Milyen hatással van a mesterséges intelligencia a követeléskezlésre?

Tomasz Filipek, a Deloitte Warsaw Senior Managere és Schenk Tamás, a Deloitte Hungary Partnere előadásukban arra keresték a választ, hogy mik lehetnek azok a saját és külső adatok, amiket a behajtási hatékonyság növelésére lehet felhasználni, valamint hogy hol van a GenAI helye a követeléskezelésben.

Elhangzott: A GenAI szempontjából a legtöbb vállalat arra számít, hogy a mesterséges intelligencia formálni fogja a szervezeteiket, és fokozni a termelékenységet. A cél a személyre szabott üzenetek hatékonyabb kézbesítése, a legjobb csatornákon, a megfelelő ügyfelek felé. A GenAI használata nem csak a márka értékét növeli a bankok esetében, hanem egyben kereskedelmi és működési előnyöket teremt.

A generatív mesterséges intelligencia (GenAI) technológiája napjainkra olyan fejlettségi szintet ért el, amely már valódi üzleti előnyöket kínál a vállalatok számára. A szakértők szerint a siker kulcsa a teljes folyamatra összpontosító megközelítés és az értékteremtés középpontba helyezése. "A GenAI már elég fejlett ahhoz, hogy üzleti előnyöket biztosítson, támogassa a végpontok közötti folyamatközpontúságot, és az értékmegvalósítást helyezze a középpontba" – emelték ki a Deloitte előadói.

A jelenlegi GenAI modellek teljesítménye már összemérhető vagy akár meg is haladhatja az emberi képességeket, mindezt jelentősen nagyobb sebességgel. A szakértők hangsúlyozzák, hogy a sikeres üzleti alkalmazás szempontjából kulcsfontosságú a teljes folyamatra való összpontosítás, nem pedig az elszigetelt felhasználási esetek vizsgálata. Az AI és GenAI használatának három fő területen kell látható javulást eredményeznie:

1. Költségek csökkentése
2. Minőség és felhasználói élmény javítása
3. Időmegtakarítás

Az értékrealizálás kapcsán a szakértők azt javasolják, hogy a vállalatok koncentráljanak a korai és folyamatos értékteremtésre az üzlet számára. Fontos, hogy már az életciklus korai szakaszában elkezdjék az értékszállítást, miközben fokozatosan építsék ki képességeiket. Óva intenek attól, hogy a cégek "beleragadjanak az elemzésbe és a végtelen bizonyítási koncepcióba".

A generatív mesterséges intelligencia üzleti alkalmazása tehát komoly potenciált rejt a pénzügyi szektorban, így a követeléskezelésben is,

de a siker érdekében elengedhetetlen a megfelelő stratégia és megközelítés alkalmazása. Hasonlóan látta a helyzetet Kelemen Péter, az EOS Faktor informatikai és innovációs igazgatója is, aki előadásában beszámolt arról, hogy az EOS Magyarország nemrég váltott egy új, egységes dokumentumkezelő rendszerre, amely központosítja a cég összes dokumentumát, függetlenül azok jellegétől. A rendszer AI-alapú automatikus feldolgozással tehermentesíti a munkatársakat, és moduláris felépítésének köszönhetően könnyen bővíthető új technológiákkal.

A konferencia záró vállalati panelbeszélgetésének résztvevői a követeléskezelés kihívásairól és aktualitásairól beszélgettek. Barna Gábor Miklós, a CIB Bank speciális hitelkezelés vezetője elmondta, hogy bár a kis összegű NPL-ek (azaz a nemteljesítő hitelek) nőnek, az állomány összessége jelentősen nem növekszik. Úgy látja, hogy a gazdasági körülmények miatt a kisebb cégek küzdenek problémákkal, ez pedig lassan begyűrűzhet a középvállalatokhoz is.

A digitalizációval kapcsolatban hozzátette: már évek óta jelen van a pénzintézetnél, a kollégák egyre jobban odafigyelnek a munkaélményre: az automatizáció kiváltja a hibázás lehetőségével járó „aprómunkát”.

Hölczl Krisztina, az MBH Bank követeléskezelési ügyvezető igazgatója beszámolt arról, hogy az év első felében nagy felfutás volt a jelzáloghitelezésben, ugyanakkor a bankok konzervatív politikát alkalmaztak ezen a téren. Az viszont problémát jelenthet, ha a  fogyasztási hitelek egy magas inflációs környezetben megélhetési hitelekké válnak: ez különösen akkor lehet veszélyes, ha a munkaerőpiac instabillá válna.

Petőh Gyula, a K&H Bank lakossági hitelek - kintlévőségkezelés főosztályvezetője szerint  2007-ben volt a maihoz hasonló alacsony MPL-szint: amíg nem jelenik meg nagyobb arányú munkanélküliség, vagy más jelentős gazdasági probléma, ez az állomány nem fog érdemben változni, trendváltásra nem számítanak.  

Lencsés Tamás, az EOS Faktor ügyvezető igazgatója úgy látja, szükséges az új követeléskezelési portfólió ahhoz, hogy fenn lehessen tartani a személyi állományt és a meglévő know-howt. Úgy látja: a követeléskezelők ezért belemennek olyan vásárlásokba is, amik nem hozzák ki az elvárt profitot, de fenn lehet vele tartani a meglévő munkaerő-állományt.

Címlapkép forrása: Portfolio