Умное взыскание, или какие технологии используют коллекторы для сбора долгов?

Содержимое статьи:  После того, как вступил в силу закон, который регулирует деятельность коллекторов, жизнь взыскателей серьезно осложнилась. В таких условиях коллекторы все чаще стали обращаться к высоким технологиям. Как они помогают в работе?

Умное взыскание, или какие технологии используют коллекторы для сбора долгов?После того, как вступил в силу закон, который регулирует деятельность коллекторов, жизнь взыскателей серьезно осложнилась. В таких условиях коллекторы все чаще стали обращаться к высоким технологиям. Как они помогают в работе?

Напомним, закон о коллекторах существенно ограничил возможности взыскателей. Если клиент не вернул денежный займ, то коллекторы смогут позвонить ему не более 8 раз в месяц и не чаще раза в сутки. Посетить должника на дому и поговорить с ним лично можно только раз в неделю.

Онлайн-роботы

Жесткие рамки все чаще вынуждают взыскателей обращаться за помощью к высоким технологиям. Например, банки и МФО стали использовать в работе роботов. Система сама наберет номер должника, напомнит ему о наличии задолженности, проведет несложные переговоры.

Самое главное, что роботы помогают найти лазейку в законе. Их деятельность можно отнести к автоинформаторам, что теоретически позволяет совершить большее количество звонков должнику, чем это разрешено обычным операторам.

В интервью газете «Коммерсант» представители компании «Вэббанкир», которые недавно приступили к использованию робота, рассказали, что за 5 дней программа осуществила более 6 тыс. звонков неплательщикам и смогла вернуть 0,5 млн рублей.

Несмотря на солидные результаты, пока эффективность работы робота уступает результатам, которые показывают обычные сотрудники. Робот порой не может разобрать сложные речевые обороты, испытывает трудности, когда клиенты говорят одновременно с ним. Программа вынуждена прерывать разговор, сообщая должнику, что с ним скоро свяжутся.

Однако потенциал у разработки все же огромен. Во-первых, как показывают эксперименты, подавляющее большинство граждан воспринимают робота, как живого собеседника. Во-вторых, на начальных этапах просрочки, когда операторам просто приходится напоминать о задолженности, не вступая в затяжные переговоры о судьбе долга, именно роботы являются важным звеном.

Система распознавания эмоций

Ранее сообщалось, что ведущее коллекторское агентство страны планирует внедрить умную систему распознавания эмоций должника. Порой коллекторы тратят слишком много времени, уговаривая гражданина вернуть мгновенный заем, хотя должник в данный момент настроен весьма негативно и добиться обстоятельной беседы все равно не получится.

Новинка позволяет сэкономить время коллекторов и подобрать самую оптимальную стратегию ведения переговоров в зависимости от настроения должника. Она по голосу должника, его речевым оборотам, иным сигналам с точностью до 97% определяет настрой клиента и предлагает оператору наилучшие пути построения диалога.

Если заемщик не в духе, то имеет смысл скорее завершить разговор и не тратить время, деньги на бесполезную беседу. Если гражданин, наоборот, может похвастать хорошим настроением, то коллектор быстрее переходит к сути вопроса и пытается с ним договориться о механизме погашения долга.

В тандеме с программой

Умное взыскание, или какие технологии используют коллекторы для сбора долгов?

Часто роботов делают эффективными ассистентами, которые помогают операторам в их работе с должниками. Такие программы следят за ходом беседы, анализируют суть и автоматически демонстрируют человеку важные данные, позволяющие сэкономить время и выстроить правильную стратегию ведения переговоров.

Например, если заемщик утверждает, что коллекторы не туда попали, то система автоматически сравнит его голос с тем, что находится в базе данных, и предоставит ответ оператору. Также она может предоставить информацию о заемщике, его имуществе, наличии работы, доходах. Если выяснится, что должник намеренно приукрашивает свое бедственное положение, то у оператора появляется возможность, опираясь на факты, возразить клиенту и убедить его вернуть задолженность.

Анастасия Водолазова
Автор статьи
Понравилось?

1335

Похожие статьи