生成式人工智能已成为催收行业的战略盟友，帮助企业实现规模化，同时不影响服务质量。 自动化流程、实时分析数据和个性化互动的技术正在改变组织与逾期客户的关系管理方式，同时提升投资回报率（ROI）。
“能够高效扩展且不失与客户的亲近感的企业，在日益竞争激烈的市场中处于领先地位。生成式人工智能提供了速度、准确性和个性化的强大结合，转化为企业和消费者都能衡量的成果，”Monest的CEO兼创始人Thiago Oliveira解释道，Monest是一家通过名为Mia的虚拟代理人进行债务催收的资产回收公司，由人工智能连接。 他举例说明，在Monest中，使用这些技术不仅提高了运营效率，还通过人工智能实现了比传统催收方法高出124%的投资回报率。
了解 GenIA 为该行业带来益处的五种方式：
- 具有一致质量的可扩展性
借助生成式人工智能，企业可以管理大量的互动，同时保持每次对话的质量。 技术能够同时处理数百个服务，确保客户获得快速且一致的回复，这是仅靠人工操作无法实现的。一个例子是集成到WhatsApp的虚拟代理的使用，能够实现60%的CPC（联系到正确的人）的比率，超出行业平均水平。
- 流程的标准化和自信
以前依赖手工流程的任务，如数据制表和协议制定，现在可以通过自动化方式更准确地完成。 可能会影响谈判的错误，例如超出政策的折扣或信息记录不一致，几乎被消除。
Oliveira 补充道：“人工智能提供的统一性确保所有交互都遵循卓越的标准，无论操作的数量或复杂程度如何。”
- 客户关系中的战略个性化
生成式人工智能可以根据数据对客户档案进行分类，个性化制定催收方式和策略。 因此，可以根据每个客户的特征调整沟通方式，增加谈判成功的机会，并加强关系。 在Monest，利用人工智能，59%的协议在10分钟内达成，这得益于工具带来的高效和个性化语调。
- 用于战略决策的高级数据分析
将定性数据转化为定量并结构化分散的信息，人工智能为管理者提供了强大的洞察力。 详细分析可以识别违约模式，实时调整策略，并确保基于准确数据做出决策。 这种分析能力不仅提高了运营效率，还通过避免可能导致返工或合规失败的错误来降低成本。
- 集成合规性和安全性
基于人工智能的自动化也提高了操作的合规性和安全标准。 计算过程大大降低了与人为错误相关的风险，例如输入错误，同时确保敏感数据的保护。
“任何涉及金融数据的操作中，安全都是首要任务。实施良好的人工智能工具不仅可以确保效率，还可以确保大规模运营所需的信心，”Oliveira 强调道。
Monest的首席执行官还解释说，随着生成式人工智能的发展，催收行业专业人士的角色也在不断演变。 操作员开始专注于更具战略性的谈判，而管理者则采用更分析的方法，利用工具来提升成果。
“对于已经实施该技术的公司来说，其好处是显而易见的：灵活性更高、信用回收率更高、运营成本更低。随着市场成熟，人工智能的趋势是继续扩大其应用范围，帮助企业实现增长与卓越运营的一致，”Oliveira 总结道。
