Η διαχείριση των μη εξυπηρετούμενων δανείων (ΜΕΔ) στην Ευρώπη εισέρχεται σε μια νέα εποχή, όπου οι αλγόριθμοι και τα μοντέλα μηχανικής μάθησης αναλαμβάνουν τον έλεγχο από τις παραδοσιακές μεθόδους. Τράπεζες και εταιρείες διαχείρισης πιστώσεων επενδύουν σε τεχνολογίες Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) για να αυξήσουν τα ποσοστά είσπραξης, να μειώσουν το κόστος και να προλάβουν την εμφάνιση νέων ΜΕΔ, με αποτέλεσμα να αναδιαμορφώνεται το οικοσύστημα της δευτερογενούς αγοράς.
Η πιο σημαντική επίδραση της ΤΝ είναι η μετάβαση σε μια προληπτική στρατηγική. Τα παραδοσιακά συστήματα ενεργοποιούνταν μόνο όταν ένα δάνειο καθυστερούσε, συχνά όταν η ανάκτηση της αξίας ήταν ήδη δύσκολη. Αντίθετα, η προβλεπτική αναλυτική με βάση την ΤΝ αναλύει τεράστιους όγκους δεδομένων -ιστορικά δεδομένα πληρωμών, μακροοικονομικούς δείκτες, ακόμη και συμπεριφορικές ενδείξεις- για να προβλέψει την πιθανότητα καθυστέρησης πολύ νωρίτερα.
Προσωποποιημένη επικοινωνία
Η ΤΝ επιτρέπει την προσωποποίηση της επικοινωνίας με τους δανειζόμενους, μια στρατηγική που αυξάνει σημαντικά την αποτελεσματικότητα των εισπρακτικών διαδικασιών. Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης τμηματοποιούν τους δανειζόμενους σε ομάδες με βάση τη συμπεριφορά τους, την οικονομική τους κατάσταση και την προτιμώμενη μέθοδο επικοινωνίας. Στη συνέχεια, προτείνουν τον καλύτερο χρόνο, το κανάλι (email, SMS, τηλέφωνο) και τον τόνο της επαφής, αυξάνοντας την πιθανότητα θετικής απάντησης.
Παραδείγματα
Η Encore Capital Group, μια από τις μεγαλύτερες εταιρείες διαχείρισης πιστώσεων στην Ευρώπη, ανέφερε αύξηση των εισπράξεών της κατά 20% μετά την εφαρμογή ενός συστήματος AI που προέβλεπε την πιθανότητα πληρωμής και προσαρμόζει τη στρατηγική επαφής ανάλογα.
Η UniCredit, μία από τις μεγαλύτερες τράπεζες στην Ιταλία, εφάρμοσε μια ολοκληρωμένη πλατφόρμα ΤΝ για τη διαχείριση του σημαντικού χαρτοφυλακίου ΜΕΔ της, με εντυπωσιακά αποτελέσματα. Το σύστημα, το οποίο ενσωματώνει προβλεπτική αναλυτική, αυτοματοποιημένη διαχείριση ροής εργασιών και εργαλεία εμπλοκής πελατών, οδήγησε σε αύξηση των ποσοστών είσπραξης κατά 30% και μείωση του λειτουργικού κόστους κατά 40%. Η επιτυχία του συστήματος οφείλεται στην ολοκληρωμένη του προσέγγιση, η οποία επιτρέπει τη συνεκτική ανάλυση και δράση σε όλο το φάσμα της διαδικασίας διαχείρισης ΜΕΔ.
Ο Banco Santander, ένας από τους μεγαλύτερους χρηματοοικονομικούς ομίλους στην Ισπανία, εφάρμοσε ένα σύστημα τμηματοποίησης χαρτοφυλακίου ΜΕΔ με βάση την ΤΝ, το οποίο αναλύει πάνω από 200 μεταβλητές για να προσδιορίσει τις βέλτιστες στρατηγικές επίλυσης για διαφορετικές κατηγορίες δανείων. Η λεπτομερής αυτή προσέγγιση επέτρεψε εξαιρετικά στοχευμένες παρεμβάσεις, με αποτέλεσμα βελτίωση του χρόνου έως την επίλυση κατά 25% και σημαντικές αυξήσεις στην αξία των εισπράξεων. Ιδιαίτερα αξιοσημείωτη ήταν η ικανότητα του συστήματος να αναγνωρίζει επιχειρήσεις με δυνατότητα ανάκαμψης, επιτρέποντας προσεγγίσεις αναδιάρθρωσης που διατήρησαν την οικονομική αξία.
Αυτοματοποίηση και αποδοτικότητα
Η αυτοματοποίηση διαδικασιών μέσω της ΤΝ μειώνει τον χρόνο και το κόστος διαχείρισης των ΜΕΔ. Η επεξεργασία εγγράφων με τεχνολογία οπτικής αναγνώρισης (computer vision) εξάγει αυτόματα πληροφορίες από έγγραφα δανείων, εξασφαλίσεις και συμβόλαια, μειώνοντας την ανάγκη για χειροκίνητη εισαγωγή δεδομένων, η οποία είναι χρονοβόρα και επιρρεπής σε λάθη. Το Robotic Process Automation (RPA) αυτοματοποιεί επαναλαμβανόμενες εργασίες, όπως η ενημέρωση βάσεων δεδομένων ή η έκδοση ειδοποιήσεων, ελευθερώνοντας ανθρώπινο δυναμικό για πιο πολύπλοκες και ευαίσθητες υποθέσεις. Η Firstsource, μια εταιρεία διαχείρισης πιστώσεων, ανέφερε ότι μετά την αντικατάσταση στατικών μοντέλων με δυναμικούς αλγορίθμους μηχανικής μάθησης, πέτυχε αύξηση των ποσοστών είσπραξης κατά 30%.
Προκλήσεις και μελλοντικές προοπτικές
Παρά τα οφέλη, η ενσωμάτωση της ΤΝ αντιμετωπίζει προκλήσεις, όπως η ανάγκη για υψηλής ποιότητας δεδομένα, η διασφάλιση της διαφάνειας των αλγορίθμων («explainable AI») και η συμμόρφωση με τον GDPR. Οι ρυθμιστές, όπως η Ευρωπαϊκή Επιτροπή, παρακολουθούν στενά τη χρήση της ΤΝ στη διαχείριση πιστώσεων για να διασφαλίσουν τη δικαιοσύνη και την προστασία των καταναλωτών. Παρά ταύτα, η τάση είναι υπέρ της ευρύτερης χρήσης. Η ΤΝ δεν αντικαθιστά την ανθρώπινη κρίση, αλλά την ενισχύει, δίνοντας στους διαχειριστές των ΜΕΔ τα εργαλεία για να λαμβάνουν πιο ενημερωμένες, γρηγορότερες και αποτελεσματικότερες αποφάσεις. Στο μέλλον, η συνεργασία μεταξύ ανθρώπου και μηχανής θα καθορίσει την επιτυχία στη διαχείριση των ΜΕΔ.
