在过去的一年，许多行业由于发生新冠疫情不得不重新考虑他们的发展战略，并越来越关注客户的需求，以适应不断变化的时代。金融行业是其中的一个行业。新冠疫情对全球经济造成了灾难性的影响，许多企业和个人陷入经济困境或者难以支付每月的费用。许多人不得不求助于私人融资或政府计划来维持生计。这也意味着监管机构必须意识到疫情带来的财务影响以及将会增加弱势客户面临的潜在风险。
显然，客户迫切需要银行的支持和量身定制的收债方法，银行应以客户为中心的方式行事，并适当和及早地考虑行为风险。
然而，原有的收债策略可能复杂、低效、过时。在当今数字优先的世界中，客户期望更加快速并要求提供更多的灵活性、可访问性和选择。然而，银行和金融服务行业在很大程度上未能满足这些预期。
现在的重点需要放在提升客户体验、简化运营和降低总体成本上，银行开始意识到提高收款效率和有效性的重要性。监管机构也施加了压力，并且正在密切监控债务催收的方式。
数据分析和人工智能技术已经显著改善了客户体验，并帮助在各个领域实现了高效的进步，例如通过使用聊天机器人或帮助创建更个性化的客户通信，从而更好地访问和分析客户数据。现在，这种方法需要应用到债务催收中，最大限度地利用人工智能在债务周期中可能拥有的潜在数据，并为客户提供个性化体验。
数据在债务催收中的作用
债务催收是追偿个人或企业所欠债务的过程，多年来一直是银行业面临的一大挑战。
虽然收债人不会缺少可用的数据，但要找到他们需要的信息并不是那么容易。例如，如何找到正确的方法或最准确、最新的联系信息，并且继续证明具有挑战性。
此外，如果无法获得全面的客户数据，银行就无法实时准确地分析和预测各部门的损失。而且，由于他们拥有的数据通常是孤立的，因此没有得到有效利用。那么有什么影响?债务回收率不高并增加成本。
然而，技术可以帮助收债人更有效地筛选可用信息，并提供更全面的数据集，而不是限制他们获得的信息，从而有助于克服这些挑战。
人工智能和数据如何推动移情方法
同理心和债务催收并不是一个容易联系在一起的概念。然而，收债人的任务实际上是帮助和支持他们的客户，移情驱动的方法可以极大地改善这种体验。这不仅仅是让客户受益。对于收债人来说，以移情为主的参与可以提供更高的NPS分数(增加10～20个基点)、增加催收率(5%～15%)、提高生产力(5%～20%)和实时呼叫依从性(50%～100%)。
当收债人了解客户的问题或挑战并能够对其产生共鸣时，他们就能主动思考解决方案。当他了解债务人面临的挑战时，收债人可以帮助他们找到正确的解决方案。
了解数据是识别趋势和异常的关键，以帮助采用这种方法。通过使用数据分析和人工智能技术，银行可以为整个债务周期的超个性化提供新的机会。通过使用人工智能系统整理数据可以帮助收债人处理消息传递、时间安排和语气，以帮助提高催收率和改善客户体验。这些影响可能是变革性的，尤其是在节约成本、更高的敏捷性以及增强客户体验方面。
实施智能联系策略
如今，客户期望银行提供个性化的数字化体验。打电话和邮递信件正在迅速成为过时的联系方式，而且非常不可靠。但是采用智能联系策略，企业使用智能、互联、自动化的技术将业务运营与不断变化的客户交互动态保持一致，收债人可以在正确的时间通过正确的渠道找到正确的联系人。例如，通过利用机器学习帮助银行将注意力集中在联系更有可能解决未偿债务的债务人或使用分析尽早识别弱势客户。
通过使用数据和人工智能并以新的方式设计带有预测模型的算法，收债人将能够重新审视他们的收债参与策略。与遵循固定的、不灵活的流程(每个客户都受到相同的待遇)不同，他们可以变得更具活力、更具洞察力并为未来做好准备。
彻底改变收债周期
新冠疫情导致很多企业的债务水平大幅上升。银行和收债人根本无法使用仍然存在的现有遗留系统进行如此大规模的工作。
自动化和彻底改变行业的需求以及改变当前的收债方法从未如此迫切。这就是数据分析和人工智能技术发挥重要作用的地方，尽管这并不一定意味着成本高昂、颠覆性的系统转型。借助增强型人工智能驱动的方法，银行和收债人可以重建客户体验，并重新构想业务运营，从而为客户提供支持，并提供更好、更快的解决方案。
