt, målrettede beskeder og moderne kommunikationsværktøjer kan inddrivelsesprocenten øges betydeligt. Dette resulterer igen i øget likviditet og større langsigtet levedygtighed for långivere, især i tider med økonomisk usikkerhed.
➡️ Udforsk, hvordan AI former fremtidens gældshåndtering og maksimerer inddrivelsen. Download vores white paper: Transforming Debt Management in Finance: Udnyttelse af AI til inddrivelse
Optimering af forretningsstrategier gennem AI og maskinlæring
AI og maskinlæringsteknologier kan analysere historiske data for at identificere mønstre og tendenser, hvilket gør det muligt for inkassofolk at lave mere præcise forudsigelser om fremtidig adfærd og betalingsmønstre. Det kan hjælpe med at informere om gældshåndteringsstrategier og forbedre inddrivelsesprocenterne. Til gengæld kan virksomheder informere deres salgs-, marketing- og opsøgende strategier med et mere overordnet billede af deres kunders forbrugs- og tilbagebetalingsmønstre.
Denne forskel mellem investeringer i kundehvervning, hvor virksomheder bruger ressourcer på salg, markedsføring og teknologi, og den relative forsømmelse af moderne gældshåndteringsløsninger afslører en kortsigtet prioritering af kundehvervning på bekostning af en effektiv håndtering af deres gæld.
Overvej disse vigtige statistikker om markedsføring og gældshåndtering:
- Fra 2021-2024 forventes det, at det digitale annonceforbrug i USA vil vokse fra 211 mia. dollars til 317 mia. dollars, en stigning på næsten 50 %, mens det i Storbritannien vil stige fra næsten 32 mia. dollars til mere end 42 mia. dollars (+33 %).
- I en undersøgelse foretaget af The Ascent rapporterede kun 26% af de adspurgte, at deres kreditkortudsteder tilbød en moderne, brugervenlig mobilapp til at administrere deres konti, hvilket indikerer en mangel på investering i moderne gældshåndteringsløsninger.
- Den amerikanske inkassobranche anslås at være over 13 milliarder dollars værd, men mange inkassobureauer benytter sig stadig af forældede metoder og teknologi, som f.eks. robocalls og snail mail, i stedet for at investere i moderne gældshåndteringsløsninger, der prioriterer forbrugeroplevelse og kommunikation.
Desuden forbedrer kunstig intelligens og maskinlæring den prædiktive modellering inden for gældshåndtering. Disse teknologier understøtter modtagelsesplatformen og gør det muligt at analysere historiske data for at identificere mønstre og tendenser, så inkassomedarbejdere kan komme med mere præcise forudsigelser om fremtidig adfærd og betalingsmønstre. Det kan hjælpe med at informere om gældshåndteringsstrategier og forbedre inddrivelsesprocenterne. Til gengæld kan virksomheder informere deres salgs-, marketing- og opsøgende strategier med et mere overordnet billede af deres kunders forbrugs- og tilbagebetalingsmønstre.
Øget brandloyalitet: en smartere tilgang til at forbedre kundeoplevelser
Som beskrevet får virksomheder ved at anvende en datadrevet tilgang til inddrivelse værdifuld kundeindsigt til at skabe mere skræddersyede meddelelser, øge engagementet og give et højt afkast. Når denne tilgang kombineres med selvbetjeningsbetalingsværktøjer, tvinger den kunderne til at engagere sig i dine budskaber og giver debitorer mulighed for at foretage tilbagebetalinger på egen hånd.
Da britiske undersøgelser viser, at næsten 90 % af kunderne ikke vil besvare opkald fra ukendte numre, er behovet for rykkerstrategier baseret på moderne kommunikationsmetoder klart.
Ved at anvende smartere segmenteringsstrategier og udnytte data til opdaterede kundevisninger kan risikolåntagere desuden identificeres tidligere i gældsforløbet, så du kan justere dine strategier for at reducere misligholdelse og reducere risikoen i stor skala. Det sikrer både din rentabilitet og giver dig mulighed for at ændre din udlånspraksis, så du hurtigt kan reagere på skiftende markedsforhold.
Styrk din arbejdsstyrke med AI-teknologier
Mens AI-drevet gældshåndtering forandrer forretningsstrategier og muliggør ægte skalerbarhed, gør det også hverdagens processer hurtigere og mere effektive for inkassofolk. Med receeve's AI-drevne løsning kan dit team nu forenkle arbejdsgange, samle data, køre rapporter, udløse massekommunikation og analysere deres præstationer med lethed, hvor som helst - alt sammen fra en enkelt platform. Dette fører til lettere implementerbare inkassostrategier, færre brugerfejl, enkel processtandardisering og i sidste ende et bedre udstyret inkassoteam.
For virksomheder, der ønsker at styre en voksende inkassovirksomhed effektivt, kan det konstante behov for flere medarbejdere mindskes ved at indarbejde AI-drevne teknologier. Det giver eksisterende medarbejdere mulighed for at forbedre deres processer gennem hurtig adoption. Derudover kan nye teammedlemmer nemt onboardes og sættes i stand til at implementere best practice-tilgange lige fra begyndelsen, så din virksomhed kan etablere en effektiv inkassofunktion med det samme. Dette kan være særligt fordelagtigt for virksomheder, der ønsker at integrere yderligere software, takket være den problemfri integration, som API'er muliggør.
En yderligere fordel ved at anvende en gældshåndteringsløsning, der er bygget på en fremtidssikret arkitektur, er den lette implementering. Ved at outsource vedligeholdelsen og integrationen af din løsning reduceres de dyre og arbejdskrævende udviklings- og vedligeholdelsesudgifter, da softwareleverandørerne er ansvarlige for administrationen af systemet. Det har den ekstra fordel, at det muliggør indsamlingspraksisser på tværs af landegrænser (i tilfælde af cloud-native værktøjer) og konsistens på tværs af forskellige regioner, da du får et enkelt orkestreringspunkt og et samlet dashboard fra et hvilket som helst sted.
AI og maskinlæring giver rigere dataindsigt i gældshåndtering. Disse teknologier kan analysere store mængder data for at identificere tendenser, mønstre og sammenhænge, som det ville være umuligt for mennesker at opdage. Sammen med brugervenlige grænseflader, aktuel rapportering og sikret interoperabilitet inden for din eksisterende teknologiske stak får dine inkassoteams virkelig mulighed for at forbedre deres resultater fra starten.
Trinene til bedre gældshåndtering
Det har længe været almindeligt for virksomheder at betragte inkasso som en sekundær opgave. Men ved at inddrage inkassoværktøjer, -processer og -resultater i deres overordnede forretningsstrategi kan virksomheder skabe bedre kundeoplevelser, forbedre fastholdelsesgraden, reducere medarbejderudskiftningen og bedre finjustere deres risikofunktion i stor skala.
Hvis du vil strømline dine inkassoprocesser og tilpasse dem til dine overordnede forretningsmål for at øge din inddrivelsesprocent, forbedre effektiviteten og fastholde flere kunder, så kontakt os i dag. Vores team kan give dig skræddersyet indsigt og praktiske casestudier af, hvordan AI-drevne inddrivelsesmetoder bygget med receeve platformen har hjulpet organisationer med at transformere deres gældshåndteringsprocesser ved hjælp af en virkelig skalerbar løsning.
