フィンテックTMBA 日本語請求部門にAI（人工知能）ソリューションを導入した後、分割 boleto 支払いとインフォプロデューター向けソリューションに特化した企業は、売上高が22％増加しました。 変更により支払いの効果が35％向上し、直接的に企業の結果に影響を与えています。
レイナルド・ボエッソ会社のCEOは、請求業務は集中的であると説明しています。 約40万人の学生を対象に、コールセンターは平均して各顧客に対して1日5回の電話をかけています。 「通話の量は膨大であり、その規模は私たちのAI技術のサポートなしには管理できませんでした」と強調しています。
人工知能のソリューションは、3つの主要な目的で導入されました：顧客に対してパーソナライズされたアプローチを行うためのインテリジェントな基準を設定すること、音声分析を通じてアプローチの10の要素を評価し即時フィードバックを提供すること、そしてこれらのデータに基づいた継続的なトレーニングを促進すること。 このアプローチにより、業務効率は272％向上し、請求の平均解決時間は87％短縮されました。
ボエッソによると、この状況により、請求方法を変更しただけで売上高が22％増加しました。 今日のTMBA 日本語分割払いや設定はなく、私たちは学生からの支払いを受け取ったときにのみ利益を得るので、影響は直接的です。
その経営者は、フィンテックの目標は延滞率を10％以下に抑えることであり、これにより顧客がより安心して企業と取引できるようになると述べています。 多くの人はまだ債務不履行に対して一定の不安を抱いています。
「現在、AI は支払いを回収するだけでなく、会社のチームの適格性を判断し、スクリプトを評価し、平均以下のパフォーマンスのチームを自動的にトレーニングします」と CEO は強調し、プロセスと結果を改善するために毎週 A/B テストを実行する専用の回収研究開発チームの役割を強調しました。
2024年に行われた2,000万レアルを超える堅実な投資は、技術、研修、従業員の資格向上に及び、革新と継続的なプロセス改善への取り組みを強化しました。 この技術戦略はキャッシュフローの最適化を可能にし、運用上の障壁も減少させ、フィンテックの請求システムに対する顧客の信頼を高めることに寄与したと、レイナウドは評価している。
Boesso が設計した軌道は、デジタル ソリューションとデータ分析の統合によって従来のプロセスがどのように変革され、厳しい市場における企業の競争力と持続的な成長に貢献できるかを示しています。
売上高の顕著な結果に加えて、TMBの技術戦略はビジネス環境において良好な反響を生んでいます。 高度なデジタルソリューションの統合を通じて、フィンテックは顧客満足度も向上させました。 「請求の解決時間を短縮し、対応を最適化することで、私たちはパートナーとのより透明で信頼できる関係を築くことができました」と締めくくります。
人工知能に基づくこのアプローチは、この分野の他の企業にとってモデルとなり、厳しい経済情勢の中でイノベーションがいかにして従来のプロセスを変革し、競争力を高めることができるかを実証しています。
将来的に、TMBは金融ソリューションのポートフォリオ拡大に注力し、市場での地位を確立し、コンテンツクリエーターのニーズに応えることを目指しています。 堅実なトレーニング、テクノロジー、継続的な開発への投資は、インフォプロデューサーの成長機会を拡大することも目指しています。 製品の多様化と戦略的パートナーシップの確立を視野に入れ、フィンテックはセクターの信用ダイナミクスを変革する新たな展望を描き、イノベーションと財務の持続可能性へのコミットメントを再確認しています。
