Inteligência artificial pode auxiliar no controle da inadimplência

Empresas de telecomunicações, planos de saúde, seguradoras, instituições financeiras e escolas são alguns exemplos que podem adotar a tecnologia

22 de janeiro de 2024 às 18h20

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Crédito: Freepik

Empresas do setor de tecnologia estão apostando em novas soluções para reduzir o endividamento das famílias. A inteligência artificial (IA) promete revolucionar não apenas o atendimento digital, mas também ajudar no controle da inadimplência. Companhias, como a mineira MatrixGo, vêm crescendo e apresentando resultados expressivos neste segmento.

O CEO da MatrixGo, Nicola Sanchez, explica que existem diversas maneiras da IA contribuir para o controle da inadimplência. Por meio da análise de dados; com a criação de modelos preditivos baseados em dados; automação de processos; e também por meio da personalização de abordagens de comunicação e estratégias de pagamento com base no perfil de cada cliente.

“Hoje identificamos que o uso de chatbots em ações de controle de inadimplência é essencial, uma vez que por sua semelhança com uma conversa humana tradicional – disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana, durante todo o ano – eles são capazes de interagir com os clientes de maneira natural e rápida, respondendo a perguntas, fornecendo informações sobre pagamentos, oferecendo opções de pagamento e até mesmo auxiliando na resolução de problemas relacionados à inadimplência”, relata.

Sanchez afirma que isso ajuda a criar uma experiência de atendimento mais conveniente e acessível para os clientes, ao mesmo tempo em que mantém os custos operacionais sob controle. Segundo ele, a combinação da IA com chatbots oferece uma abordagem poderosa e eficaz para o controle da inadimplência.

Além disso, conforme o executivo, diversas áreas podem se beneficiar com o uso da inteligência artificial no controle da inadimplência, incluindo empresas ou organizações que ofereçam crédito ou serviços relacionados a pagamentos recorrentes. As áreas que se destacam neste caso são:

  • telecomunicações
  • planos de saúde
  • seguradoras
  • instituições financeiras
  • escolas
  • locadoras de veículos e equipamentos
  • redes varejistas
  • comércio eletrônico
  • fornecedores de serviços públicos

“Essas são apenas algumas das áreas que podem se beneficiar do uso da IA no controle da inadimplência, com a integração de chatbots para automatizar processos de comunicação e pagamento. A IA e a automação ajudam a reduzir a falta de pagamentos, a melhorar a eficiência operacional e a proporcionar uma melhor experiência ao cliente”, reforça.

O executivo acredita que a adoção da inteligência artificial é uma tendência crescente e que promete trazer mais benefícios para as empresas de diversas áreas. “A capacidade da IA de automatizar tarefas, personalizar abordagens e prever riscos ajuda as empresas a reduzir perdas financeiras, melhorar a satisfação do cliente e otimizar seus processos. À medida que mais empresas reconhecem essas vantagens e aproveitam canais como o WhatsApp, é esperado que a popularização dessa tecnologia continue a crescer, trazendo benefícios tanto para as organizações quanto para os consumidores”, completa.

Confira algumas contribuições da inteligência artificial no controle da inadimplência

  • Análise de dados: A IA pode analisar grandes volumes de dados financeiros, históricos de pagamento e informações de clientes para identificar padrões de comportamento que indiquem maior risco de inadimplência;
  • Modelagem preditiva: Com base nos dados analisados, a IA pode criar modelos preditivos para prever quais clientes têm maior probabilidade de se tornarem inadimplentes no futuro, permitindo que as empresas tomem medidas proativas para evitar a inadimplência;
  • Automação de processos: A IA pode automatizar tarefas de monitoramento de pagamentos, envio de lembretes de pagamento e até mesmo ações de recuperação de dívidas, reduzindo a carga de trabalho manual;
  • Personalização: A IA também pode personalizar abordagens de comunicação e estratégias de pagamento com base no perfil de cada cliente, aumentando a eficácia das tentativas de recuperação.

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