Взыскательные боты: как ИИ влияет на возврат просроченной задолженности

С 2022 года клиенты сервиса по управлению просроченной задолженностью финтех-группы СВОЙ стали в два раза лучше платить по своим обещаниям, следует из статистики компании. Это означает, что озвученное намерение должника погасить просрочку в два раза чаще реализуется. Восходящая динамика по доле сдержанных обещаний об оплате (KPP, kept-promise-to pay) отражает рост сборов, а, значит, доходов бизнеса. Почему мы решили об этом рассказать в контексте технологического развития группы СВОЙ?

Дело в том, что озвученная статистика относится к работе NLU-голосового бота, проще говоря, робота. Направление ИИ-взыскания было запущено в группе пять лет назад, инструментарий основан на технологии Natural-Language-Understanding, позволяющей роботу воспроизводить любой голос за секунды, поддерживать активное слушание и динамичное перебивание, создавая эффект реального диалога. NLU-бот настраивается под различные сценарии разговора и стили общения. За последние годы в сегменте взыскания с применением ИИ кратно выросла не только доля kept-promise-to-pay, но и другие операционные показатели – например, доля контактных клиентов-собеседников бота увеличилась в три раза. И здесь имеет смысл чуть подробнее раскрыть смыслы использования ИИ-технологий в бизнес-процессах управления просрочкой физлиц.

Содержание:

Вернемся в недавнее прошлое. Несколько лет назад в профильный закон индустрии взыскания были внесены поправки, приравнивающие звонок должнику с использованием бота к звонку «живого» оператора колл-центра. Соответственно, все строгие нормы 230-ФЗ распространяются на робота-взыскателя в то же объеме, что и на человека.

В этой правовой новелле содержится своеобразный парадокс: де-факто она формализовала реалии коммуникаций ИИ-ботов с клиентами крупных агентств по взысканию. Для человеческого слуха AI-операторы практически неотличимы от людей, которые звонят должникам из обычного колл-центра. По статистике группы СВОЙ, из общего количества звонков робота клиентам «искусственность» интеллекта в диалоге распознают не более 10-20%. Такое случается, если, к примеру, один и тот же клиент несколько раз звонит на входящую линию в колл-центр – по тембру диктора и стилистике фраз можно понять, что говорит ИИ-бот. Но даже этот небольшой процент проницательных абонентов постоянно снижается: проблема решается ростом количества дикторов и разнообразием скриптов.

Вы скажете: окей, ваши роботы максимально человечны, но зачем они вообще нужны во взыскании?

Ответ лежит на поверхности. Использование ИИ в телефонном общении с клиентами позволяет разгрузить колл-центр, а, значит, сократить затраты на ФОТ. Но этот ответ не единственный. Гораздо важнее этика коммуникации с клиентами, у которых есть просроченный долг. Людям в сложной финансовой ситуации психологически комфортнее получить исчерпывающую информацию о задолженности и совершать операции по ней без контакта с «живым» взыскателем. Не всем, но очень многим. Поэтому ИИ-взыскатель выполняет не только бизнес-функцию – получить платеж от клиента. Он является частью интерфейса дистанционных сервисов, доступных клиентам с просрочкой группы СВОЙ: виртуального личного кабинета, чат-бота на сайте, удаленных сервисов оплаты долга и других опций.

Чаще всего NLU-боты обзванивают клиентов с ранней и глубокой просрочкой (до 180 и свыше 720 дней). Логика следующая: должники на ранней стадии идут на контакт относительно легко, и порой им достаточно напомнить о наличии долга, последствиях его невозврата и способах оплаты.

Должники со стажем не всегда настроены на диалог, общаться с ними порой сложно. Функция робота в данном случае – распознать такого клиента, не вступая с ним в долгий диалог. Дальнейшую коммуникацию будет вести специалист из колл-центра.

В семействе роботов-взыскателей группы СВОЙ несколько роботов — исходящие и входящие. В основном они различаются целью звонка: одни напоминают клиентам о несдержанном обещании внести платеж, другие — рассказывают о льготных программах, третьи — информируют о наличии долга. Отсюда разные эмоциональные оттенки в тональности диалога: первые более строгие, другие — позитивные, а исходящие судебные роботы даже умеют делать комплименты. Все стилистические допущения прописаны в скриптах и согласованы с юридическим департаментом на предмет полного соответствия профильным законам. Так что даже самый суровый ИИ-собеседник правила взаимодействия с должником не нарушает.

Не будущее, а настоящее. Нам очень хочется рассказать о самых современных ИИ-инструментах, которые мы уже внедряем в бизнес-процессы. Но даже самый скромный тизер станет спойлером, а спойлеры никто не любит. Пока можем только намекнуть, что уже в ближайшее время запустим интересные решения, основанные на самой сложной модели искусственного интеллекта. Какой? Конечно, вы уже догадались, что речь идет о LLM, а подробности мы пока придержим. Но обещаем совсем скоро презентовать одну из ярких разработок группы СВОЙ в области ИИ. Coming soon. Следите за обновлениями!