Au milieu de l’endettement croissant, les fournisseurs de services publics subissent constamment des pressions croissantes pour améliorer l’expérience client. Dans une telle situation, l’IA transforme les collections de première et de tierces parties. La notation prédictive du risque, la communication hyper-personnalisée et les outils libre-service automatisés sont quelques-unes des caractéristiques facilitées par l’IA pour les équipes de première partie. Ces caractéristiques améliorent l’engagement et réduisent la délinquance.
Cependant, la segmentation intelligente, la conformité réglementaire et les taux de récupération sont augmentés dans les collections de tiers avec l’aide de l’IA. Ces composantes de l’IA offrent une configuration de collections transparente et intelligente qui est très efficace, éthique et centrée sur le client.
L’IA dans les collections de première partie (à l’interne)
- Analytique prédictive
- Communications sur mesure
- chatbots assistants virtuels et assistants virtuels alimentés par l’IA
- Plans de paiement engagés
- Efficacité opérationnelle
IA dans les collections de tiers (sous-traitance)
- Segmentation intelligente des comptes
- Outils de surveillance de la conformité
- Analyse de la voix et des sentiments
- Tableaux de bord sur le rendement
- Taux de récupération plus élevés
Introduction
À l’heure actuelle, le monde numériquement palmé est davantage touché par la puissance de l’intelligence artificielle que le gaz, l’eau ou l’électricité. Bien que la pertinence de l’IA sur l’expérience client, les opérations et la maintenance soit très visible.
Toutefois, les recouvrements – à la fois de première partie (interne) et de tierce partie (sous-traitance) sont la partie où l’IA procède à la reformulation des règles. Conventionnellement, les collections sont considérées comme sans émotion, rigides et réactives ; maintenant, elles se transforment en plus intelligentes, axées sur le client et plus efficaces.
Le défi du recouvrement dans les services publics
Les compagnies de services publics déploient des efforts constants d’harmonisation pour maintenir un flux de trésorerie stable, assurer la continuité du service et, en même temps, maintenir des relations positives avec les clients. L’inflation est à la hausse, il y a une incertitude économique et les pressions réglementaires augmentent ; les services de perception subissent des pressions.
Dans un tel scénario, le recouvrement constitue un défi important dans le secteur des services publics. Selon les données de First Source dans l’article intitulé Rethinking Debt Recouvrement in the Utilities Sector, les ménages britanniques doivent 3,7 milliards de livres en factures d’énergie impayées et plus de 2 milliards de livres en arrérages d’eau.
Habituellement, la méthode de collecte repose sur les éléments suivants :
- Séparation manuelle des risques
- Appels sortants scénarisés
- Lettres et courriels de masse
- Légère ou pas de personnalisation
- Coûts d’exploitation importants
- Risque de réputation et de conformité
Par conséquent, l’expérience client en souffre et les taux de perception se détériorent.
Toutefois, ce récit est renversé par IA. Grâce à l’analyse prédictive, à l’automatisation intelligente et au traitement du langage naturel, le secteur des services publics transforme son approche d’un modèle de récupération à un modèle de prédiction et de prévention.
Collections de première partie : à l’interne, suralimentées par l’IA
1. Analyse prédictive : Aborder le risque avant qu’il ne dégénère
Les modèles basés sur l’IA analysent une quantité considérable de données qui comprennent l’historique des paiements, les tendances d’utilisation régulière et les données démographiques sur les revenus. De plus, on trouve des indicateurs économiques périphériques permettant de déterminer le niveau de risque de chaque compte.
Cela permet aux entreprises de :
- Communiquer de façon proactive avec les clients à risque élevé
- Plans de paiement personnalisés
- Réduire les débranchements de service
- Éviter les escalades coûteuses pour les organismes tiers
Selon la recherche 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 — en 2024, 18 % des percepteurs de créances investissent dans l’IA et le RPC. De plus, 52 % des agences de recouvrement de créances font des investissements importants dans la technologie pour :
- la productivité des agents ;
- améliorer les marges et
- surveiller plus efficacement les risques liés à la conformité.
2. Communications hyper-personnalisées
Les compagnies de services publics vident maintenant les rappels de paiement communs. Grâce au traitement du langage naturel (PNL) axé sur l’IA, des messages personnalisés fondés sur les habitudes de comportement des consommateurs et les canaux privilégiés sont diffusés.
- Un jeune professionnel pourrait recevoir un avis par SMS à l’amiable
- Une personne âgée peut recevoir un courriel humble qui comprend également des instructions étape par étape.
Selon une nouvelle étude de The Kaplan Group, The Ai-driven Transformation of Global Debt Recouvrement, la personnalisation a entraîné une augmentation de 25 % du taux de recouvrement
Le résultat ? Engagement avancé. Frottement moindre. Paiements plus rapides.
3. Chatbots informatisés et assistants virtuels 24 heures sur 24, 7 jours sur 7
Vous n’avez plus besoin d’attendre lundi matin pour que vos problèmes de facturation soient résolus tard le dimanche soir. Les agents virtuels alimentés par l’IA sont en service.
En 2024, les entreprises de recouvrement de créances utilisant un portail libre-service en ligne pour les consommateurs ont atteint 88 %.
- Réponses instantanées aux demandes de renseignements sur la facturation
- Arrangement relatif au plan de paiement sur demande
- Traitement protégé des paiements
- Aide à la conversation en plusieurs langues
4. Régimes de versements dynamiques
L’IA crée des possibilités de remboursement en fonction du profil économique et du comportement d’un client plutôt que d’offrir des plans de paiement rigides. Le choix et la souplesse augmentent les chances de remboursement et réduisent les défauts de paiement.
Collections par des tiers : plus intelligentes, pas plus sévères
Les agences de recouvrement tierces entrent en jeu lorsque la première partie présente ses armes. Elle est habituellement motivée uniquement par des cibles plutôt que par des émotions humaines ou l’établissement de liens ; cependant, l’IA révolutionne également cette réalité.
1. Priorisation des comptes axée sur l’IA
Avec l’aide d’IA, les organismes sont en mesure de diviser les comptes en fonction du potentiel de paiement et du comportement, de sorte que les ressources allouées pour le recouvrement puissent être raisonnables. Les comptes ayant de fortes chances de remboursement sont traités au moyen d’une approche automatisée, tandis que des agents humains sont assignés pour les cas complexes.
Selon un article de Fast Company Oh great, maintenant les percepteurs de créances adoptent également l’IA, 11 % des sociétés de recouvrement de créances utilisent l’IA dans leurs tâches.
2. Contact éthique et conforme
Avec l’existence de réglementations rigoureuses en matière de droits des consommateurs (par exemple, le RGDP, la FDCPA, etc.), il devient essentiel d’assurer la conformité, et l’IA joue un rôle crucial. Grâce à la surveillance des appels en temps réel, les superviseurs sont avisés des infractions probables avant qu’elles ne deviennent des poursuites.
Pewtrusts’artricle, les causes de recouvrement de créances ont continué de dominer les dossiers civils pendant la pandémie, le pourcentage de poursuites civiles liées à la dette a augmenté pour atteindre 42 %.
3. Analyse des sentiments et de la parole
Les discours sont transcrits et analysés afin de comprendre le ton, les sentiments et les émotions. Ces analyses fournissent une rétroaction qui peut être mise en œuvre pour la formation des agents et les interactions avec les clients.
L’avenir : un continuum harmonieux de la première tierce partie
L’IA crée un pont entre les efforts des premières et des tierces parties. Avec l’échange de visions, d’approches et de points de vue des clients, les deux parties peuvent fonctionner en concorde
- Amélioration de l’expérience client uniforme
- Croisements à taux de récupération avancés
- Amélioration de la conformité et de la transparence
Quelle est la prochaine étape ? Réflexions finales
Selon les données du marché américain dans le rapport AI for Debt Recouvrement Market Soar to USD 15.9 Gilliards D’ici 2034 — Le marché du recouvrement des créances de l’IA devrait croître à un TCAC de 16,9 %, pour atteindre 15,9 milliards de dollars d’ici 2034, comparativement à 3,34$ en 2024.
Ce ne sera pas faux si nous disons que maintenant l’IA alimente les services publics. L’IA aide essentiellement les services publics à obtenir une collecte plus brillante et une résolution plus rapide grâce à un mélange de données, d’empathie, de stratégie et d’automatisation.
En cette ère d’instabilité économique et de changement dans les habitudes de comportement des clients, l’adoption de l’IA permet à une agence de maintenir les stratégies de recouvrement des dettes sur la bonne voie. De plus, les pratiques de recouvrement de créances deviennent plus éthiques et axées sur le client lorsqu’elles sont combinées à l’analyse prédictive.
Foire aux questions
1. En quoi les collections de première et de tierces parties dans les services publics diffèrent-elles ?
Les collections qui sont traitées directement par l’entreprise de services publics sont appelées collections de première partie. Toutefois, lorsque les recouvrements sont confiés à des organismes externes de recouvrement de la dette, on parle de recouvrement par des tiers.
2. Quel type de données l’IA utilise-t-elle pour prendre des décisions en matière de collecte ?
Les modèles d’IA utilisent à la fois des données structurées et non structurées, y compris :
- Historique de paiement et de facturation
- Données sur l’interaction avec les clients
- Modèles d’utilisation
- Chiffres sociodémographiques
- Indicateurs financiers externes
3. Dans quelle mesure l’intelligence artificielle peut-elle être déployée dans les processus de recouvrement de créances axés sur les clients ?
Une communication fiable, équitable et transparente est assurée par l’IA tout en protégeant les données sensibles des clients. Cela ne peut se produire que lorsque l’IA est déployée tout en maintenant la confidentialité et la conformité, par exemple, le RGDP, la CCPA, au centre des préoccupations.
