Dans un monde financier en pleine mutation, les fintechs jouent un rôle central en proposant des solutions innovantes pour répondre aux défis du secteur, le recouvrement hybride en est une. À l’ère du numérique, les professionnels du recouvrement sont amenés à repenser leurs méthodes en intégrant la technologie à leurs processus existants. Les outils digitaux peuvent-ils s’harmoniser avec les méthodes humaines ?
Découvrez le témoignage de Michel Attuil, Consultant Financier, CMP.
Selon vous, avoir recours à une FinTech allégerait-il la gestion du process de recouvrement de vos impayés ?
Digitaliser les impayés n’est-il pas une façon de soulager les équipes en interne ?
Il est vrai que le recouvrement est une tâche sensible. Il induit forcément une perte de temps et d’énergie pour les équipes concernées. Dans une période difficile telle que nous la vivons entre la crise sanitaire et le conflit en Ukraine – les dossiers à traiter sont plus volumineux et le stress généré n’est pas toujours très productif. C’est à partir de là que le recouvrement digital est intéressant. En prenant le temps de déployer un scénario adapté au cas client. Envoyer un SMS, un email ou autre en fonction du profil du client et à mesure que le retard s’accumule.
L’idée serait donc d’alterner recouvrement interne et externe en fonction de l’importance du dossier ?
Selon notre étude réalisée avec YouGov, plus d’un sondé sur deux pense que l’IA peut personnaliser le recouvrement. Cette personnalisation concerne le processus dans son ensemble.
Selon vous, l’IA peut-elle augmenter le taux de succès d’une procédure ?
L’intelligence artificielle (IA) permet de personnaliser les systèmes de relances, améliorant ainsi leur efficacité. Contrairement au passé, les logiciels de recouvrement de créances exploitent l’IA pour obtenir des données internes et externes. Cette consolidation d’informations aide à déterminer le profil de risque du client, parfois même dès la phase de prospection. Pour une IA optimale dans une procédure de recouvrement, les logiciels doivent aussi embarquer des technologies de Machine Learning. Ils s’adaptent à l’évolution du comportement de paiement du client, permettant au gestionnaire du poste clients d’ajuster en conséquence les seuils de risques, les niveaux d’encours clients octroyés ou encore les scénarios de recouvrement de créances. Au final, cette technologie doit, en conséquence des comportements de paiement passés, tirer des prévisions de comportements futurs…
Face à ce constat, quel rôle reste-t-il à « l’humain » ?
Ces moments sont déterminants : en fonction du profil du client déterminée par la technologie, l’humain adaptera son discours. Il choisira le moment opportun pour effectuer une relance. De plus, il sélectionnera le bon canal de communication pour maximiser le paiement de la créance.
