Assim como vários outros bancos na UE que se recuperaram do impacto da crise financeira de 2009, o nosso cliente, o Banco (nome retido por motivos de confidencialidade), teve de tomar medidas para reestruturar os empréstimos inadimplentes sob um esquema de titularização aprovado pelo parlamento. O Banco utiliza o seu call center interno para contatar devedores de empréstimos inadimplentes e negociar ofertas para reestruturar a dívida de acordo com a situação específica do devedor e sua capacidade de quitar o empréstimo.
Dado o efeito dos empréstimos inadimplentes (NPLs) em seus resultados financeiros, o Banco estava procurando um parceiro de tecnologia para ajudá-lo a otimizar o processo de cobrança. A Behavioral Signals fez parceria com este banco e aplicou sua tecnologia de associação agente-cliente de Conversas Mediadas por IA para maximizar a eficácia de seu Call Center.
As instituições financeiras estão implementando sistemas de IA em suas centrais de contato para melhorar a eficiência na entrega de serviços aos consumidores, ajudando-os a interagir com o cliente de maneira única. A capacidade de rotear e medir a interação agente-cliente oferece não apenas uma probabilidade maior de atingir o resultado desejado, seja uma venda ou cobrança, mas também percepções sobre como a IA está impactando todo o processo de comunicação.
A Behavioral Signals propôs um modelo para otimizar os resultados dos call centers, utilizando técnicas de aprendizado de máquina para encaminhar o autor da chamada ao agente mais adequado. Ao criar perfis comportamentais de agente e cliente, a partir de suas interações de áudio anteriores, fomos capazes de criar um modelo preditivo em que as habilidades dos agentes e características gerais de comportamento durante as chamadas são mais adequadas para aquele cliente específico, a fim de alcançar o resultado desejado.
A solução foi implantada no Live-Data em uma configuração campeã/desafiadora, demonstrando um retorno sobre o investimento significativo com um aumento real de pedidos de reestruturação de dívida ativa em 20,1% no total. Além disso, esta melhoria foi essencialmente conseguida com menos 7,6% de chamadas (Right Party Contacts), conduzindo a reduções adicionais de custos. Em números absolutos, esses resultados correspondem, na verdade, a aproximadamente $7,5 milhões de dólares de dívida reestruturada adicional para o Banco ao longo desta avaliação e uma potencial alta anual de $300 milhões de dólares.
Ao contrário de uma preocupação comum, essa melhoria drástica nos resultados da cobrança não comprometeu os níveis de satisfação do cliente. O Banco observou que essas interações têm sido mais suaves do que a média, com a maioria delas obtendo avaliações muito boas pela equipe de QA do Banco, destacando claramente uma capacidade aprimorada dos agentes de construir relacionamento com seus clientes. Além disso, essas interações fornecem excelentes exemplos de interações conduzidas com sucesso que podem ser usadas no treinamento/formação de agentes novos e operantes, melhorando assim o desempenho do call center como um todo.
O Banco está ampliando o escopo de cooperação com a Behavioral Signals para implantar o aplicativo de Conversas Mediadas por IA (associação do agente com o cliente) a toda a equipe de cobrança de dívidas, juntamente com outros aplicativos, para melhorar a eficiência e o desempenho de seu call center.
O cliente é um Banco Europeu (UE) com 85% dos lucros empresariais antes dos impostos e pré-provisões derivados de suas operações em seu país de origem, complementados por 15% do sudeste da Europa. O grupo financeiro oferece serviços bancários de varejo e corporativos. O Banco aceita depósitos e oferece empréstimos, financiamento de leasing, hipotecas e serviços de investimento e seguro para clientes industriais, comerciais e de consumo.
– Instalação virtual
nas próprias dependências
– Sem acesso externo, em cumprimento com os protocolos rigorosos de segurança do Banco
– Avaliação de Diagnóstico Inicial
– 20,1% DE AUMENTO DE PEDIDOS DE REESTRUTURAÇÃO DA DÍVIDA ATIVA
– 7,6% MENOS CHAMADAS
– $7,5 MILHÕES DE DÓLARES DE DÍVIDA REESTRUTURADA ADICIONAL PARA O BANCO AO LONGO DA AVALIAÇÃO
PROJEÇÃO DE CRESCIMENTO ANUAL:
– $1,5 MILHÃO POR AGENTE POR ANO
– $300 MILHÕES+ DA DÍVIDA TOTAL REESTRUTURADA
“É impressionante! Ao caminhar pelo call center, você consegue notar imediatamente a diferença entre esses agentes e os demais: o nível de tensão em suas interações é consideravelmente menor”.
— Executivo Sênior de Call Center