Система сбора дебиторской задолженности на базе аналитической платформы SAS позволяет выстраивать эффективные стратегии работы с должниками и автоматизировать бизнес-процессы, связанные с взысканием долгов. Система обеспечивает настройку и оптимизацию процессов омниканальных коммуникаций с должниками, формирование прогнозных моделей платежного поведения клиентов и анализ портфеля дебиторской задолженности (ДЗ) в различных разрезах.
Внедрение решения для оптимизации сбора ДЗ на основе методов машинного обучения и автоматизация взаимодействия с потребителем является важной составляющей эффективной стратегии развития бизнеса. Применение персонифицированного подхода для работы с проблемными потребителями позволяет сократить прирост просроченной задолженности и уменьшить объемы авансовых платежей. Решение также обеспечивает снижение уровня ДЗ без существенного расширения штата компании, минимизирует негативные последствия социального характера от нецелевых массовых коммуникаций по сбору ДЗ.
Функциональная архитектура аналитической системы
Основные возможности:
- Автоматическое формирование и обновление слоя детальных данных о клиенте (DDS, Detail Data Store) в единой базе данных (БД);
- Построение стратегии коммуникации с клиентами на основе БД, сегментации, прогнозных моделей и оптимизации:
- Использование социально-демографических данных и информации о платежах клиентов;
- Сегментация по глубине долга;
- Подбор оптимального скрипта разговора/текста/креатива для коммуникации с клиентом;
- Выбор/подбор оптимальных каналов коммуникации с клиентом;
- Модель вероятности отклика в зависимости от стратегии взыскания (канал и частота коммуникации, тип взаимодействия)
- Модель прогнозирования вероятности дозвона до клиента (в определенное время, день недели и пр.);
- Модель вероятности факта наступления просроченной задолженности;
- Модели перехода недолжников в сегмент должников;
- Модель вероятности возврата долга,% возврата долга и т. д.
- Широкий перечень каналов воздействия на клиента, управление оператором из единого центра коммуникации;
- Мессенджеры;
- Социальные сети;
- Мобильная связь;
- СМС;
- Телефон (колл-центр);
- Робот-коллектор с поддержкой технологии искусственного интеллекта.
- Настройка и подбор персональных параметров коммуникации;
- Поддержка единого интерфейса интеграции с каналами (коммуникационный модуль);
- Построение аналитических моделей для более жестких каналов воздействия (уведомление об отключении, автообзвон и обзвон перед отключением, претензионно-исковая работа, коллекторы);
- Построение многошаговых и мультиканальных стратегий. Автоматический подбор оптимального скрипта и канала для следующего шага коммуникации с клиентом;
- Автоматический запуск каналов коммуникаций/сбор откликов из каналов;
- Автоматическое обновление панелей аналитики, отчетности, выполнения коммуникаций и обработки откликов;
- Формирование оперативной отчетности об эффективности коммуникаций в различных разрезах с визуализацией данных (сегменты, стратегии, каналы).
Основные преимущества:
- Единый аналитический центр управления сбором ДЗ;
- Формирование оптимальных стратегий взаимодействия с должниками на основе аналитических рекомендаций:
- Увеличение доли собранного долга;
- Увеличение доли успешных коммуникаций;
- Увеличение эффективности первой коммуникации в денежном выражении.
- Стимулирование платежной дисциплины и внедрение методов pre-collection (рассылка SMS и IVM за несколько дней до планового платежа);
- Масштабирование решения на все каналы воздействия;
- Широкий функционал системы: от поддержки всех доступных каналов коммуникации, формирования различных прогнозных моделей и оптимизации сбора ДЗ до визуализации отчетности в реальном времени;
- Выстроенные процессы многоканальных коммуникаций с должниками, предоставление оценки реальной стоимости воздействий и эффективности этих воздействий для сбора ДЗ;
- Сокращение затрат на коммуникации с клиентами;
- Развитие кросс-продаж по дополнительным сервисам/продуктам;
- Увеличение объема собираемой ДЗ;
- Снижение затрат на сбор ДЗ за счет использования оптимальной комбинации предложений и каналов для отдельных клиентов с учетом бизнес-ограничений, пропускной способности канала и допустимого бюджета;
- Построение прозрачной системы отчетности для пользователей с интуитивно понятным интерактивным веб-интерфейсом для лучшего понимания результатов работы с ДЗ на базе промышленной аналитической платформы;
- Разработка стратегии взыскания в зависимости от сегмента клиента, вероятности взыскания и эффективности применения инструментов взыскания. Разработка рекомендаций по оптимизации инструментов взыскания с учетом нормативно — правовых актов РФ.