Behajtás menedzsment analitikus támogatása

Az eseti vagy rendszeres késedelembe esés, a nem fizetés miatti ügyfélvesztés, illetve az ügyfelek szándékos számlacsalása az egyre kifinomultabb prediktív, modellezési és adatbányászati megoldásoknak köszönhetően még időben, nagy biztonsággal előre jelezhető, illetve számos esetben meg is akadályozható.

 
 
 

A vállalati ügyféladatok kiaknázása, az analitikus megoldások használata több területen támogathatja hatékonyan a kockázat- és behajtás-kezelést mind a telekommunikációs, mind a pénzügyi és a közmű-szolgáltatói szektorban egyaránt (az egyes megoldások részletei az ábra megfelelő részére kattintva érhetők el):

A számlatartozás, illetve hitelkockázati előrejelzés a korai figyelmeztető (early warning) és monitoring rendszer működését támogatja a tartozások proaktív kezelése érdekében.

A prediktív megoldásokat a csalás (fraud) felderítés területén informatikai és CRM rendszerükbe integráló szolgáltatók könnyebben veszik fel a harcot a visszaélésekkel szemben.

A követeléskezelés optimalizálható a fizetési hajlandóság behajtási adatokon történő modellezésével, a késedelmesen fizető ügyfelek szegmentációjával, a behajtási folyamat elemzésével.

Számlatartozás, illetve hitelkockázati előrejelzés

Az ügyféladatok, ügyféltörténet folyamatos elemzésével, adatbányászati modellezéssel, ügyfélszegmentálással illetve pontozáson alapuló értékelési módszerek segítségével tökéletesíthetjük a korai figyelmeztető (early warning) és monitoring rendszer működését, előrevetíthetjük az egyes ügyfelek fizetési magatartásának változásait. A számlatartozás előrejelzésével még a bekövetkezést megelőző szakaszban lehetősége nyílik a szolgáltatónak a proaktív lépések megtételére, az ügyféllel folytatott eredményes párbeszéd kialakítására, és „puha” megoldások (átstrukturálás, futamidő hosszabbítás, türelmi időszak kidolgozása, további biztosítékok, fedezetek bevonása, stb.) sikeres kidolgozására.

Fraud előrejelzés

Csalások, visszaélések és pazarlások hatalmas hiányt, illetve veszteséget okozhatnak a biztosítási és pénzügyi szektor, a kormányzati és egészségügyi közszféra szolgáltatóinak, de a szándékos számlacsalás számos más iparág szereplői számára is jelentős probléma. Az adatbányászat alkalmazása ezen a területen nagymértékben javítja a felderítés eredményességét. A csalásfelderítés alapvető kérdése annak tisztázása, hogy kik számítanak csalóknak és kik számítanak fizetésképtelen ügyfeleknek. A múltbeli csalások azonosítása után az ügyfelek viselkedése alapján felállíthatók a csalást valószínűsítő prediktív modellek.

Követeléskezelés optimalizáció

A behajtási adatok szegmentációja és kiértékelése (scoringja) segítségével meghatározható, hogy milyen típusú behajtási folyamat lehet a legeredményesebb az adott ügyfél esetében (késedelmesen fizető ügyfelek megismerése, behajtási költségek csökkentése, legolcsóbb és leghatékonyabb elérési csatornák kiválasztása, ügyfél-elégedettség növelése), a különböző modellezési eljárások segítségével azonosíthatóak a magasabb fizetési hajlandóságú csoportok. A behajtások elemzésével a követeléskezelés folyamata is javítható.