在过去的一年里，由于COVID-19大流行，许多行业不得不重新考虑其增长战略，并且越来越关注客户的需求，以便适应瞬息万变的时代。金融业就是这样的行业之一。COVID-19大流行对全球经济造成了灾难性影响，许多企业和个人在财务上陷入困境或难以支付每月账单。许多人不得不求助于私人融资或政府计划来维持生计。这也意味着监管机构必须意识到爆发的财务影响以及对弱势客户的潜在风险增加。显然，客户迫切需要银行的支持和量身定制的收债方法，银行应以客户为中心的方式行事，并尽早考虑行为风险。然而，遗留的收债策略可能复杂、低效且过时。在当今数字优先的世界中，客户期望更快的速度并需要更多的灵活性、可访问性和选择。然而，银行和金融服务业在很大程度上未能满足这些期望。现在重点需要放在增强客户体验、简化运营和降低总体成本上，银行开始意识到提高收款效率和有效性的重要性。监管机构也施加了压力，并密切监控收债的方式。数据分析和人工智能技术显着改善了客户体验，并帮助实现了各个领域的高效进步，例如通过使用聊天机器人更好地访问和分析客户数据，或帮助创建更加个性化的客户通信。现在，这种方法需要应用于债务催收，最大限度地利用AI在债务周期中可能拥有的潜在数据，并为客户提供个性化的体验。数据在收债中的作用收债是追回个人或企业所欠债务的过程，多年来一直是银行业面临的主要挑战。虽然收债员不缺少可用数据，但找到他们需要的信息并不总是那么容易。例如，如何找到正确的方法或最准确和最新的联系信息仍然具有挑战性。此外，在无法访问全面的客户数据的情况下，银行无法实时准确地跨部门分析和预测损失。而且，由于他们拥有的数据通常是孤立的，因此没有得到有效利用。那么有什么影响呢？债务回收率不高，成本增加。然而，技术可以帮助收债员更有效地筛选可用信息并提供更全面的数据集，而不是限制他们可以访问的信息，从而帮助克服这些挑战。人工智能和数据如何推动同理心方法同理心和收债并不是容易联系的概念。然而，收债员实际上肩负着帮助和支持他们的客户的使命，而以同理心为导向的方法可以极大地改善这种体验。这不仅仅是为了让客户受益。对于收债员，基于同理心的参与可以提供更高的NPS分数（增加10-20个基点）、提高收债率（5%-15%）和提高生产率（5%-20%）和真实-时间呼叫合规性（50%至100%）。当收债员了解客户的问题或挑战并能产生同理心时，他们就能主动思考解决方案。当他了解债务人面临的挑战时，收债员可以帮助他们找到正确的解决方案。理解数据是识别趋势和异常以帮助采用这种方法的关键。通过使用数据分析和人工智能技术，银行可以为整个债务周期的超个性化提供新的机会。使用人工智能系统整理数据可以帮助收债员处理消息、时间和语气，从而帮助提高收债率并改善客户体验。这些影响可能具有变革性，尤其是在节省成本、提高敏捷性和增强客户体验方面。实施智能连接战略今天的客户期望从他们的银行获得个性化的数字体验。电话和信件正在迅速变得过时和不可靠。但是，通过智能联系人策略，企业使用智能、互联、自动化的技术使业务运营与不断变化的客户交互动态保持一致，收债员可以在正确的时间通过正确的渠道找到正确的联系人。例如，通过利用机器学习来帮助银行将注意力集中在联系更有可能解决未偿债务的债务人或使用分析来尽早识别弱势客户。通过使用数据和人工智能，并以新的方式设计具有预测模型的算法，收债员将能够重新审视他们的收债参与策略。他们可以变得更有活力、更有洞察力和面向未来，而不是遵循一个固定的、不灵活的流程，即每个客户都受到相同的对待。彻底改变收债周期COVID-19大流行导致许多企业的债务水平急剧上升。银行和收债员根本无法使用仍然存在的现有遗留系统进行如此规模的工作。对行业进行自动化和革新以及改变当前的收债方法的需求从未如此紧迫。这就是数据分析和人工智能技术发挥重要作用的地方，尽管这并不一定意味着昂贵的、破坏性的系统改造。通过增强的AI驱动方法，银行和收债员可以重建客户体验并重新构想业务运营，以支持客户并提供更好、更快的解决方案。
