Система автоматизации взыскания задолженности

Финансовые компании долго мучились с методами взыскания долгов, что приводило к плохим отношениям с клиентами, низкой эффективности и увеличению операционных расходов. Мы внедрили комплексную систему автоматизации SaaS, которая превратила традиционное взыскание долгов в ориентированное на клиента решение на базе искусственного интеллекта, что позволило увеличить эффективность взыскания на 67% и значительно повысить удовлетворенность клиентов.

Финансовые компании столкнулись с проблемами при взыскании долгов, что привело к ухудшению отношений с клиентами, низкой эффективности и увеличению операционных расходов.

Работа с взысканием долгов очень важна, но сложна в финансовой сфере из-за нескольких важных проблем:

• Проблемы с подключением клиентов из-за старых методов
• Возможные юридические риски и сложности с соблюдением требований
• Неудовлетворительные показатели восстановления при использовании устаревших стратегий
• Не используйте ручные процессы и общие сообщения, которые не подходят для ситуации каждого клиента или его платежеспособности

Ограничения традиционной системы

Традиционные способы взыскания долгов имели много недостатков, которые влияли на результаты и удовлетворенность клиентов:

• Непоследовательная обработка: системы работали медленно и непоследовательно из-за ручной обработки, что приводило к задержкам и ошибкам
• Административная нагрузка: агенты часто тратили больше времени на бумажную работу, чем на помощь клиентам
• Плохая коммуникационная стратегия: в коммуникационных стратегиях не учитывались персонализация и оптимальное время, что часто приводило к попыткам связаться в неподходящее время или через каналы, которых клиенты избегали
• Ограниченная аналитика: из-за отсутствия аналитики сбор платежей не был адаптирован с учетом вероятности оплаты или финансового положения клиентов
• Проблемы интеграции: системы сбора данных с основными банковскими платформами привели к появлению изолированных хранилищ данных, что мешало обновлять статус счетов в реальном времени

Сложность регулирования

Законы, такие как Закон о справедливых методах взыскания долгов (FDCPA), рекомендации Бюро по финансовой защите потребителей (CFPB) и конкретные государственные правила усложняют ситуацию, требуя подхода к коммуникации и корректировки сроков в соответствии с правилами и выбором клиентов.

Я сделал универсальную систему автоматизации SaaS, которая объединяет планирование платежей с настройками каналов связи. Она также включает в себя анализ и подключение к финансовым системам.

Основная архитектура

Основная структура платформы сосредоточена на микросервисах, запускаемых событиями, которые поддерживают обработку данных и плавную интеграцию с финансовыми системами, а также отдают приоритет автоматизации, ориентированной на клиента, перед методами принудительного сбора данных, используя:

• Анализ поведения и машинное обучение
• Улучшенное время взаимодействия с клиентами
• Выбор оптимального канала
• Расширенные функции автоматизации для индивидуальных планов оплаты
• Прогнозная аналитика для оптимизации стратегий сбора данных

Основные компоненты системы

Безопасность и соответствие требованиям

Вся передача информации защищена с помощью шифрования TLS 1.3 и привязки сертификатов. Данные клиентов хранятся в зашифрованном виде с помощью шифрования AES-256 и следуют протоколам ротации для повышения безопасности.

Система требует:

• Контроль доступа по ролям
• Многофакторная аутентификация
• Подробные записи обо всех взаимодействиях с клиентами
• Что касается доступа к системе для аудита

Этап 1: Настройка инфраструктуры

Проект делали по этапам, сначала наладили инфраструктуру и поставили меры безопасности.

Этап 2: Интеграция системы

На следующих этапах мы проверили, как API взаимодействуют с финансовыми системами, чтобы убедиться, что данные точные и синхронизируются в реальном времени.

Этап 3: Тестирование и проверка

• Набор автоматических тестов, включающий модульные тесты, интеграционные тесты, проверку API-контрактов
• Проверяйте весь рабочий процесс от начала до конца
• Тесты производительности, имитирующие сценарии с большим объемом данных и одновременной нагрузкой со стороны пользователей

Этап 4: Развертывание

Во время перехода на новую систему мы постепенно переносили трафик, следя за показателями надежности, чтобы обеспечить плавный процесс миграции исторических данных с помощью процедур ETL с контрольными точками проверки.

Восстановление производительности

• 67% рост показателей восстановления
• Удалось повысить эффективность взыскания задолженности с 34% до 57% благодаря сегментации клиентов и индивидуальному подходу к взаимодействию с ними

Сокращение затрат

• Сокращение на 45% расходов на сбор данных благодаря автоматизации рабочих процессов
• Избавились от ручной работы и повысили эффективность агентов в важных задачах

Удовлетворенность клиентов

• На 89% меньше жалоб от клиентов благодаря удобным способам оплаты и настройкам связи
• Значительное улучшение показателей Net Promoter Scores

Операционная эффективность

• Сократили время сбора данных с 180 до 78 дней
• Снижение на 52% коэффициента списания
• Команды по сбору данных теперь могут обрабатывать на 280% больше учетных записей на одного агента

Показатели производительности системы

Сложность интеграции

Первоначальные прогнозы по срокам не полностью учитывали сложности интеграции с банковскими системами. Для проектов такого рода лучше выделить дополнительное время на:

• Разработка API
• Сопоставление данных
• Этапы интеграционного тестирования

Важность качества данных

Чтобы аналитика была успешной и точной в своих прогнозах, очень важно иметь качественные данные. Организациям рекомендуется сначала вложить средства в инициативы по улучшению качества данных, а уже потом внедрять сложные стратегии сбора данных.

Автоматизация обеспечения соответствия

Автоматизация соблюдения требований стала очень важной, потому что ручное управление стало невыполнимым в больших масштабах. Этот переход к автоматическому обеспечению соблюдения требований и созданию контрольного журнала стал жизненно важным для организаций, работающих в разных юрисдикциях через подходы блокчейн консалтинга.

Управление изменениями

Управление изменениями очень важно для внедрения. Обучение агентов по сбору данных и настройка рабочих процессов потребовали больше внимания, чем планировалось изначально.

Облачная инфраструктура

Система использовала облачную микросервисную структуру, реализованную в нескольких регионах доступности, оснащенных:

• Автоматические функции переключения на резервный сервер
• Горизонтальная масштабируемость для удовлетворения требований обработки
• Автоматическое масштабирование с помощью Kubernetes для оркестрации контейнеров

Обработка данных

• Реальное время и пакетная обработка — методы, которые подходят для интеграции
• База данных временных рядов для хранения аналитики и показателей производительности
• Модели машинного обучения для оценки склонности к оплате и прогнозирования времени контакта

Обработка платежей

• Управление платежами в соответствии с PCI
• Интеграция с несколькими поставщиками платежных шлюзов
• Системы выявления мошенничества и проверки в реальном времени

Переработка платформы привела к значительному повышению эффективности и финансовых результатов, а также к росту удовлетворенности клиентов. Сосредоточение внимания на потребностях клиентов приносит положительные результаты для бизнеса, о чем свидетельствует успех уважительных методов коммуникации по сравнению с агрессивными стратегиями взыскания задолженности, что привело к улучшению платежной дисциплины и укреплению связей с клиентами.

Этот комплексный подход показывает, что современное взыскание долгов может быть очень эффективным и ориентированным на клиента, если использовать правильные технологии и подход.