In de afgelopen jaren heeft de opkomst van machine learning- en AI-technologieën verschillende sectoren getransformeerd door repetitieve taken te automatiseren en de klantervaring te verbeteren. De financiële sector heeft in het bijzonder geprofiteerd van AI en machine learning, en in deze blog onderzoeken we hoe deze technologieën bedrijven helpen om incassoprocessen af te stemmen op bedrijfsstrategieën, de winstgevendheid te verbeteren, prestaties te maximaliseren en klantbehoud te verhogen.
Technologie voor debiteurenbeheer: van incasso een winstbron maken
Ondanks de opmerkelijke stappen voorwaarts die de technologie in de financiële sector heeft gezet, loopt de incassoruimte meerdere fases achter op andere belangrijke bedrijfsfuncties. Veel bedrijven geven vaak geen prioriteit aan de waarde van schuldbeheersystemen voor het verminderen van verliezen, het afstemmen van strategieën en het verhogen van de winstgevendheid op de lange termijn.
Bijgevolg zijn verouderde incassopraktijken nog steeds gangbaar, zelfs bij de grootste spelers in de financiële sector. Het gebruik van spreadsheets, telefoongesprekken en brieven blijft een belangrijk onderdeel van de aanmaningsstrategieën van bedrijven. Maar in een datagestuurde, steeds meer verbonden kredietomgeving leveren deze arbeidsintensieve benaderingen vaak geen noemenswaardig rendement op. Ze slokken ook bedrijfsmiddelen op en hebben een drastische invloed op de kosten-batenanalyses van terugvorderingen, wat betekent dat schulden met een lage waarde vaak worden afgeschreven of verkocht aan externe incassobureaus (DCA's) vanwege het gewicht van de middelen die nodig zijn om ze terug te vorderen.
Als antwoord op deze wijdverspreide afhankelijkheid van verouderde incassoprocessen bieden AI en machine learning geavanceerde hulpmiddelen die de nauwkeurigheid van invorderingen verbeteren en het probleem aanpakken dat moderne tools voor schuldbeheer worden ondergewaardeerd als potentiële winstcentra voor bedrijven.
De benaderingsmethoden die door software voor debiteurenbeheer worden geleverd en door AI worden ondersteund, verbeteren ook de toewijzing van middelen aanzienlijk. Incassoteams kunnen nu hun berichten op maat maken en klanten bereiken met behulp van moderne CRM-tools binnen software voor debiteurenbeheer, waardoor meer strategische focus mogelijk is en grote hoeveelheden klantgegevens beter kunnen worden geanalyseerd.
Door incassoteams te voorzien van verbeterde AI-gestuurde gegevensinzichten, gerichte berichten en moderne communicatietools, kunnen de invorderingspercentages aanzienlijk worden verhoogd. Dit resulteert op zijn beurt in meer liquiditeit en een grotere levensvatbaarheid op lange termijn voor kredietverstrekkers, vooral in tijden van economische onzekerheid.
➡️ Ontdek hoe AI de toekomst van debiteurenbeheer en het maximaliseren van incasso's vormgeeft. Download onze whitepaper: Schuldbeheer in de financiële sector transformeren: AI inzetten voor incasso
Bedrijfsstrategieën optimaliseren met AI en machine learning
AI en machine learning-technologieën kunnen historische gegevens analyseren om patronen en trends te identificeren, waardoor incassoprofessionals nauwkeurigere voorspellingen kunnen doen over toekomstig gedrag en betalingspatronen. Hierdoor kunnen incassoprofessionals nauwkeurigere voorspellingen doen over toekomstig gedrag en betalingspatronen. Dit kan helpen om strategieën voor schuldbeheer te ontwikkelen en de inningspercentages te verbeteren. Op hun beurt kunnen bedrijven hun strategieën voor verkoop, marketing en outreach beter onderbouwen met een beter beeld van de bestedings- en terugbetalingspatronen van hun klanten.
Dit verschil tussen investeringen in klantenwerving, waarbij bedrijven middelen steken in verkoop, marketing en technologie, en de relatieve verwaarlozing van moderne oplossingen voor schuldbeheer, legt een kortzichtige prioritering bloot van klantenwerving ten koste van het effectief beheren van hun schulden.
Kijk eens naar deze belangrijke statistieken over marketing en schuldbeheer:
- Van 2021-2024 zullen de digitale advertentie-uitgaven in de VS naar verwachting groeien van 211 miljard dollar naar 317 miljard dollar, een stijging van bijna 50%, terwijl ze in het VK zullen stijgen van bijna 32 miljard dollar naar meer dan 42 miljard dollar (+33%).
- In een onderzoek uitgevoerd door The Ascent gaf slechts 26% van de respondenten aan dat hun creditcardmaatschappij een moderne, gebruiksvriendelijke mobiele app aanbood voor het beheren van hun rekeningen, wat duidt op een gebrek aan investeringen in moderne oplossingen voor schuldbeheer.
- De Amerikaanse incassobranche is naar schatting meer dan $ 13 miljard waard, maar toch vertrouwen veel incassobureaus nog steeds op verouderde methoden en technologie, zoals robotbelletjes en slakkenpost, in plaats van te investeren in moderne oplossingen voor schuldbeheer waarbij de ervaring en communicatie met de consument voorop staan.
Verder verbeteren AI en machine learning de voorspellende modellen voor schuldbeheer. Deze technologieën vormen de basis van het ontvangende platform en maken de analyse van historische gegevens mogelijk om patronen en trends te identificeren, waardoor incassoprofessionals nauwkeurigere voorspellingen kunnen doen over toekomstig gedrag en betalingspatronen. Hierdoor kunnen incassoprofessionals nauwkeurigere voorspellingen doen over toekomstig gedrag en betalingspatronen. Dit kan helpen om strategieën voor schuldbeheer te ontwikkelen en de inningspercentages te verbeteren. Op hun beurt kunnen bedrijven hun strategieën voor verkoop, marketing en outreach beter onderbouwen met een beter beeld van de bestedings- en terugbetalingspatronen van hun klanten.
Verhoogde merkloyaliteit: een slimmere aanpak om klantervaringen te verbeteren
Zoals beschreven, krijgen bedrijven door een datagestuurde aanpak van incasso waardevolle klantinzichten om berichten op maat te sturen, de betrokkenheid te vergroten en een hoog rendement te behalen. In combinatie met zelfbedieningshulpmiddelen voor betalingen dwingt deze aanpak klanten om met uw berichten aan de slag te gaan en stelt het debiteuren in staat om zelfstandig terugbetalingen uit te voeren.
Nu opiniepeilingen in het Verenigd Koninkrijk uitwijzen dat bijna 90% van de klanten oproepen van onbekende nummers niet beantwoordt, is de behoefte aan aanmaningsstrategieën op basis van moderne communicatiemethoden duidelijk.
Door slimmere segmentatiestrategieën toe te passen en gebruik te maken van gegevens voor up-to-date klantoverzichten, kunnen risicoleners eerder in het schuldtraject worden geïdentificeerd, zodat u uw strategieën kunt aanpassen om wanbetaling te verminderen en risico's op schaal te verlagen. Hierdoor kunt u uw strategieën aanpassen om wanbetaling te verminderen en risico's op grote schaal te beperken. Dit waarborgt uw winstgevendheid en stelt u in staat om uw leenpraktijken aan te passen om snel te kunnen reageren op veranderende marktomstandigheden.
Empowerment van uw personeel met AI-technologieën
Terwijl AI-gestuurd debiteurenbeheer bedrijfsstrategieën transformeert en echte schaalbaarheid mogelijk maakt, maakt het ook alledaagse processen sneller en efficiënter voor incassoprofessionals. Met receeve's AI-gestuurde oplossing kan uw team nu workflows vereenvoudigen, gegevens verzamelen, rapporten uitvoeren, massaal communicatie starten en hun prestaties eenvoudig analyseren, overal vandaan - allemaal vanaf één platform. Dit leidt tot eenvoudiger te implementeren incassostrategieën, minder gebruikersfouten, eenvoudige processtandaardisatie en, uiteindelijk, een beter uitgerust incassoteam.
Voor bedrijven die op zoek zijn naar een effectief beheer van een groeiende incassoprocedure, kan de constante behoefte aan meer werknemers worden beperkt door AI-gestuurde technologieën te integreren. Hierdoor kunnen bestaande medewerkers hun processen verbeteren door ze snel toe te passen. Daarnaast kunnen nieuwe teamleden eenvoudig worden ingewerkt en in staat worden gesteld om best-practice benaderingen direct vanaf het begin te implementeren, zodat uw bedrijf direct een efficiënte incassofunctie kan opzetten. Dit kan vooral gunstig zijn voor bedrijven die aanvullende software willen integreren, dankzij de naadloze integratie die mogelijk wordt gemaakt door API's.
Een bijkomend voordeel van een oplossing voor debiteurenbeheer op basis van een toekomstbestendige architectuur is het gemak van implementatie. Door het onderhoud en de integratie van uw oplossing uit te besteden, bespaart u op de dure en arbeidsintensieve ontwikkelings- en onderhoudskosten, aangezien de softwareleveranciers verantwoordelijk zijn voor het beheer van het systeem. Dit heeft als bijkomend voordeel dat het grensoverschrijdende incassopraktijken (in het geval van cloud-native tools) en consistentie in verschillende regio's mogelijk maakt, omdat je vanaf elke locatie één enkel orkestratiepunt en uniform dashboard hebt.
AI en machine learning zorgen voor rijkere gegevensinzichten in schuldbeheer. Deze technologieën kunnen enorme hoeveelheden gegevens analyseren om trends, patronen en correlaties te identificeren die mensen onmogelijk kunnen detecteren. Voeg hier eenvoudig te gebruiken interfaces, up-to-date rapportage en gegarandeerde interoperabiliteit binnen uw bestaande technologie aan toe en uw incassoteams zijn vanaf het begin in staat om hun prestaties te verbeteren.
De stappen naar een beter schuldenbeheer
Incasso beschouwen als een secundaire taak is lang gemeengoed geweest voor bedrijven. Maar door incassotools, -processen en -resultaten op te nemen in hun algehele bedrijfsstrategie, kunnen bedrijven betere klantervaringen opleveren, retentiepercentages verbeteren, personeelsverloop verminderen en hun risicofunctie beter afstemmen op schaal.
Als je je incassoprocessen wilt stroomlijnen en afstemmen op je algemene bedrijfsdoelstellingen om je inningspercentages te verhogen, de efficiëntie te verbeteren en meer klanten te behouden, neem dan vandaag nog contact met ons op. Ons team kan u voorzien van op maat gemaakte inzichten en praktische casestudy's over hoe AI-gestuurde incassobenaderingen gebouwd met het receeve platform organisaties hebben geholpen bij het transformeren van hun schuldbeheerprocessen met behulp van een echt schaalbare oplossing.
