AI が顧客中心主義で債権回収サイクルを変革する方法

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過去1年間、COVID-19パンデミックにより、多くの業界が開発戦略を再考し、変化する時代に適応するために顧客のニーズにますます注意を払うことを余儀なくされました。金融業界もその一つです。 COVID-19パンデミックは世界経済に壊滅的な影響を及ぼし、多くの企業や個人が財政難に陥ったり、月々の支払いに困難を抱えたりしています。多くの企業は生き残るために民間資金や政府のプログラムに頼らざるを得なかった。これはまた、規制当局がパンデミックの経済的影響と、それが脆弱な顧客にとって増大する潜在的なリスクを認識しなければならないことを意味します。

顧客が銀行からの債権回収に対する支援とカスタマイズされたアプローチを緊急に必要としていること、そして銀行が顧客中心主義で行動し、行為リスクを適切かつ早期に検討する必要があることは明らかです。

しかし、既存の債権回収戦略は複雑で非効率的、そして時代遅れである可能性があります。今日のデジタルファーストの世界では、顧客はさらなるスピードを期待し、さらなる柔軟性、アクセシビリティ、選択肢を求めています。しかし、銀行および金融サービス業界はこれらの期待にほとんど応えられていません。

現在は、顧客体験の向上、業務の合理化、全体的なコストの削減に重点を置く必要があり、銀行は回収の効率と有効性を向上させることの重要性を認識し始めています。規制当局も圧力をかけており、債権回収がどのように行われているかを厳重に監視している。

データ分析と AI テクノロジーにより、顧客体験が大幅に向上し、チャットボットの使用による顧客データへのアクセスと分析の向上や、よりパーソナライズされた顧客コミュニケーションの作成など、さまざまな分野で効率的な進歩が実現しました。現在、このアプローチを債権回収に適用し、AI が債務サイクルに関して持つ可能性のあるデータを最大限に活用し、顧客にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供する必要があります。

債権回収におけるデータの役割

個人や企業が負っている債務を回収するプロセスである債権回収は、長年にわたって銀行業界にとって大きな課題となってきました。

債権回収業者が扱うデータは豊富にありますが、必要な情報を見つけるのは必ずしも簡単ではありません。たとえば、適切な方法や最も正確で最新の連絡先情報を見つける方法は、依然として困難です。

さらに、包括的な顧客データにアクセスできないと、銀行はセクター全体にわたる損失をリアルタイムで正確に分析および予測することができません。そして、保有しているデータはサイロ化されていることが多いため、効果的に活用されていません。それで、どのような影響があるのでしょうか? 債権回収率の低下とコストの増加です。

しかし、テクノロジーは、債権回収業者が受け取る情報を制限するのではなく、利用可能な情報をより効率的にふるいにかけ、より包括的なデータセットを提供することで、これらの課題を克服するのに役立ちます。

AIとデータが共感アプローチを推進する方法

共感と債権回収は簡単に両立する概念ではありません。しかし、債権回収業者の実際の任務は顧客を支援しサポートすることであり、共感を重視したアプローチによりその経験を大幅に改善することができます。これは顧客だけに利益をもたらすのではありません。債権回収業者にとって、共感を重視したエンゲージメントは、より高い NPS スコア (10～20 ベーシス ポイントの増加)、回収率の向上 (5～15%)、生産性の向上 (5～20%)、ライブ コールの遵守率 (50～100%) をもたらします。

債権回収業者が顧客の問題や課題を理解し、共感することができれば、積極的に解決策を考えることができます。債務者が直面している課題を理解していれば、債権回収業者は債務者が適切な解決策を見つける手助けをすることができます。

データを理解することは、このアプローチを支援するために傾向と異常を識別する鍵となります。データ分析と AI テクノロジーを活用することで、銀行は債務サイクル全体にわたってハイパーパーソナライゼーションの新たな機会を提供できます。 AI システムを使用してデータを収集すると、債権回収業者はメッセージ、タイミング、口調を調整して回収率を高め、顧客体験を向上させることができます。特にコスト削減、俊敏性の向上、顧客エクスペリエンスの強化という点で、その影響は変革をもたらす可能性があります。

スマートコンタクト戦略の実装

今日、顧客は銀行がパーソナライズされたデジタル体験を提供することを期待しています。電話や郵便は急速に時代遅れになり、信頼性の低い通信手段になりつつあります。しかし、企業がスマートで接続された自動化されたテクノロジーを使用して、顧客とのやり取りの変化に合わせて業務運営を調整するインテリジェントな連絡戦略を採用すれば、債権回収業者は適切なタイミングで適切なチャネルを通じて適切な連絡先を見つけることができます。たとえば、機械学習を活用して、銀行が未払いの債務を解決する可能性が高い債務者に連絡することに集中できるようにしたり、分析を使用して脆弱な顧客を早期に特定したりすることができます。

データと AI を活用し、予測モデルを使用したアルゴリズムを新しい方法で設計することで、債権回収業者は債権回収の取り組み戦略を再検討できるようになります。すべての顧客を同じように扱う固定的で柔軟性のないプロセスに従うのではなく、より動的で洞察力に富み、将来に備えた対応が可能になります。

債権回収サイクルの革命

COVID-19パンデミックにより多くの企業の負債額が急増した。銀行や債権回収業者は、現在も存在する既存のレガシーシステムを使用して、これほど大規模な業務を行うことはできません。

業界を自動化し、革命を起こし、現在の債権回収方法を変える必要性は、かつてないほど緊急になっています。ここではデータ分析と AI テクノロジが重要な役割を果たしますが、必ずしもコストがかかり、混乱を招くシステム変革を意味するわけではありません。強化された AI 主導のアプローチにより、銀行や債権回収業者は顧客体験を再構築し、ビジネス運営を再考して顧客をサポートし、より適切かつ迅速な解決策を提供できるようになります。