Au cours de la dernière décennie, l’Inde a connu une croissance rapide du secteur des prêts. L’introduction des prêts numériques, acheter plus tard, payer plus tard (BNPL) et du crédit à la consommation dans l’écosystème des prêts a rendu la manière dont les prêts sont accordés et la manière dont les consommateurs y accèdent beaucoup plus facilement, plus rapidement et de manière personnalisable. Cependant, même si le front-end (les prêts) a subi une transformation numérique significative, la collecte (la partie la plus importante du portefeuille) reste inchangée. Les recouvrements continuent de reposer en grande partie sur les appels téléphoniques manuels, le recours à des agents manuels sur le terrain et l’utilisation de scripts standardisés pour communiquer avec les emprunteurs, sans tenir compte de la situation réelle de l’emprunteur. Même si de nombreuses entreprises de prêt disposent aujourd’hui de portefeuilles de prêts modernes, elles utilisent encore des méthodes obsolètes pour recouvrer leurs prêts.
Ces dernières années, il y a eu un changement croissant entre la façon dont les prêteurs perçoivent leurs interactions avec les emprunteurs et la façon dont ces mêmes emprunteurs se perçoivent eux-mêmes. L’intelligence artificielle a un impact sur la capacité des prêteurs à comprendre, connecter et assister les clients tout au long de l’expérience de remboursement. La reprise ne consiste plus uniquement à récupérer l’argent de ceux qui doivent de l’argent aux prêteurs, mais à avoir la possibilité de gérer stratégiquement les portefeuilles en intervenant dès le début de la relation prêteur-emprunteur, en développant une communication plus empathique avec les emprunteurs et en développant des solutions adaptées au comportement des clients.
Les prêteurs ont traditionnellement eu du mal à engager les emprunteurs avec des méthodes de recouvrement traditionnelles afin de réduire les coûts d’exploitation, d’augmenter la rentabilité et de réduire le risque du portefeuille. Les prêteurs ne pouvaient interagir avec les emprunteurs qu’après leur défaut de paiement. Ils ont également utilisé des scénarios de recouvrement global sans tenter au préalable d’évaluer les raisons du défaut de paiement de l’emprunteur. Sans le bénéfice d’informations comportementales et d’indicateurs d’alerte précoce, les prêteurs réagiront principalement aux impayés plutôt que de les empêcher de se produire. Une approche réactive crée un stress relationnel inutile pour l’emprunteur et augmente les coûts d’exploitation globaux et le risque de portefeuille pour le prêteur.
L’IA change la façon dont les prêts sont accordés. La principale manière dont l’IA modifiera le processus de prêt réside dans la manière dont les prêteurs interagissent avec les emprunteurs. En particulier, les prêteurs peuvent utiliser des modèles statistiques prédictifs pour prédire quels emprunteurs sont susceptibles de ne pas honorer leurs paiements. En utilisant ce type de modèle, les prêteurs peuvent entamer le processus de sensibilisation de manière moins perturbatrice, plus rapide et plus contextuelle (avant qu’un emprunteur ne prenne réellement du retard dans ses paiements). Par exemple, les prêteurs peuvent utiliser des robots vocaux à intelligence artificielle pour contacter les emprunteurs dans jusqu’à 20 langues différentes avec une interface en langage naturel, ce qui leur permet de mieux gérer des volumes élevés d’interactions proactives avec les emprunteurs au début du processus de prêt. La technologie Voice AI permet également aux robots Voice AI de modifier et d’ajuster le ton, le rythme et le contenu de leurs conversations en fonction de leurs interactions avec les emprunteurs potentiels, rendant les communications beaucoup plus confortables et personnalisées que les appels téléphoniques traditionnels avec un agent.
L’IA permet aux organisations de communiquer avec précision et de faire correspondre les personnalités des emprunteurs aux canaux utilisés à l’avenir en fonction des engagements passés et des canaux d’interaction sélectionnés. Sélectionnez la meilleure combinaison multicanal de méthodes de communication (WhatsApp, SMS, e-mail, SVI, notifications d’applications) pour chaque emprunteur en utilisant une analyse prédictive des délais de livraison et un langage de nudge empathique. Cela contribue à réduire l’anxiété liée au remboursement des prêts et encourage les emprunteurs à coopérer avec les taux d’action afin de maximiser la visibilité et la faisabilité de la communication.
L’IA a non seulement amélioré les capacités d’intervention précoce des emprunteurs, mais elle a également transformé la façon dont les prêteurs perçoivent le comportement des clients. De plus, la technologie d’apprentissage automatique est suffisamment avancée pour faire la distinction entre les problèmes de trésorerie à court terme et les défauts chroniques à long terme. Grâce à une compréhension plus approfondie du comportement des clients grâce à l’apprentissage automatique, les prêteurs peuvent désormais développer des approches de remboursement personnalisées adaptées à la situation unique de chaque client, plutôt que d’utiliser le même processus de remboursement à l’emporte-pièce pour tous les emprunteurs. Ainsi, les clients auront plus de choix et de soutien pour rembourser leurs prêts, ce qui facilitera la gestion de leurs dettes et réduira le stress émotionnel lié au recouvrement.
La segmentation comportementale basée sur l’IA a créé des cohortes d’emprunteurs basées sur des catégories telles que « défaillants situationnels », « risqués mais prêts à payer », « défaillants chroniques » et « défaillants stratégiques ». Les emprunteurs de différents segments reçoivent différents flux de travail, modes de remboursement et communications. Cela aide les prêteurs à fournir le bon niveau d’urgence, de ton et de soutien.
Les stratégies de communication des prêteurs évoluent pour devenir plus « intelligentes ». Les prêteurs utilisent la technologie Intel artificielle et d’autres produits similaires pour automatiser les messages qui rappellent et informent les emprunteurs des paiements et des échéances à venir. et envoyer ces messages au moment le plus approprié en fonction de la structure des coûts et du cycle de dépenses de l’emprunteur (c’est-à-dire le jour de paie). Cette approche augmente l’engagement de l’emprunteur, réduit les messages manqués (CAD) et garantit que les emprunteurs peuvent contacter leur agent de crédit lorsque l’occasion se présente. L’expérience client globale devient moins conflictuelle et plus solidaire.
Ce changement est la première étape dans la réaffectation des collections à des fonctionnalités de bien-être financier. Les recouvrements ne sont plus considérés comme un simple recouvrement de créances, mais comme un moyen de fournir des conseils pour aider les emprunteurs à gérer leurs finances personnelles, à réduire leur anxiété et à prendre des décisions judicieuses concernant les plans de remboursement.
Une grande partie du volume important de communications de routine entre emprunteurs et prêteurs se fait à l’aide de la technologie dès les premières étapes du recouvrement. De ce fait, le rôle du collectionneur a également changé. Aujourd’hui, les collectionneurs ne se contentent plus de suivre un script pour vérifier si un compte a expiré. On les appelle désormais « spécialistes du règlement des dettes ». Les agences de recouvrement prennent désormais le temps de comprendre les difficultés auxquelles les emprunteurs sont confrontés et les aident à élaborer des plans de remboursement, ainsi que des options de consolidation et de règlement des dettes. De plus, les visites de sites (autrefois pratiques courantes dans les collections) sont désormais considérées comme rares. La combinaison de l’efficacité de l’IA et du dévouement et de la compassion des collectionneurs crée un meilleur équilibre et une meilleure collaboration pour les emprunteurs et les prêteurs.
Le passage à un modèle centré sur l’emprunteur apporte déjà des avantages quantifiables. À mesure que les prêteurs adoptent des stratégies basées sur l’IA, ils constatent une amélioration des taux de réponse, des taux d’engagement de paiement, une conformité plus stricte et une plus grande prévisibilité des flux de trésorerie. En plus d’augmenter l’efficacité opérationnelle grâce à une automatisation accrue, le véritable avantage de l’adaptation des communications et des solutions au comportement des emprunteurs est de réduire le stress et d’accroître la transparence.
À mesure que la collection évolue, l’avenir est clair. Il s’agit d’un nouvel environnement empathique, basé sur les données, basé sur l’IA, qui met autant l’accent sur la santé financière des emprunteurs que sur le recouvrement des dettes des prêteurs. Voice AI gère une grande partie de la communication initiale avec les emprunteurs, les modèles comportementaux créent des parcours de remboursement et les situations de remboursement complexes sont résolues avec respect et compassion grâce à l’implication d’un personnel humain qualifié. Le passage d’un recouvrement basé sur des menaces à une véritable résolution collaborative des problèmes financiers représentera un changement majeur dans la manière dont l’industrie et les agences de recouvrement soutiennent les emprunteurs.
Les premières étapes de l’adoption des technologies avancées ont eu un impact positif sur la performance des portefeuilles des sociétés de technologie financière et des institutions financières. Les progrès actuels en matière de capacités prédictives, d’expériences personnalisées et d’interactions proactives avec les clients ont également conduit à une réduction des NPA (actifs non performants), à une amélioration des relations avec les emprunteurs et au passage de remboursements de prêts punitifs à une expérience financièrement informée. À mesure que l’intelligence artificielle continue d’évoluer, les capacités de recouvrement passeront de la dernière étape à une capacité intégrée qui créera des niveaux supplémentaires de confiance et une croissance durable au sein du secteur des prêts.
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