Identyfikacja samospłacających klientów dla firm windykacyjnych

Wyodrębnienie klientów, którzy będą samoczynnie spłacać długi, pozwala obniżyć koszty windykacji, zredukować zbędne działania i efektywnie zarządzać zasobami, kierując je na sprawy, które wymagają większego zaangażowania.

Kluczowym elementem przeprowadzanej analizy było ustalenie punktu, poniżej którego sprawy nie wymagają ingerencji firmy windykacyjnej.

PROBLEM

  • Wysokie koszty obsługi spraw w windykacji polubownej.
  • Występowanie „zatorów” w call center  i  wynikające z nagromadzenia spraw odsuwanie działań w czasie.

ROZWIĄZANIE

  • Budowa modelu predykcyjnego odpowiadającego na pytanie, który z dłużników, jest self-payersem – scoring tylko nowych długów i nowych osób.
  • Ustalenie niskokosztowego scenariusza dla obsługi spraw.
  • Określenie punktów cut-off na potrzeby zarządzania grupami spraw – umożliwia dobór intensywności scenariusza windykacji lub „zamrożenie” obsługi sprawy.

 

Efekt/korzyści:

  • Identyfikacja około 7% dłużników w historii jako self-payers.
  • Ustalenie, że koszty obsługi ogółem są niewiele wyższe niż w grupie klientów, którzy sami zainicjowali spłatę zobowiązania .
  • Obniżenie kosztów obsługi portfeli długów.
  • Zwiększenie przychodów z windykacji spraw poprzez inwestycje środków w sprawy lepiej rokujące.

 

Wykrywanie samospłacających dłużników przy pomocy sieci neuronowych

Sieci neuronowe wyszukują samospłacających dłużników

Szczegóły projektu

 

Czas realizacji

4 tygodnie

Oprogramowanie

PS CLEMENTINE PRO

Zaangażowany zespół

Predictive Solutions - 2 osoby.

Po stronie klienta - 2 osoby zaangażowane bezpośrednio w pracę i odbiór wyników.



Branże:
windykacja

Udostępnij artykuł w social mediach