올해 1월에, B2B 채무 불이행이 7의 기록에 도달했다,1백만 개의 기업이 연체된 채무가 있습니다, 합산된, 총 R$ 154이었다,90억 – R$ 4의 증가,30억에 비해 전월 대비. 여기서 우리는 31에 대해 이야기하고 있습니다,국내 활동 중인 기업의 4%. 세라사 익스페리안이 수집한 데이터입니다, 그 달에 조사 역사상 기록된 최대량에 도달한, 2016년부터 매월 진행됨. 아이디어를 얻기 위해, 2024년 1월에 이 숫자는 6이었다,700만 명이었고 연간 성장 추세를 확립했습니다.
이 시나리오는 기업 간의 채무 불이행이 전반적으로 어떻게 발전하고 있는지를 주목할 만한 진전을 보이고 있다는 예시일 뿐이다, 물론, 효과적인 조치. 산업 부문, 지연된 지불 현실에서 더 작은 비율을 나타내지만 (8% 대 52,4%의 서비스와 35,상업의 3%, 신용 회수에서 큰 도전에 직면하고 있다.
사실이다, 지연이 적절하게 관리되지 않을 때, 현금 흐름에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다, 투자 능력을 줄이고 심지어 금융 비용을 증가시킬 수 있다, 불리한 이자 조건에서 신용을 이용해야 할 경우.
이는 우리가 채무 불이행에 대한 다양한 방어선을 살펴보도록 이끕니다, 신용 분석에서 채권 추심 모델에 이르기까지. 마침내, 산업 4.0의 통합이 이루어지는 순간.0은 이미 5의 미래를 가리킨다.0, 전통적인 청구 모델과 기술이 가져온 새로운 가능성을 같은 관점에서 논의할 필요가 있다.
전통적인 모델에 자동화가 부족하다
자연스럽게, 전통적인 모델에 대해 이야기할 때 거의 사용되지 않는 관행을 의미하는 것이 아니다, 편지나 직접 방문하는 채권자에 의해 보내는 것. 적어도 중소기업과 대기업이 사용하는 대규모 고성능 채권 추심 프로세스에 대해 이야기할 때는 그렇지 않다. 전통적인 모델은 다음과 같은 것이라고 말할 수 있습니다, 어느 정도 디지털화되어 있긴 하지만, 아직 오늘날 기술 자원이 허용하는 모든 능력을 효율적으로 활용하지 못하고 있다.
연령 목록을 기반으로 한 전화 통화 일정 – 연체된 고객 목록은 지연 시간에 따라 정리됨 – 아마도 가장 기본적인 예일 것이다. 이로부터, 디지털 채널과 이메일로 진행할 수 있습니다, 왓츠앱과 SMS. 자동화 및 이러한 채널의 완전한 통합에 기반한 전략이 없으면 발생하는 일입니다, 전화 모델의 단순한 전환일 뿐입니다. 확실히 더 민첩하고 확장 가능합니다, 하지만, 그럼에도 불구하고, 최대 잠재력에 미치지 못하는.
우리는 이해에서 출발해야 한다, B2B 신용 회수에서, 접근 방식의 역학은 지능적이고 신중해야 한다. 보다 정교한 프로필의 청구입니다, 정보에 정통한 전문가를 위한, 더 복잡한 조건과 조항에 대한 재협상에 더 큰 의지를 가지고. 그렇게, 개인화와 데이터 인텔리전스는 이 분야의 수익 개선을 위한 핵심 단어가 된다. 이것은 새로운 자원을 필요로 합니다.
새로운 청구 모델이 가져온 발전
새로운 청구 모델은 인공지능을 활용하는 도구를 기반으로 한 전략과 전술입니다, 예측 알고리즘 및 자동화. 다양한 체납 패턴에 정확하게 대응할 수 있는 행동 방식입니다.
이의 한 예는 "디지털 퍼스트" 개념이다, 디지털 채널을 연락 및 서비스 제공의 수단으로 우선시하는 접근 방식. 이것은 더 많은 효율성과 비용 최적화를 가져올 뿐만 아니라 대중의 수요에도 부응합니다, 디지털 서비스의 편리함과 유연성을 점점 더 선호한다. 이 개념의 기초는 이메일과 같은 채널입니다, 문자 메시지, WhatsApp 및 소셜 미디어, 챗봇 및 가상 비서 기술과 결합된.
디지털 퍼스트 접근 방식을 구조화하는 데는 고객 여정 매핑과 같은 단계가 필요하다, 프로세스 자동화, 채널 정의 및 데이터 분석. 이는 강력한 인프라를 요구합니다, 고급 기능을 갖춘, 특히 대량의 정보 처리 능력과 관련하여, 데이터 레이크와 머신 러닝 솔루션. 글로벌에서의 우리의 경험, 우리는 이 자원 집합이 수금 결과를 최적화하는 것을 훨씬 넘어선다는 것을 입증해 왔습니다, 예측 분석 능력도 제공합니다, 어디서부터 채무 불이행의 위험을 완화할 수 있는 전략을 수립하고 사전 조치를 계획할 수 있는지에 대한 것입니다.
서비스는 계속해서 인간화되어야 한다
너무 다양한 기술과 정보의 지속적인 교차로, 이 모든 레퍼토리의 효율적인 통합은 최대 활용과 가장 중요한 목표인 채무 불이행률 감소를 위해 필수적이다. 하지만 완전한 통합은 디지털 청구 채널의 일반적인 패러독스를 해결하는 가장 좋은 방법이기도 하다: 사람들은 이 자동화된 수단을 선호한다, 하지만 인간적인 서비스를 포기하고 싶어하지 않는다, 다음과 맞춤형.
단순한 디지털 채널의 채택과 데이터 인텔리전스와 연결되지 않은 자동화만으로는 충분하지 않다. 잘 통합된 구조가 할 수 있는 것의 예를 보세요. 디지털 솔루션이 자동 메시지를 통해 접근한다고 가정해 보자. 챗봇을 통해 고객에게 최적화된 조건의 몇 가지 옵션을 제공하는 협상이 시작된다. 그래서, 대안 제안 앞에서, 도구는 응답의 복잡성을 이해하고 이 서비스를 인간까지 확장합니다, 유창하게, 아마도 반대편에 있는 사람에게는 감지되지 않을 수 있다.
이 예시와 같은 작업은 실제로 더 높은 성공률을 나타냅니다, 대화의 기회가 열렸을 때 그 기회를 놓치지 마세요, 서비스를 비관료화하지 않는다, 고객을 기다리게 하지 마세요, 그에게 다른 채널에 접근하라고 요청하지 마세요. 모든 것이 같은 연락처에서 해결됩니다.
왜 새로운 모델이 산업에 더 나은가?
산업 부문의 많은 특성과 직면한 채무 불이행 유형은 징수 모델을 현대화해야 하는 긴급성을 정당화합니다. 이 분야에서 거래되는 높은 금액은 더 복잡한 계약과 지불 조건을 요구한다, 그러므로, 다양한 합의를 이해하는 청구.
긴 지급 기한은 또 다른 요소입니다, 지연이 생산 계획에 영향을 미치기 때문에, 모든 산업의 전략에서 필수적인 부분, 이 위험을 완화하려면 신용 회복에 대한 신속성이 필요하다. 계절성, 많은 분야에 강하게 영향을 미치는, 재정 계획에 영향을 미치고 징수 전략에서 고려해야 할 매우 구체적인 또 다른 문제입니다, 특히, 예측 모델에서.
민첩성을 부여하다, 정확성, 이러한 특성 집합의 맞춤화와 일관된 결과는 인공지능 및 매우 정교한 데이터 분석과 같은 기술에 달려 있다. 새롭고 현대적인 청구 모델만 제공할 수 있는 리소스.
마지막으로, 기본을 기억하는 것이 필요하다, 옛 모델이나 새로운 모델 모두 전략 구축에서 간과할 수 없는 것: 수금은 관계다. 디지털 기술과 자동화는 항상 더 나은 관계를 추구하는 데 집중해야 한다. 이러한 방향성과 각 접근 방식에 대한 극도의 주의가 없으면, 결과는 결코 만족스럽지 않을 것이다.
