Dernière mise à jour: December 18, 2025 Introduction :
Le recouvrement de la dette a toujours été un acte de maintien de l’équilibre ; il comporte une combinaison de chacune de ces caractéristiques, comme les données, l’instinct humain et la diligence. Toutefois, dans le monde d’aujourd’hui, où les modèles de comportement des clients évoluent continuellement, les modèles de récupération traditionnels sont souvent insuffisants.
Néanmoins, l’avènement de l’IA s’est avéré être une révolution stratégique à l’époque des progrès technologiques et de la rapidité.
L’IA peut dévoiler des tendances profondes dans le comportement des clients, anticiper l’intention de paiement et adapter les méthodes de sensibilisation. Ce ne sera pas faux si nous disons que les connaissances obtenues de l’IA révolutionnent le rendement de la promesse de paiement (PTP) et les taux de récupération dans l’ensemble des secteurs des services financiers, des services pulics et des télécommunications.
Selon l’article de Transunion, plus de la moitié des sociétés de recouvrement de créances ont connu une augmentation du volume de comptes au cours des 12 derniers mois — Aux États-Unis, le nombre de percepteurs de créances investissant dans l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique est passé de 11 % en 2023 à 18 % en 2024 [i].
Décoder la promesse de paiement
Le terme « promesse de paiement » renvoie à la promesse du débiteur de régler la dette dans un délai déterminé. Pour l’équipe de recouvrement, il s’agit d’un indicateur crucial non seulement pour les flux de trésorerie à court terme, mais aussi pour comprendre le rendement des remboursements à long terme.
Cependant, cette équation est transformée par l’IA, car les modes de paiement, les interactions passées et les données de communication sont transformés en connaissances réalisables. Et au lieu de jouer au jeu de l’anticipation, une stratégie dirigée si elle est trouvée.
1. L’IA ne se contente pas d’observer, elle anticipe
L’IA ne se contente pas d’observer ce qui se passe, elle prédit ce qui va se passer ensuite. Pour ce faire, on analyse les renseignements sur les remboursements antérieurs, les aperçus démographiques, les données sur les appels et le sentiment ou le ton au cours des conversations. L’IA peut reconnaître les clients en fonction de ceux qui sont les plus susceptibles de payer, de ceux qui peuvent retarder et des défaillants.
Voyons quelques exemples :
- Un client a reçu l’assurance de payer dans un délai de 4 jours, mais des promesses semblables ont été faites et rompues ; ainsi, dans une telle situation, l’IA souligne que le compte nécessite un suivi rigoureux.
- Lorsqu’un client a toujours tenu ses promesses, les contacts inutiles sont réduits, ce qui permet d’économiser du temps, des ressources et d’éviter les ennuis du client.
2. Augmentation de la programmation, de la chaîne et de la tonalité
La perception du moment et de la personnalisation sont quelques capacités de l’IA qui sont extrêmement essentielles. Grâce à l’apprentissage automatique, les systèmes sont en mesure de déterminer quand un client est censé répondre. De plus, il détermine quel canal (SMS, courriel ou appel) est le mieux placé pour communiquer avec un client en particulier et ce qui fonctionne le mieux en fonction de la situation, ainsi que le ton et les émotions qui seraient nécessaires.
Imaginez ceci :
- L’IA apprend qu’un client réagit bien pendant les pauses de bureau en après-midi.
- Un autre client réagit mieux à un rappel empathique et humble par courriel.
En rationalisant le comportement et la sensibilisation des clients, on obtient un engagement accru et une meilleure récupération.
3. Le toucher humain irremplaçable et l’empathie
Le principal avantage de l’IA est la façon dont elle augmente le facteur humain dans les collections. Les agents peuvent personnaliser leurs interactions avec les clients en fonction de leur état émotionnel et de leur intention, ce qui est rendu possible grâce aux informations en temps réel fournies par l’IA. Par exemple, l’analytique de la parole permet de détecter les émotions des clients, comme la colère ou la frustration, ce qui permet à l’agent de moduler le ton et la conversation. Par exemple, passer des rappels de paiement à des plans de paiement souples.
4. Modifications actives de la stratégie en temps réel
Les méthodes de rétablissement traditionnelles sont fondées sur des lignes directrices fixes – un scénario universel et un horaire rigide. Cependant, la situation d’un client peut changer à son insu.
Comme il a été mentionné précédemment, le système basé sur l’IA apprend et évolue constamment en fonction de la disponibilité de nouvelles données et renseignements, comme le traitement des paiements, ou le résultat d’un appel de rappel. Si l’on constate que la stratégie n’est pas utile, elle est modifiée instantanément.
Par exemple :
- Si une partie des clients retarde le paiement même après un rappel et une promesse, l’IA comprend que le contenu et le ton doivent être modifiés.
- Dans une situation de crise financière, l’IA peut offrir une stratégie de paiement flexible.
5. Évaluer ce qui compte
Non seulement les actions sont-elles améliorées par l’IA, mais elles optimisent également la mesure.
- des tableaux de bord faisant le suivi de la performance PTP en temps réel ;
- les taux de réalisation des promesses ;
- Efficacité des agents
Le paramètre susmentionné donne à l’organisme une idée de ce qui fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas.
Les outils modernes d’IA révèlent des connaissances plus approfondies en termes d’appels et de promesses, comme :
- Plans de paiement ayant des taux de réussite élevés
- Une méthode de communication qui mène à une réponse
Impartition Bill Gosling (IBG) offre le programme « Succès de rétablissement axé sur l’IA ».
Chez IBG, nous offrons un processus de collecte qui est un mélange parfait d’innovation et d’empathie. Posséder une vaste expérience à l’échelle mondiale dans le secteur des services financiers. BGO intègre des connaissances fondées sur l’IA à chaque étape de la reprise. De l’anticipation de la probabilité de paiement à l’amélioration des stratégies de sensibilisation, nous rendons le processus de recouvrement efficace et conforme.
Qu’est-ce qui rend IBG différent et efficace ?
- Plateformes d’analyse optimisées par l’IA — Cela aide à reconnaître et à classer les clients qui doivent être mobilisés en premier et à améliorer l’efficacité des agents.
- Analytique de la parole et des sentiments — Il offre une rétroaction en temps réel. Cela permet aux agents de gérer facilement les interactions sensibles et les prépare.
- Modèle d’approche reposant sur des données — il garantit que chaque effort de récupération est rationalisé en fonction du ton du client, de l’objectif du client et de la conformité réglementaire.
Il en résulte une stratégie équilibrée où un équilibre est maintenu entre la technologie qui stimule la précision et les gens qui font preuve de compassion.
Conclusion
Nous devons comprendre que l’IA n’est pas seulement une autre mise à niveau technologique ; c’est un changement d’attitude.
L’IA permet aux entreprises d’observer les données du point de vue d’un trésor d’information. Il convertit les données en informations exploitables, anticipe les résultats avec précision et mène à une récupération efficace tout en gardant l’expérience client intacte. L’IA s’avère être un porte-flambeau en dirigeant l’organisation vers un processus qui allie empathie et efficacité.
Foire aux questions sur le recouvrement de créances fondé sur l’IA
1. Comment l’IA améliore-t-elle les résultats de la promesse de paiement ?
Les données sur les paiements antérieurs, les communications d’appels et les modèles d’interaction sont évalués par IA. Cette analyse tient compte des clients les plus susceptibles de tenir leur promesse de paiement. Il prévoit également les manquements potentiels et ceux qui pourraient retarder, ce qui permet de meilleurs suivis.
2. Quels sont les différents types de données utilisées par l’IA pour offrir des renseignements ?
L’IA utilise diverses données, notamment :
- Historique des paiements effectués antérieurement
- Fréquence des retards
- Chardages, messages et enregistrements d’appels
- Canaux de communication privilégiés
- Moment de la communication
3. Est-il possible pour l’IA de réduire la délinquance et d’améliorer les taux de récupération ?
Oui, en personnalisant les modes de communication et en priorisant les comptes à fort potentiel, l’IA aide les équipes à se concentrer sur les clients qui ont une probabilité plus élevée d’effectuer des paiements. Cela réduit la délinquance et stimule la reprise globale.
4. L’analyse des sentiments joue-t-elle un rôle quelconque dans l’amélioration des taux de reprise ?
L’analyse des sentiments utilise l’IA pour déterminer le ton et les émotions des clients pendant les interactions. Il détecte si le client semble coopératif, stressé ou contrarié. Ces informations aident les agents à ajuster plus efficacement leur style de communication et leurs scripts.
