5 étapes pour intégrer l'IA dans votre stratégie de recouvrement

L’idée de l’IA, qui était auparavant réservée au grand écran, fait maintenant une entrée fracassante dans notre réalité.

En 2024, 76 % des entreprises de services financiers envisagent ou utilisent déjà l’IA ou machine learning. Les possibilités dans le recouvrement de créances sont infinies : rédaction de messages, engagement des clients, même assurance qualité. Vous vous demandez peut-être - les résultats finaux semblent excellents, mais comment intégrer des technologies telles que l’IA dans des secteurs hautement scrutés et réglementés ?

Avec des perspectives d’experts du secteur Duhita Khadepau, Jo Mikleus, Mike Zhou et Josh Foreman, procédons étape par étape.

1. Comprendre la perspective réglementaire

Impliquer votre équipe interne de Risque et Conformité tout au long du processus est essentiel pour garantir que votre technologie prend en compte la perspective réglementaire dès le départ. 

L’environnement réglementaire du recouvrement de créances est complexe, pour le dire légèrement, en particulier aux États-Unis. Il y a beaucoup à suivre, mais Jo Mikleus (membre du conseil d’administration de la RegTech Association mondiale) a partagé leur rapport récent qui a révélé que 80 % des régulateurs mondiaux mettent en œuvre des solutions technologiques innovantes. Reconnaissant l’innovation comme un besoin essentiel, ainsi que les avantages qu’elle offre pour les résultats des consommateurs, ils font de grands progrès pour aller au-delà du statu quo. 

La question n’est pas de savoir si l’environnement réglementaire a un appétit pour le changement, mais comment l’utilisation d’innovations telles que l’IA répond à leurs priorités clés. Selon Jo, en tête de cette liste se trouve l’utilisation transparente des données. Cela inclut la garantie que vos processus de données sont solides, protégeant les consommateurs à chaque étape. Avant de commencer avec l’IA et machine learning, examinez :

• Quelles données utilisons-nous et comment ont-elles été collectées ? 
• Comment intégrons-nous des principes éthiques dans nos processus de gestion des données ? 
• Y a-t-il des biais potentiels dans notre ensemble de données ? Comment les abordons-nous ? 
• Comment intégrons-nous la transparence dans nos processus de modélisation ? 

Les régulateurs ne sont pas un obstacle à l’innovation, ils sont une passerelle vers la manière dont l’industrie peut progresser en toute sécurité et équité. Si vous souhaitez vous rapprocher de la manière dont vos avancées peuvent répondre à l’agenda réglementaire, engagez-les. Impliquer les régulateurs dans votre parcours technologique est inestimable pour générer des résultats optimaux avec un acteur clé très important. 

2. Évaluer votre niveau de maturité des données

Avant de commencer à explorer les applications potentielles de technologies comme l’IA, examinez en profondeur vos données. Déterminer votre maturité des données est essentiel pour comprendre ce qui est possible dans votre entreprise. Les cadres de maturité des données évaluent plusieurs facteurs, notamment :

• Gestion : Collecte, stockage et gestion du cycle de vie
• Gouvernance : Politiques, normes et responsabilités
• Qualité : Précision, fiabilité et correction des problèmes
• Analyse et reporting : Capacités analytiques et outils de reporting
• Culture : Culture organisationnelle, formation et développement
• Sécurité et confidentialité : Mesures de protection des données en place et conformité

Lors de Better Debt, Duhita Khadepau recommande de commencer ici pour obtenir une vue à 360 degrés sur les données disponibles à intégrer dans des modèles d’IA ou machine learning. Les problèmes de données sont le plus grand obstacle à l’utilisation de l’IA pour les organisations de services financiers - 38 % déclarant que la confidentialité, le stockage et la souveraineté sont des défis. Prendre le temps de travailler à travers un cadre de maturité mettra en lumière ces opportunités, rendant vos données plus solides et plus utilisables. Affiner vos processus vous permet également de tirer le meilleur parti des données internes uniques de votre organisation, offrant un potentiel supplémentaire à l’avenir. Une fois que vos données ont un pouvoir prédictif, vous pouvez alors voir où la technologie s’intègre.

3. Expérimenter et tester différentes technologies

Maintenant que vous avez déterminé votre approche pour obtenir des données de qualité et un alignement réglementaire, il est temps d’explorer la technologie. La tactique ici est de commencer petit et de progresser. Considérez le problème que vous cherchez à résoudre et réfléchissez à savoir si un modèle de machine learning ou l’IA est vraiment nécessaire. Si c’est le cas, voici comment vous pouvez déterminer exactement ce dont vous avez besoin.

Modèles de machine learning

Ce qu’ils font bien : Tâches impliquant des recommandations basées sur un ensemble spécifique de données numériques.

Cas d’utilisation dans le recouvrement de créances : Modèle de machine learning qui fournit des recommandations personnalisées sur le meilleur moment pour envoyer des e-mails aux clients, basé sur les données de compte individuelles et l’engagement précédent.

IA

Ce qu’elle fait bien : Tâches impliquant la reproduction de l’intelligence humaine et la compréhension du contexte, comme le sentiment des clients.

Cas d’utilisation dans le recouvrement de créances : Rédaction d’e-mails de recouvrement aux clients qui testent différents appels à l’action, messages et tons. Améliore continuellement les communications en fonction de l’analyse des performances individuelles. 

Une fois que vous avez identifié la bonne technologie, il est idéal de vérifier sa viabilité dans un environnement contrôlé d’abord, puis de procéder à un déploiement progressif incluant une phase bêta avant un lancement complet. Cela vous permet de résoudre tout problème immédiat, de construire un argument commercial plus solide pour l’investissement et d’optimiser la technologie pour obtenir les meilleurs résultats avec un ensemble de données plus large.

4. Intégrer l’IA dans votre culture organisationnelle 

21 % des organisations de services financiers investissent davantage dans la formation du personnel à l’IA. Pourquoi ? Le cas commercial est simple. Cela engage vos employés, stimule la curiosité, améliore l’efficacité et accroît l’appétit pour l’innovation au sein de votre organisation. Intégrer l’IA dans votre stratégie commence par donner à votre équipe les moyens d’utiliser de nouvelles technologies dans leur quotidien. 

Façons pratiques de promouvoir l’IA au sein de votre équipe et de votre culture organisationnelle : 

• Nommer un sponsor exécutif pour promouvoir l’adoption de l’IA à l’échelle de l’entreprise
• Introduire des outils d’IA courants tels que ChatGPT à l’échelle de l’entreprise et soutenir les équipes pour trouver des cas d’utilisation spécifiques
• Partager des nouvelles sur l’IA dans un canal Slack de l’entreprise ou une newsletter pour suivre les tendances et les technologies émergentes
• Organiser des sessions de formation sur l’IA pour enseigner aux membres de l’équipe comment utiliser l’IA dans leurs tâches quotidiennes et répondre à toutes les questions
• Découvrir s’il existe des outils déjà utilisés par les équipes qui intègrent déjà l’IA ou explorent ces fonctionnalités en phase bêta 

Lors de Better Debt, Josh a parlé d’encourager l’utilisation des outils d’IA à l’échelle de l’entreprise en partageant des cas d’utilisation de différentes équipes à travers l’entreprise. Prenez l’équipe Finance d’InDebted par exemple, qui a construit son propre bot IA pour fournir des recommandations pour ses décisions comptables. Mettre en avant une initiative tangible comme celle-ci donne aux autres équipes un aperçu réel de la manière dont l’IA peut être transformative - ce qui rend le passage aux recouvrements par IA plus accessible.

5. Évaluer le ROI 

Avec les dépenses en IA dans le secteur financier prévisibles pour doubler à 97 milliards de dollars d’ici 2027, comprendre le ROI est essentiel. Il est important de noter que l’investissement dans l’IA vise une valeur à long terme, donc examinez cela en lien avec les coûts à court terme. Obtenez une vue d’ensemble avec une analyse coûts-bénéfices approfondie. D’autres organisations de services financiers qui ont adopté l’IA ont connu une gamme d’avantages :

• Création d’efficacités opérationnelles (43 %)
• Création d’un avantage concurrentiel (42 %)
• Amélioration de l’expérience client (27 %)
• Obtention de modèles plus précis (27 %)
• Ouverture de nouvelles opportunités commerciales (23 %)
• Réduction du coût total de possession (14 %)

Lorsqu’il s’agit d’évaluer spécifiquement l’impact de vos recouvrements intégrés à l’IA, le suivi de vos indicateurs de performance clés est clé. Ceux-ci devraient être alignés sur votre innovation spécifique et pourraient inclure des KPI tels que les taux de satisfaction client, l’engagement des canaux, et plus encore. N’oubliez pas également que la technologie IA et machine learning a l’avantage supplémentaire de s’améliorer naturellement au fil du temps, à mesure qu’elle apprend de nouvelles interactions et données. La chose la plus importante à retenir est de fixer un objectif qui, une fois atteint, justifie un investissement supplémentaire.

Commencez maintenant

Ces cinq étapes fournissent un cadre actionnable pour commencer à explorer comment de nouvelles technologies peuvent créer des solutions spécifiques qui répondent aux besoins de vos clients. Avec un potentiel transformateur, prenez le temps de comprendre et d’intégrer cette technologie de manière efficace et sécurisée - en gardant l’expérience de vos clients au centre de vos préoccupations. Visez le progrès plutôt que la perfection - mais gardez votre équipe de conformité à proximité !