顯然，客戶迫切需要銀行的支持和量身定制的收債方法，銀行應以客戶為中心的方式行事，并適當和及早地考慮行為風險。
然而，原有的收債策略可能復雜、低效、過時。在當今數字優先的世界中，客戶期望更加快速并要求提供更多的靈活性、可訪問性和選擇。然而，銀行和金融服務行業在很大程度上未能滿足這些預期。
現在的重點需要放在提升客戶體驗、簡化運營和降低總體成本上，銀行開始意識到提高收款效率和有效性的重要性。監管機構也施加了壓力，并且正在密切監控債務催收的方式。
數據分析和人工智能技術已經顯著改善了客戶體驗，并幫助在各個領域實現了高效的進步，例如通過使用聊天機器人或幫助創建更個性化的客戶通信，從而更好地訪問和分析客戶數據。現在，這種方法需要應用到債務催收中，最大限度地利用人工智能在債務周期中可能擁有的潛在數據，并為客戶提供個性化體驗。
數據在債務催收中的作用
債務催收是追償個人或企業所欠債務的過程，多年來一直是銀行業面臨的一大挑戰。
雖然收債人不會缺少可用的數據，但要找到他們需要的信息并不是那么容易。例如，如何找到正確的方法或最準確、最新的聯系信息，并且繼續證明具有挑戰性。
此外，如果無法獲得全面的客戶數據，銀行就無法實時準確地分析和預測各部門的損失。而且，由于他們擁有的數據通常是孤立的，因此沒有得到有效利用。那么有什么影響?債務回收率不高并增加成本。
然而，技術可以幫助收債人更有效地篩選可用信息，并提供更全面的數據集，而不是限制他們獲得的信息，從而有助于克服這些挑戰。
人工智能和數據如何推動移情方法
同理心和債務催收并不是一個容易聯系在一起的概念。然而，收債人的任務實際上是幫助和支持他們的客戶，移情驅動的方法可以極大地改善這種體驗。這不僅僅是讓客戶受益。對于收債人來說，以移情為主的參與可以提供更高的NPS分數(增加10～20個基點)、增加催收率(5%～15%)、提高生產力(5%～20??%)和實時呼叫依從性(50%～100%)。
當收債人了解客戶的問題或挑戰并能夠對其產生共鳴時，他們就能主動思考解決方案。當他了解債務人面臨的挑戰時，收債人可以幫助他們找到正確的解決方案。
了解數據是識別趨勢和異常的關鍵，以幫助采用這種方法。通過使用數據分析和人工智能技術，銀行可以為整個債務周期的超個性化提供新的機會。通過使用人工智能系統整理數據可以幫助收債人處理消息傳遞、時間安排和語氣，以幫助提高催收率和改善客戶體驗。這些影響可能是變革性的，尤其是在節約成本、更高的敏捷性以及增強客戶體驗方面。
實施智能聯系策略
如今，客戶期望銀行提供個性化的數字化體驗。打電話和郵遞信件正在迅速成為過時的聯系方式，而且非常不可靠。但是采用智能聯系策略，企業使用智能、互聯、自動化的技術將業務運營與不斷變化的客戶交互動態保持一致，收債人可以在正確的時間通過正確的渠道找到正確的聯系人。例如，通過利用機器學習幫助銀行將注意力集中在聯系更有可能解決未償債務的債務人或使用分析盡早識別弱勢客戶。
通過使用數據和人工智能并以新的方式設計帶有預測模型的算法，收債人將能夠重新審視他們的收債參與策略。與遵循固定的、不靈活的流程(每個客戶都受到相同的待遇)不同，他們可以變得更具活力、更具洞察力并為未來做好準備。
徹底改變收債周期
新冠疫情導致很多企業的債務水平大幅上升。銀行和收債人根本無法使用仍然存在的現有遺留系統進行如此大規模的工作。
自動化和徹底改變行業的需求以及改變當前的收債方法從未如此迫切。這就是數據分析和人工智能技術發揮重要作用的地方，盡管這并不一定意味著成本高昂、顛覆性的系統轉型。借助增強型人工智能驅動的方法，銀行和收債人可以重建客戶體驗，并重新構想業務運營，從而為客戶提供支持，并提供更好、更快的解決方案。
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