В январе этого года, неисполнение обязательств B2B достигло рекорда в 7,1 миллион компаний с просроченными долгами которые, суммированные, составляли 154 бразильских реала,9 миллиардов – увеличение на 4 реала,3 миллиарда по сравнению с предыдущим месяцем. Здесь мы говорим о 31,4% действующих компаний в стране. Это данные, собранные компанией Serasa Experian, которые в том месяце достигли наибольшего объема, зафиксированного в исторической серии исследования, проводится ежемесячно с 2016 года. Чтобы иметь представление, в январе 2024 года это число составляло 6,7 миллионов и закрепил тенденцию роста на протяжении года.
Этот сценарий является лишь примером того, как задолженность между компаниями в целом демонстрирует эволюцию, которая заслуживает внимания и, ясно, эффективные действия. Промышленный сектор, хотя представляет собой меньшую долю в этой реальности просроченных платежей (8% против 52,4% услуг и 35,3% торговли, также сталкивается с большими трудностями в восстановлении кредита.
Это факт, что, когда задержки не контролируются должным образом, могут серьезно подорвать денежный поток, сократить инвестиционные возможности и даже увеличить финансовые затраты, в случае необходимости обратиться к кредиту на неблагоприятных условиях по процентам.
Это заставляет нас обратить внимание на различные линии защиты от неплатежеспособности, что охватывает от анализа кредитоспособности до принятой модели взыскания. В конце концов, в момент, когда происходит консолидация Индустрии 4.0 уже указывает на будущее 5.0, необходимо обсудить с одной и той же точки зрения традиционные модели взимания платы в сравнении с новыми возможностями, которые предоставляет технология.
Не хватает автоматизации традиционным моделям
Естественно, когда мы говорим о традиционных моделях, это не касается практик, которые почти полностью вышли из употребления, как отправить письмо или передать его лично коллекционеру. По крайней мере, не когда речь идет о массовых и высокоэффективных процессах взыскания, используемых средними и крупными компаниями. Можно сказать, что традиционные модели — это те, которые, хотя они уже в какой-то мере цифровые, все еще не используют эффективно все возможности, которые современные технологии предоставляют.
График телефонных звонков на основе списка старения – список неплательщиков, организованный по времени задержки – возможно, это самый простой пример. Исходя из этого, мы можем перейти к цифровым каналам электронной почты, WhatsApp и SMS. Дело в том, что без стратегии, основанной на автоматизации и полной интеграции этих каналов, это будет всего лишь простая транспозиция телефонной модели. Более гибкий и масштабируемый, безусловно, но, тем не менее, ниже своего максимального потенциала.
Нам нужно исходить из понимания того, что, в восстановлении B2B-кредитов, динамика подхода должна быть умной и критической. Это взыскание с более сложным профилем, направленная на хорошо информированных специалистов, с большей готовностью к пересмотру на более сложных условиях и условиях. Таким образом, персонализация и интеллектуальные данные становятся ключевыми словами для улучшения результатов в сборе долгов этого сектора. И это требует новых ресурсов.
Продвижения, принесенные новыми моделями взимания платы
Новые модели оплаты являются стратегиями и тактиками, основанными на инструментах, использующих искусственный интеллект, предсказательные алгоритмы и автоматизация. Это способы действия, способные точно реагировать на различные модели неплатежеспособности.
Примером этого является концепция "цифровое первенство", подход, который придает приоритет цифровым каналам как способу связи и обслуживания. Это не только приносит больше эффективности и оптимизации затрат, но также отвечает на спрос публики, который все больше предпочитает удобство и гибкость цифрового обслуживания. Основой этого концепта являются каналы, такие как электронная почта, СМС, WhatsApp и социальные сети, в сочетании с технологиями чат-ботов и виртуальных помощников.
Структурирование подхода digital first требует этапов, таких как картирование пути клиента, автоматизация процессов, определение каналов и анализ данных. Это требует надежной инфраструктуры, с продвинутыми ресурсами, особенно в отношении способности обрабатывать большой объем информации, как дата-озера и решения машинного обучения. В нашем опыте в Global, мы доказали, что этот набор ресурсов выходит далеко за рамки оптимизации результатов взыскания, поскольку она также приносит возможность предсказательного анализа, на основе которой можно разработать стратегии и спланировать предварительные действия, которые смягчат риски неплатежеспособности.
Обслуживание должно оставаться гуманным
С таким широким спектром технологий и постоянным пересечением информации, эффективная интеграция всего этого репертуара становится необходимой для его максимального использования и для его самой важной цели, которой является снижение уровня задолженности. Но полная интеграция также является лучшим способом решения распространенного парадокса цифровых каналов взыскания: люди предпочитают этот автоматизированный способ, но не хотят отказываться от гуманного обслуживания, ближайший и персонализированный.
Простое использование цифровых каналов и автоматизаций, не связанных с интеллектуальными данными, недостаточно. Смотрите пример того, что может сделать хорошо интегрированная структура. Скажем, что цифровое решение использует подход через автоматическое сообщение. Но начинается переговоры через чат-бота, который предлагает несколько вариантов оптимизированных условий для этого клиента. Итак, в ответ на контрпредложение, инструмент понимает сложность ответа и масштабирует это обслуживание до человека, плавно, возможно, незаметно для человека с другой стороны.
Операция, подобная этому примеру, на практике представляет собой более высокий уровень успеха, почему бы не воспользоваться возможностью, которая возникла с открытием для диалога, не бюрократизирует обслуживание, не заставляй клиента ждать, даже не проси его зайти на другой канал. Все решается в одном контакте.
Почему новые модели лучше для промышленности?
Многие особенности промышленного сектора и типы задолженности, с которыми он сталкивается, оправдывают необходимость срочной модернизации его моделей взыскания. Высокие суммы, обсуждаемые в этом секторе, требуют более сложных контрактов и условий оплаты и, поэтому, взимание, которое учитывает различные соглашения.
Долгие сроки оплаты являются еще одним фактором, так как задержки влияют на планирование производства, неотъемлемая часть стратегии любой отрасли, и смягчение этого риска требует оперативности в восстановлении кредита. Сезонность, что сильно влияет на многие сегменты, это другой очень специфический вопрос, который влияет на финансовое планирование и должен быть учтен в стратегиях взыскания и, прежде всего, в предсказательных моделях.
Дать скорость, точность, кастомизация и последовательные результаты этого набора характеристик зависят от технологий, таких как искусственный интеллект и достаточно тонкий анализ данных. Ресурсы, которые могут предоставить только новые и современные модели взыскания.
Наконец, нужно помнить о базовом, то, что ни старые, ни новые модели не могут игнорировать при построении стратегии: взыскание — это отношения. И всегда в поисках лучшего взаимодействия должны быть сосредоточены цифровые технологии и автоматизация. Без этого направления и крайней осторожности в каждом подходе, результаты никогда не будут удовлетворительными.
