В условиях ужесточения регулирования и роста просроченной задолженности коллекторские агентства все чаще обращаются к технологиям искусственного интеллекта. Взыскание долгов через ИИ стало новым, растущим трендом в отрасли.
ООО ПКО «КЭФ» — один из лидеров коллекторского рынка — выбрал путь автоматизации голосовых коммуникаций с должниками. За 5 лет сотрудничества с Fromtech компания построила масштабную цифровую экосистему взыскания с голосовыми роботами.
Внедрение робота повысило эффективность работы, в том числе, даже в таком сложном сегменте, как 720+, привело к увеличению маржи, улучшило качество работы с портфелями и коллекторское агентство стало занимать высокие места в рейтингах.
Как все начиналось
Сейчас основой процесса являются гибридные модели, где роботу отдают массовый обзвон должников, а операторы работают с трудными должниками. Но в 2019 году автоматизация коммуникаций с клиентами только набирала оборот, и руководство компании-партнера – ООО ПКО “КЭФ” приняло решение начать тестировать речевые технологии:
«Мы понимали, что будущее за автоматизацией, но не хотели брать первый попавшийся софт. Провели пилоты с пятью вендорами, и в итоге выбрали Fromtech так как их робот лучше всего адаптировался к нашим скриптам. Концептуально и фундаментально нам была очень важна репутация вендора, которого мы выбрали. Мы довольны и нам нравится то, как идёт у нас партнёрство и работа. Они нам помогают в разных направлениях. Это и ранняя, и поздняя просрочка, и даже вот у нас сейчас реализуется проект на судебной стадии», – рассказали в компании “КЭФ”.
Этапы внедрения автоматизации (что делали пошагово)
Автоматизация взыскания на стадии 720+ дней
Ключевая проблема стадии
До внедрения автоматизации работа с должниками со сроком просрочки более 720 дней (deep debt) была убыточной:
«В течение полугода оставались низкая маржа и неудовлетворительные результаты, низкий рейтинг. Мы не зарабатывали на этом сегменте», — комментирует руководитель по развитию клиента.
Формирование гипотезы
Если робот научится эффективно закрывать этот сегмент, то:
- Снизятся издержки;
- Повысится контроль за качеством;
- Возможен рост в рейтингах.
Итоговая архитектура автоматизации
- Провели пилот: ограниченное количество кейсов передано роботу;
- Собрали аналитику: зафиксировали слабые места в логике и скриптах;
- Провели мозговой штурм совместно с командой Fromtech;
- Перенастроили сценарии и коллера:
-
- Убрали дублирующие вопросы;
- Настроили адаптацию по результатам прошлого контакта;
- Добавили переключение на оператора в «сложных» диалогах.
- Выполнили A/B-тесты для отслеживания гипотез
- Полностью передали весь пул 720+ роботу, оставив операторам только кейсы, требующие эмоционального интеллекта и сложных переговоров.
Результат
- 100% автоматизации по данной стадии;
- Рост маржи;
- Улучшение позиций в рейтингах;
- Робот выстроил оптимальную стратегию дозвонов и адаптировался под поведение клиента;
- Эскалация на оператора — только в случае необходимости.
«Сначала проект был убыточным. Но после пересмотра стратегии и полной передачи сегмента роботу мы начали зарабатывать. Сейчас робот ведёт весь цикл, а оператор подключается только по сложным кейсам. В рейтингах мы поднялись и заняли топовые позиции», — прокомментировали в коллекторском агентстве.
Этот опыт показывает, что даже сегменты, традиционно считавшиеся “безнадежными”, можно эффективно автоматизировать. Главное — гибкость логики, A/B тесты, и кастомизация под специфику просрочки.
Аккаунт-директор Анна Лотвинова, Fromtech:
“При создании робота для коллекторской компании важно не только сделать скрипт (это 20-25% успеха), но и комплексно работать с клиентскими системами. Наш API простой — забираем данные о должниках, возвращаем результат. Умный коллер гибкий: учитывает временные зоны, ‘счастливые часы’, приоритизацию контактных номеров в деле.
Мы применяем кастомный подход и работаем с конкретной задачей. Например, в одном из сценариев обязательным условием было верифицировать должника по дате рождения и мы научились запоминать названную дату рождения на 7 дней, чтобы не триггерить людей повторными вопросами и тем самым создавая ощущения, что они говорят с реальным человеком, который их запомнил.
Мы максимально гибкие в формировании и предоставлении отчетности, предлагаем дополнительные метрики на основе нашего опыта. А для удобства эту отчетность клиент может получить в любое время в личном кабинете или сформировать дашборд по тем метрикам, которые ему необходимы на момент запроса «.
Ключевые инсайты
- Данные — ключ к эффективности. Чем глубже интеграция с CRM и различными системами, которые в режиме реального времени предоставят данные, тем выше общий KPI взаимодействия.
- Лояльное взыскание – must-have. Робот старается вести диалог в рамках более лояльного взыскания, чтобы сохранить клиентоориентированность и репутацию компании.
- Кастомизация решает. Шаблонные решения не дают нужного результата, особенно на стадии 720+.
- Операторы теперь работают с исключениями, а не рутиной — их роль изменилась, но не исчезла. Поэтому наибольшей эффективности взаимодействия можно достичь при модели “ИИ+оператор”.
Хотите получить аналогичный результат?
Оставьте заявку на консультацию и демонстрацию! Мы покажем, как кастомный голосовой робот может работать на вашем портфеле.