Overal om ons heen zien we machine learning-algoritmen toegepast worden. Deze algoritmen worden nu ook gebruikt in sectoren waar je ze misschien niet direct zou verwachten, zoals de schuldinning-industrie. Geautomatiseerde algoritmen en artificial intelligence kunnen namelijk ook effectief ingezet worden voor het innen van schulden. In dit artikel gaan we dieper in op de vraag waarom machine learning-algoritmen zo cruciaal zijn voor schuldinning.
Risico’s in kaart brengen
Oplossingen voor schuldinning Loxon ondersteunen banken en andere schuldeisers. Het in kaart brengen van schuldenrisico’s is altijd een routinematige en vooral handmatige taak geweest. Klanten willen echter steeds meer maatwerk. Hier kunnen algoritmen en AI van pas komen om risicofactoren duidelijk in kaart te brengen. Banken en andere schuldeisers kunnen zo hun strategie afstemmen op specifieke situaties, waardoor de efficiëntie van het incasseren van schulden aanzienlijk verbetert.
Het beste communicatiekanaal
Hoe communiceer je als bedrijf in debt collection met de schuldenaar? Banken en andere schuldeisers houden zich al jaren bezig met deze vraag en gebruiken verschillende tactieken om schulden te innen. Voor de introductie van machine learning-algoritmen was het vinden van het juiste communicatiemiddel lastig.
Door alle mogelijke communicatiekanalen te benutten, ging veel tijd verloren. Machine learning-algoritmen kunnen echter helpen bij het identificeren van de effectiefste communicatiekanalen om het gewenste resultaat te bereiken. Zo kan een e-mail of telefoontje meer effect hebben dan het willekeurig gebruiken van meerdere communicatievormen.
De toon van de communicatie kan worden bepaald
Machine learning lijkt op het eerste gezicht misschien niet op een menselijke aanpak, maar juist door op basis van algoritmen te bepalen wat wel en niet werkt, kunnen banken en andere diensten die schulden innen hun benadering beter personaliseren.
Een voorbeeld ter verduidelijking: stel dat een debiteur normaal gesproken altijd op tijd betaalt, maar tijdelijk financiële tegenwind ervaart. In dat geval kan een vriendelijke en ondersteunende benadering de juiste manier zijn om het openstaande bedrag toch te innen. Aan de andere kant kunnen debiteuren die herhaaldelijk te laat zijn met betalen beter reageren op een gestructureerde herinnering aan hun openstaande facturen. Als schuldeisers machine learning toepassen, kunnen ze leren welke aanpak het beste werkt voor verschillende soorten klanten.
Potentiële problemen in kaart brengen
Bij het toepassen van machine learning op schuldinning denk je wellicht aan het identificeren van wanbetalers, het vinden van de beste oplossingen om schulden te innen en het zoeken naar de effectiefste communicatiekanalen. Machine learning-algoritmen kunnen ook van pas komen om problemen te signaleren voordat klanten debiteuren worden. Dit kan door risicovolle betalers vroegtijdig in beeld te brengen en de juiste communicatiemiddelen te gebruiken om betalingsherinneringen te versturen, nog voordat iemand een wanbetaler wordt.
Conclusie: algoritmen brengen risico’s en kansen in kaart
Algoritmen zijn cruciaal voor banken en andere bedrijven omdat ze helpen voorkomen dat debiteuren schuldenaars worden. Ze brengen in kaart welke communicatiekanalen en -stijlen het meeste effect hebben en geven inzicht in welke klanten of sectoren een risico lopen om betalingsachterstanden op te bouwen. Dit maakt schulden verhalen effectiever en menselijker.
Kan je een hypotheeklening overdragen naar een andere woning?