Система автоматизації стягнення боргів

Фінансові компанії стикалися з проблемами при стягненні боргів, що призводило до погіршення відносин з клієнтами, низьких показників успішності та збільшення операційних витрат. Ми впровадили комплексну систему автоматизації SaaS, яка перетворила традиційне стягнення боргів на орієнтоване на клієнта рішення на основі штучного інтелекту, що дозволило збільшити показники стягнення боргів на 67% та значно підвищити рівень задоволеності клієнтів.

Фінансові компанії стикалися з проблемами при стягненні боргів, що призводило до погіршення відносин з клієнтами, низьких показників успішності та збільшення операційних витрат.

Робота з стягненням боргів є життєво важливою, але складною у фінансовій сфері через кілька критичних проблем:

• •Проблеми з підключенням клієнтів через застарілі методи
• •Потенційні юридичні ризики та ускладнення щодо дотримання вимог
• •Незадовільні показники відновлення при використанні застарілих стратегій
• •Ручні процеси та загальні повідомлення, які не адаптуються до ситуації кожного клієнта або його платіжної спроможності

Традиційні обмеження системи

Традиційні методи стягнення боргів мали багато недоліків, які негативно впливали на результати та задоволеність клієнтів:

• •Непослідовна обробка: системи працювали повільно і непослідовно через ручну обробку, що призводило до затримок і помилок
• •Адміністративне навантаження: агенти часто витрачали більшу частину свого часу на паперову роботу, замість того щоб безпосередньо допомагати клієнтам
• •Недосконала комунікаційна стратегія: комунікаційні стратегії не враховували персоналізацію або оптимальний час, що часто призводило до спроб зв'язку в невідповідний час або через канали, яких клієнти уникали
• •Обмежена аналітика: відсутність аналітики означала, що зусилля зі стягнення боргів не були адаптовані до ймовірності оплати або фінансового становища клієнтів
• •Проблеми інтеграції: Системи збору даних з основними банківськими платформами призвели до створення ізольованих масивів даних, що заважало оновленню статусу рахунків у режимі реального часу.

Складність нормативно-правової бази

Такі закони, як Закон про справедливі практики стягнення боргів (FDCPA), рекомендації Бюро захисту прав споживачів у фінансовій сфері (CFPB) та конкретні державні нормативні акти додають складності, вимагаючи підходів до комунікації та коригування термінів відповідно до правил та вибору клієнтів.

Я впровадив універсальну систему автоматизації SaaS, яка поєднує планування платежів із налаштуваннями каналів комунікації. Вона також включає аналіз і зв'язки з фінансовими системами.

Основна архітектура

Основна структура платформи зосереджена на запущених подіями мікросервісах, які підтримують обробку даних і плавну інтеграцію з фінансовими системами, а також надають пріоритет автоматизації, орієнтованій на клієнта, над методами примусового збору даних, використовуючи:

• •Аналіз поведінки та машинне навчання
• •Покращено синхронізацію взаємодії з клієнтами
• •Оптимальний вибір каналу
• •Розширені функції автоматизації для індивідуальних планів оплати
• •Прогнозна аналітика для оптимізації стратегій збору даних

Ключові компоненти системи

Безпека та відповідність вимогам

Вся передача інформації захищена за допомогою шифрування TLS 1.3 та прив'язки сертифікатів. Зберігання даних клієнтів шифрується за допомогою шифрування AES-256 та відповідає протоколам ротації для підвищення рівня безпеки.

Система вимагає:

• •Контроль доступу на основі ролей
• •Багатофакторна автентифікація
• •Детальні записи про всі взаємодії з клієнтами
• •Діяльність, пов'язана з доступом до системи, для аудиторських цілей

Етап 1: Налаштування інфраструктури

Проект реалізовувався поетапно, починаючи з налагодження інфраструктури та встановлення заходів безпеки.

Етап 2: Інтеграція системи

На наступних етапах ми протестували інтеграцію API з фінансовими системами, щоб гарантувати точність даних і можливості синхронізації в режимі реального часу.

Етап 3: Тестування та перевірка

• •Набори автоматизованих тестів, що охоплюють модульні тести, інтеграційні тести, перевірки API-контрактів
• •Перевірка робочого процесу від початку до кінця
• •Тести продуктивності, що імітують сценарії з великим обсягом даних та одночасним навантаженням користувачів

Етап 4: Розгортання

Під час переходу на нову систему ми поступово переміщували трафік, одночасно контролюючи показники надійності, забезпечуючи плавний процес міграції історичних даних за допомогою процедур ETL з контрольними точками перевірки.

Ефективність відновлення

• •67% зростання показників відновлення
• •Успішно підвищив рівень повернення боргів з 34% до 57% завдяки сегментації клієнтів та індивідуальним методам взаємодії

Зниження витрат

• •45% скорочення витрат на збір даних завдяки автоматизації робочих процесів
• •Усунення ручних операцій та підвищення ефективності агентів у виконанні важливих завдань

Задоволеність клієнтів

• •Зменшення на 89% кількості скарг клієнтів завдяки зручним варіантам оплати та налаштуванням комунікації
• •Значне поліпшення показників Net Promoter Scores

Операційна ефективність

• •Скорочення циклу збору даних з 180 до 78 днів
• •Зниження коефіцієнта списання на 52 %
• •Команди збору даних тепер можуть управляти на 280% більше облікових записів на одного агента

Показники продуктивності системи

Складність інтеграції

Початкові прогнози щодо термінів не повністю враховували складнощі інтеграції з банківськими системами. Для проектів такого характеру доцільно передбачити додатковий час для:

• •Розробка API
• •Мапування даних
• •Етапи інтеграційного тестування

Важливість якості даних

Для успішного та точного прогнозування аналітики надзвичайно важливо мати високоякісні дані. Організаціям рекомендується надавати пріоритет інвестиціям у ініціативи щодо підвищення якості даних перед впровадженням передових стратегій збору даних.

Автоматизація дотримання вимог

Автоматизація дотримання вимог стала надзвичайно важливою, оскільки ручне управління стало неможливим у великих масштабах. Цей перехід до автоматизованого контролю та створення аудиторських слідів став життєво важливим для організацій, що працюють у різних юрисдикціях, завдяки підходам консультування з питань блокчейну.

Управління змінами

Управління змінами має вирішальне значення для впровадження. Навчання агентів збору даних та коригування робочих процесів вимагали більше уваги, ніж передбачалося спочатку.

Хмарна інфраструктура

Система використовувала хмарну структуру мікросервісів, реалізовану в декількох регіонах доступності, оснащених:

• •Автоматичні функції відмовостійкості
• •Горизонтальна масштабованість для задоволення вимог до обробки
• •Автоматичне масштабування за допомогою Kubernetes для оркестрування контейнерів

Обробка даних

• •Методи обробки в режимі реального часу та пакетної обробки для задоволення вимог інтеграції
• •База даних часових рядів для зберігання аналітичних даних та показників ефективності
• •Моделі машинного навчання для оцінки схильності до оплати та прогнозування часу контакту

Обробка платежів

• •Управління платежами відповідно до стандарту PCI
• •Інтеграція з декількома постачальниками платіжних шлюзів
• •Системи виявлення шахрайства та перевірки в режимі реального часу

Капітальний ремонт платформи призвів до значного підвищення ефективності та фінансових результатів, а також до підвищення рівня задоволеності клієнтів. Орієнтація на потреби клієнтів приносить позитивні результати для бізнесу, про що свідчить успіх ввічливих методів комунікації над агресивними стратегіями стягнення боргів, що призводить до поліпшення платіжної дисципліни та зміцнення зв'язків з клієнтами.

Ця комплексна трансформація демонструє, що сучасне стягнення боргів може бути як високоефективним, так і орієнтованим на клієнта, якщо воно базується на правильних технологіях і підходах.