Generativna umetna inteligenca omogoča podjetju za izterjavo dolgov letno povrniti 45 milijard R$

Referenca Pri izterjavi kreditov Rancarm vsak mesec izterja več kot $ 1 milijardo R$ in služi več kot 30 strankam. S poudarkom na digitalni preobrazbi podjetje uporablja generativno umetno inteligenco, povezano s podatki, in ekskluzivni sistem kreditne analize za ustvarjanje doslednih rezultatov. Raziskave že kažejo, da boti ponujajo 88% asertivnosti – od empatičnega in humaniziranega tona glasu, ki ga podpira na celotni pogajalski poti – in skupaj znaša 45 milijard R$ na leto.

S 25-letnimi izkušnjami je Launchar vedno izstopal po razvoju humaniziranih in empatičnih metod zbiranja. Izboljšanje pa se je zgodilo po tem, ko smo opazili vrzel na trgu: eksponentno rast dolgov za zaporedne mesece ter vse bolj robotske in neosebne zahteve. 

“Samo tisti, ki so preživeli to, vedo: zadolženost vpliva veliko več kot le na finančno, prinaša pomisleke, ki neposredno vplivajo na čustveno in interakcijo med družino. Ali ne moremo potrošnikom ponuditi lažje izkušnje v tako občutljivem času? Seveda. To je tisto, za kar delamo vsak dan,” pravi Fabio Toledo, izvršni direktor Intervala.

Poleg tega glede na študije Harvard Business Review sprejetje umetne inteligence pri izterjavi dolgov ne le izboljša učinkovitost, ampak tudi zmanjša čustveni pritisk na stranke v 25%, kar ustvarja manj vsiljivo in bolj empatično izkušnjo. Ta pristop ne le olajša okrevanje kreditov in tržno gospodarstvo, ampak ohranja pozitiven odnos s potrošnikom in zmanjšuje odliv.

Liz in Theo: Prihodnost obračunavanja

Prve vplivne transformacije so se začele leta 2023. Ko je Intervalu uvedel generativno umetno inteligenco v ekosistemu. “ Arhitektura, ki se uporablja za nove modele nevronskih omrežij, je integrirana z več plastmi, ki imajo na primer sposobnost hranjenja različnih jezikovnih modelov (LLM) z uporabo robustnega sistema kontekstualizacije. Uporabljamo lastniške podatke in motorje, da ustvarimo več sprožilcev, ki kontekstualizirajo sisteme LLM o tem, kaj ta interakcija pomeni in kdaj je stranka v izkušnji, povezana v realnem času z več kot 5 milijoni namenov, ustvarjenih v naši bazi znanja, ki zagotavljajo tekoče izkušnje, tako z glasom kot z besedilom v različnih kanalih. V obsegu ponujamo prilagoditev, ki je trg še nikoli ni videl,” pravi Fábio.

Danes ima podjetje dve osebi AI: Liz in Théo: spremljevalca botov, ki sta odgovorna za več kot tisoč projektov v akciji.

Theo se predstavlja kot strokovnjak za pospešitev digitalnih pogajanj. Liz, kot strokovnjakinja za pogajanja in odnose. Oba imata različne značilnosti in nešteto možnosti tona glasu. Z avtonomnimi simulacijami 100% so se rodili z namenom spodbujanja empatične, bolj humane in prilagojene komunikacije, zato lahko ustvarjajo ponudbe in se pogajajo o rokih, plačilnih rokih, izkoristijo datume priložnosti in seveda vsak birokratski del ustvarjanja pogodb in boletov glede na potrebe posamezne stranke. 

Pogajanja v minutah

“Naš pristop je močnejši pri WhatsAppu in čeprav se vreme zelo razlikuje glede na procese vsake stranke, imamo spodbudne meritve, kot so kratki dolgovi, ki jih naši roboti z umetno inteligenco v povprečju zaprejo v samo 1 minuti. Toda bot na spletnem mestu izvajamo, da bi razširili naše kanale,” pojasnjuje Rafael Soares, izvršni direktor CX pri Mássarju, ki ima v svojem portfelju več sektorjev, kot so izobraževanje, moda, finance in telekomunikacije. 

Podjetje si je že opomoglo, le v modnem sektorju, 800 milijonov R$ za velike blagovne znamke, kot so C&A, Marisa, Riachuelo in Pernambucanas. Poleg tega ima 22% s trga zasebnih visokošolskih zbiranja in 30% v telekomunikacijah. 

“ Rantrof dokazuje, kako lahko kombinacija napredne tehnologije s človeškim strokovnim znanjem korenito preoblikuje sektor zbiranja, saj ponuja učinkovitejše in prilagojene rešitve za kompleksne finančne težave in vsak mesec raste dvomestno. Pričakuje se, da se bo družba še naprej širila z digitalizacijo in dosegla do 2 milijardi R$ na mesec pri izterjavi kreditov prek tega kanala,” zaključuje Rafael