人工智能如何使馆藏流程现代化

预警系统

从历史上看，收债主要是被动的，试图在借款人拖欠债务后弥补损失。机器学习通过创造机会来主动识别高风险帐户，从而避免落后于付款方式，从而改变了这种模式。

机器学习的计算能力使它能够分析大量不同的数据类型，以发现先前未明的预示着犯罪的因素。认识到这些模式为放贷人提供了一个更可靠的评估风险的基础，该风险超出了诸如信用局风险评分之类的粗略指标。随着条件的变化（例如在大流行期间），机器学习可以快速合并新数据，以传统风险模型无法实现的方式实时更新分析。

机器学习还可以用于确定特定借款人拖欠还款的可能性。这种预警系统使放款人可以将精力集中在有风险的客户上，以防止他们的账户一开始就被拖欠。

了解和分类借款人

人工智能和机器学习有望改变贷方对借款人的理解方式。与将借款人分配到基于行业的类别的传统模型不同，数据驱动的机器学习可以突出显示使借款人在不同市场细分中独一无二的原因。

考虑这些因素和许多其他因素以了解借款人的状况对于有效收债至关重要。通过AI和机器学习，贷方可以建立细微的客户资料，以识别哪些借款人可能自行解决拖欠（自我治愈）以及哪些借款人需要积极干预，例如贷款重组或修改后的还款期限。

考虑到家庭和公司债务的规模，即使客户分类的微小改善也可以产生可观的回报。随着AI不断学习和帐户配置文件变得更加精确，贷方变得越来越善于根据客户的特定特征而不是广阔的市场领域来评估客户。

优化客户参与度

电话是贷方用来解决支付问题的传统干预措施。尽管自动消息和实时座席很有用，但电话通话却是一种钝器，回报越来越少，因为人们依赖它们进行通信和财务交易的人越来越少。

如今的贷款人比以往任何时候都拥有更多与借款人打交道的方式。面对面的会议，电话，电子邮件，文本消息，社交媒体，网站聊天和移动应用程序都可以使用，但是以我的经验，很少有贷方充分利用这些工具。

优化收债不仅是提供这些推广方法。它需要正确选择要使用的方法，知道何时伸出手并制作有效的信息。这些元素取决于上下文，并且受众多变量影响，非常适合通过机器学习进行分析以增强客户参与度。

例如，可以将出借方的移动应用程序和网站上的活动（有助于确定首选的参与方式和参与时间）与人口统计和财务信息进行集成，以设计自定义的推广策略。随着客户响应数据被反馈到算法中，客户联系变得越来越有效。

人工智能还可以通过新颖的方式增强参与度。AI可以分析来自客户呼叫的音频，以确定不同的脚本或报价如何影响客户的响应和收款状态。该信息可以指导将来的培训和持续的优化，以防止或解决违法行为。

代收债务中现代化的好处

随着人工智能和机器学习使代收债款越来越现代化，贷方和借款人都可以看到令人印象深刻的收益。理解，识别和与借款人互动的能力得到增强，既可以防止拖欠债务，也可以更有效地处理逾期欠款，从而减少遭受损失的风险。数据驱动的效率还可以大大节省运营成本。此外，更积极主动和富有成效的客户服务可以帮助家庭和企业借款人更好地管理债务，避免催收，避免额外费用，信用降级和潜在的破产。