Tegenwoordig is AI niet meer weg te denken en dit heeft invloed op bijna elke sector. Ook bij invordering van schulden ontstaat een transformatie door de komst van kunstmatige intelligentie. Traditionele methoden zijn niet meer efficiënt. Wij lichten toe hoe AI de automatisering van invordering verder optimaliseert en effectiever maakt.
Waarom traditionele invorderingsmethoden niet efficiënt zijn
Wanneer je nog gebruikmaakt van traditionele invorderingsmethoden, blijf je sterk afhankelijk van handmatige processen. Hierbij kun je tegen de volgende problemen aanlopen:
- Het kost veel tijd: Het is erg tijdrovend om alle accounts handmatig bij te houden en te beoordelen.
- De kosten zijn hoger: de traditionele methode leidt tot hogere kosten, doordat de processen handmatig moeten worden uitgevoerd.
- Menselijke fouten: Doordat alle processen handmatig uitgevoerd moeten worden, kunnen er sneller menselijke fouten gemaakt worden.
- Priortering lukt niet: Voor financiële medewerkers kan het moeilijk zijn om te bepalen waar de prioriteiten liggen en welke schulden sneller betaald kunnen worden.
Loxon solutions: automatisering van invordering met invloed van AI
We lichten toe hoe automatisering van invorderingen, ook wel debt collection automation, efficiënt ingezet kan worden met behulp van AI. Wanneer je gebruikmaakt van een goede business oplossing, zoals van Loxon, kun je tegenwoordig een hoop tijd en geld besparen bij het invorderingsproces.
Data automatisch analyseren en patronen herkennen
Wanneer AI wordt ingezet, kan er gebruikgemaakt worden van machine learning en data analyses om eerdere gegevens te analyseren en hier waardevolle informatie uit te halen. Hierdoor kunnen sneller patronen ontdekt worden, waardoor je ziet welke factoren invloed hebben op succesvolle invordering. Denk hierbij aan de betalingsgeschiedenis, economische omstandigheden of de demografische gegevens van de debiteur.
Gegevens verzamelen uit diverse bronnen
Wanneer je geautomatiseerde invordering wilt inzetten, is het handig om zoveel mogelijk gegevens te hebben uit verschillende bronnen. Zo heeft het financiële platform of app alle juiste actuele informatie. AI kan hier waardevol aan bijdragen en gegevens verzamelen zoals betalingsgeschiedenis, demografische gegevens en kredietrapporten. Hierdoor is er een overzichtelijk en uitgebreid beeld voor alle zaken.
Steeds verder optimaliseren
AI-tools ‘leren’ zelf ook continu dankzij nieuwe gegevens. De algoritmen worden beter in het voorspellen van bijvoorbeeld het betalingsgedrag zodra er steeds meer betalingsgegevens beschikbaar zijn. Bij automatische invordering van schulden is een van de krachtigste toepassingen van AI dat er voorspeld kan worden hoe waarschijnlijk het is dat er een terugbetaling plaatsvindt. Debt collection Loxon solutions kunnen dus erg waardevol zijn voor invorderingbureaus die efficiënter willen werken.
Maak gebruik van scoremodellen en voorspellende analyses
AI kan scoremodellen creëren waardoor je een handig overzicht krijgt en de terugbetaling score kan zien bij elke debiteur. Wanneer een debiteur hoog scoort, is de kans op terugbetaling hoger. Zo kan er sneller juist geprioriteerd worden. Daarnaast kan er dus ook sneller een risicoanalyse gemaakt worden en zo kunnen bedrijven hun strategie hier beter op aanpassen.
Kortom, als je als invorderingsbedrijf gebruik maakt van AI, kun je efficiënter te werk gaan. Het draagt bij aan succesvolle terugvorderingen en minder operationele kosten.