Les taux de recouvrement de la dette constituent un défi constant auquel font face les entreprises du Royaume-Uni dans un contexte dynamique de financement et de recouvrement. Avec le monticule de paiements en souffrance, les entreprises recherchent des solutions à la fine pointe de la technologie pour tirer parti de leurs efforts de rétablissement. L’analyse prédictive est l’une de ces solutions très efficaces qui gagne en popularité. À l’aide de modèles avancés d’analyse de données et d’apprentissage automatique, les entreprises peuvent maintenant anticiper la probabilité de recouvrer des comptes de créance. Cette compréhension mène à une meilleure prise de décisions et à des stratégies efficaces de recouvrement de la dette.
Comprendre l’analyse prédictive
L’analyse prédictive évalue les données historiques et anticipe les résultats futurs en déployant des technologies telles que des algorithmes statistiques et l’apprentissage automatique. Cela aide les entreprises à prendre des décisions fondées sur les données qui améliorent l’expérience client en comprenant les modèles de comportement des clients.
Dans le domaine du recouvrement des dettes, l’analyse prédictive permet aux entreprises d’accroître leurs efforts de recouvrement pour les comptes qui devraient probablement donner des résultats.
L’absence de données précises peut rendre le processus de recouvrement de la dette prolongé, coûteux et inefficace. Les méthodes traditionnelles adoptent une « approche polyvalente » qui implique profondément les processus manuels et la prise de décisions impulsives. Néanmoins, avec la montée des mégadonnées et de l’apprentissage automatique, une méthode axée sur les données est fournie par l’analytique prédictive qui améliore considérablement les taux de récupération.
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.
Les principaux défis auxquels font face les percepteurs de créances sont les suivants :
- Coûts élevés : Pour les coûts liés au personnel et aux coûts opérationnels, les méthodes de recouvrement traditionnelles exigeaient des ressources considérables.
- Faibles taux de réussite : En l’absence de données adéquates, la conséquence d’un grand nombre d’efforts de recouvrement de la dette ne donne aucun résultat. Cela était plus courant dans les créances difficiles à recouvrer.
- Satisfaction de la clientèle : Les méthodes de collecte agressives causent souvent du tort aux relations d’affaires avec les clients et nuisent à la réputation d’une entreprise.
L’analyse prédictive permet aux entreprises de séparer les efforts relatifs aux dettes avec la probabilité maximale de recouvrement et de rationaliser celles qui ont moins de chances d’être recouvrées. Cette division a pour conséquence de réduire les coûts, de taux de récupération élevés et d’améliorer l’expérience client.
Comment l’analyse prédictive améliore le recouvrement de la dette
Identification des débiteurs à risque élevé
Les personnes ou les entreprises qui présentent un risque plus élevé de défaut de paiement sont identifiées à l’aide de l’analyse prédictive. Des données comme les antécédents de paiement, les statistiques démographiques et les tendances comportementales sont analysées afin de créer un segment de débiteurs à risque élevé. À l’aide de données similaires, les efforts sont priorisés et mis l’accent sur les comptes qui mèneront au rétablissement.
Les taux de rétablissement sont améliorés de 25 % à l’aide des modèles d’analyse prédictive et de notation comportementale.
Adaptation des stratégies de collecte
Une méthode générale de recouvrement peut ne pas être efficace, car les débiteurs diffèrent les uns des autres. En fonction de la probabilité de remboursement, les débiteurs sont répartis en différentes sections. La réponse pourrait être meilleure si certains intervenaient tôt ; cependant, certains débiteurs pourraient avoir besoin d’une approche agressive. Les possibilités de succès pourraient être améliorées par des stratégies personnalisées pour les profils individuels des débiteurs.
Selon les données, l’analyse prédictive et la personnalisation fondées sur l’IA ont entraîné une augmentation de 25 % des taux de récupération.
Optimisation du temps et des canaux de communication
Le mode de communication et le calendrier contribuent de façon importante à la réalisation des efforts de recouvrement de la dette. Le moment idéal et le mode de communication idéal (courriel, appel téléphonique, message texte, etc.) pour communiquer avec les débiteurs peuvent être déterminés par l’analyse prédictive. Cela mène à un effort ciblé et à une grande possibilité de réponse ou de remboursement.
Prévision des résultats du rétablissement
Sur la base des statistiques historiques antérieures, l’analyse prédictive estime les résultats. Cette fonction de prévision permet aux entreprises de se rapprocher du délai de rétablissement et de prévenir les obstacles probables. Grâce à cette information, les entreprises prennent des décisions quant à savoir s’il y a lieu de procéder au recouvrement ou de radier certaines dettes.
« La planification automatisée de l’IA a donné lieu à des opérations huit fois plus rapides, répondant à la lutte de l’industrie en matière de gestion des données en temps réel, comme l’indiquent 62 % des opérations »
Applications réelles de l’analyse prédictive au recouvrement des dettes
Étude de cas 1 : Compagnies émettrices de cartes de crédit
Les sociétés de cartes de crédit du Royaume-Uni déploient des modèles prédictifs pour évaluer la possibilité de recouvrer les soldes en souffrance. Afin de réduire les coûts de perception et d’améliorer la productivité, les sociétés émettrices de cartes de crédit analysent les habitudes de comportement des clients et l’historique des comptes. Cette évaluation aide l’entreprise à décider si elle doit poursuivre le compte ou le radier plus tôt.
Étude de cas 2 : Fournisseurs de services publics
L’analyse prédictive est également utilisée par les fournisseurs de services publics, comme les sociétés d’électricité et d’eau, pour anticiper les clients en défaut de paiement. Ces clients peuvent être ciblés pour des avis de paiement réguliers et des plans de paiement personnalisés. Cela peut être fait pour améliorer les taux de recouvrement et réduire les risques de créances irrécouvrables.
L’avenir du recouvrement de la dette grâce à l’analyse prédictive – Conclusion
L’analyse prédictive en est à la phase de croissance, et sa portée en matière de recouvrement de la dette augmentera encore davantage. L’analyse prédictive devient plus précise avec le développement de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage machine. En cette ère de fluctuations économiques et de changements dans les habitudes de comportement des clients, l’adoption de modèles prédictifs permet à une entreprise de maintenir ses stratégies de recouvrement de dettes sur la bonne voie. De plus, les pratiques de recouvrement de créances deviennent plus éthiques et axées sur le client lorsqu’elles sont mélangées à l’analyse prédictive. Les entreprises ayant une connaissance approfondie interagissent avec les clients d’une manière plus empathique qui améliore l’expérience et la réputation des clients.
Les entreprises du Royaume-Uni peuvent utiliser les données pour prendre des décisions éclairées, simplifier les stratégies de collecte, réduire les coûts et améliorer les taux de recouvrement. L’analyse prédictive offre de la clarté à une époque de concurrence féroce et de configuration financière complexe. À l’heure actuelle, ce n’est pas seulement une tendance passagère, mais un changement de jeu.
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