Dziennik Gazeta Prawana logo

Sztuczna inteligencja i analiza predykcyjna mogą przewidywać zaległości i automatyzować proces windykacyjny

Ai,Assistant,With,Llm,,Big,Data,,Machine,Learning,,And,Generative
Prognozowanie opóźnień płatniczych, segmentacja klientów przez system i kontakt z dłużnikiem coraz częściej decydują o skuteczności odzyskiwania pieniędzy. Nowe technologie zwiększają efektywność działania wierzycieli, ale też wiążą się z ryzykiem.
16 lutego, 21:00

Prognozowanie opóźnień płatniczych, segmentacja klientów przez system i kontakt z dłużnikiem coraz częściej decydują o skuteczności odzyskiwania pieniędzy. Nowe technologie zwiększają efektywność działania wierzycieli, ale jednocześnie wiążą się z wieloma ryzykami prawnymi.

Zarówno sztuczna inteligencja, jak i szeroko rozumiana analiza predykcyjna stanowią dziś istotne narzędzia wspierające procesy windykacyjne. Umożliwiają zaawansowane przetwarzanie obszernych zasobów informacyjnych, a także prognozowanie przyszłych zdarzeń na podstawie danych pochodzących z wcześniejszych okresów. Nie dziwi zatem fakt, że rozwiązania te odgrywają coraz większą rolę w działalności windykacyjnej, w szczególności w przypadku procesów o charakterze masowym, w których kluczowe są: szybkość działania, skalowalność i spójność decyzji.

Ocena ryzyka kredytowego

Najbardziej rozpowszechnionym obszarem wykorzystania AI w windykacji pozostaje scoring ryzyka, który wspiera podejmowanie decyzji na różnych etapach relacji z klientem. Mechanizm ten pomaga wierzycielowi oszacować prawdopodobieństwo powstania zaległości w spłacie zobowiązań. W konsekwencji umożliwia mu podjęcie decyzji dotyczącej przyznania wnioskodawcy produktu kredytowego, modyfikacji warunków umowy lub wdrożenia działań prewencyjnych.

Źródło: Dziennik Gazeta Prawna

Materiał chroniony prawem autorskim - wszelkie prawa zastrzeżone.

Dalsze rozpowszechnianie artykułu za zgodą wydawcy INFOR PL S.A. Kup licencję.