Làm gì để không bị gọi là “đòi nợ bất lương”

Trên các phương tiện thông tin đại chúng, không hiếm gặp các bài đăng với nội dung như “Fe Credit bị cáo buộc đòi nợ bất lương”; hoặc “FE Credit liên tục dính tai tiếng vì đòi nợ kiểu xã hội đen”. Vậy các tổ chức tín dụng nên làm thế nào để không bị mang tiếng phản cảm.

Việc lạm dụng các trình quay số tự động trong việc đòi nợ liên tục, không ngừng nghỉ, gọi toàn bộ danh bạ, gọi lặp đi lặp lại theo cách khủng bố khách hàng hoặc những người liên quan đến khách hàng bất kể ngày đêm vô hình chung gây nên tâm lý phản cảm, phản kháng của họ. Việc nhiều tổ chức tín dụng ứng dụng tổng đài AI gọi theo kịch bản cài đặt sẵn mà không kiểm soát, dẫn đến hậu quả tiêu cực là khách nợ xấu bỏ chốn hẳn và khách nợ gặp khó khăn thì bỏ nghe máy do quá mệt mỏi diễn ra thường xuyên. Với quy trình cứng như vậy, tỷ lệ mất dấu khách hàng là rất cao do đa số khách hàng sẽ bỏ số  điện thoại và những người liên quan từ chối nghe máy.

Quy trình thu thập thông tin khách hàng bỏ xót ngay từ khâu phê duyệt, các hồ sơ mang tính hình thức với thông tin bị làm giả, thông tin khai man, hồ sơ giấy tờ cồng kềnh dẫn đến thất thoát. Thông tin được thu thập một cách chủ quan, thiếu minh bạch… dẫn đến tính trạng mất thông tin quan trọng để có thể truy dấu tìm khách hàng bỏ trốn. Không có hệ thống quản lý hồ sơ khách hàng tập trung, cung cấp thông tin khách hàng nhanh chóng là một thực tế.

Hơn thế nữa, nhiều tổ chức tín dụng không có công cụ kiểm soát đội ngũ đòi nợ hiện trường, dẫn đến việc cán bộ ôm tiền đòi nợ bỏ trốn, không kiểm soát được thời gian làm việc, không có công cụ theo dõi khu vực địa lý tác nghiệp dẫn đến hiệu quả thu hồi nợ hiện trường kém. Cán bộ thu nợ hiện trường hành động không trong khuôn khổ được kiểm soát trực tuyến, dễ dẫn đến các hành vi đòi nợ bộc phát làm ảnh hưởng đến hình ảnh thương hiệu. Rất cần có công cụ thu hồi nợ hiện trường có thể xem xét các chi tiết quan trọng về từng khách hàng nợ, ghi chép và sử dụng các kịch bản để đảm bảo giao tiếp nhất quán và hiệu quả trong khi thu hồi nợ hiện trường một cách tối đa. Công cụ thu hồi nợ hiện trường của Nexusti cho phép quản lý sát sao tương tác, lịch trình, khu vực, thời gian làm việc của nhân viên thu hồi nợ.

Đòi nợ là một nghệ thuật, là việc nuôi dưỡng và tạo điều kiện để khách hàng trả được nợ; là việc thương thuyết khéo léo với các khách nợ chủ đích lừa đảo để họ phối hợp trả nợ, khơi gợi những thiện ý trong hành động của họ, thông cảm với họ và tìm cách để họ có thời gian, không gian và điều kiện cần để tìm nguồn trả nợ. 

Giải pháp Collection 4.0 của Nexusti cho phép sử dụng các trình quay số tự động để tối đa hóa hiệu quả thu nợ một cách vừa phải. Các tính năng quay số thông minh tự động của chúng tôi chủ yếu hướng tới giúp giảm thiểu thời gian quay số lãng phí và thời gian chờ đợi không có câu trả lời của các nhân viên, cho phép các nhân viên của bạn tập trung vào các kết nối có tương tác để thực hiện cuộc gọi. Trình quay số dự đoán, tính toán tỷ lệ quay số một cách thông minh dựa trên thời gian khả dụng của cán bộ thu hồi nợ đồng thời căn cứ vào dữ liệu lịch sử tương tác để tối ưu hóa. Chúng tôi không cài đặt kịch bản gọi điện cơ học mất kiểm soát bằng việc đặt lịch gọi bất kể giờ giấc. Toàn bộ các tương tác với khách hàng được quản lý tập trung trên một hệ thống, cho phép quản lý chất lượng, văn hóa cuộc gọi điện.

Hệ thống giúp tăng tỷ lệ thu hồi nợ, cho phép các nhân viên thu hồi nợ của bạn liên hệ với nhiều khách hàng hơn mỗi ngày. Báo cáo lịch sử và thời gian thực cho phép bạn xác định thời điểm tối ưu để tiếp cận khách nợ và tối đa hóa cơ hội thu hồi nợ. Kịch bản đòi nợ được biên soạn theo từng ngữ cảnh, giúp cho đội ngũ nhân viên thu hồi nợ điện thoại có cái nhìn sâu sắc về văn hóa, nghệ thuật giao tiếp khi đòi nợ. Nâng cao hiệu quả của nhân viên thu hồi nợ, tạo thiện cảm, sự cảm thông lẫn nhau giữa bên cho vay và người vay tiền là hết sức cần thiết. Với các khoản vay tiêu dùng số tiền nhỏ dưới 50.000.000 VNĐ, nếu quy đổi theo thu nhập GDP bình quân đầu người tại nước ta, thì khách hàng hoàn toàn có khả năng chi trả, miễn là họ có ý chí trả nợ hoặc khắc phục khó khăn trả nợ dần.

Chúng tôi đồng ý với một thực tế là, rất nhiều khách hàng chủ đích vay bùng tiền, lừa đảo và chây ì không chịu trả nợ. Đối với nhóm khách hàng này, cần một khung pháp lý rất mạnh, một ngành hành pháp công tâm để triệt để xử lý, giáo dục họ, không để họ lấn sâu vào con đường lừa đảo các tổ chức tín dụng, làm ảnh hưởng nghiêm trọng đến hệ sinh thái tài chính tiêu dùng nói chung. Nếu không giáo dục họ, những khách hàng này sẽ ngày càng lì lợm và có xu hướng vay bùng, vay lừa hết tổ chức này đến tổ chức khác. Đối với nhóm này, tốt nhất là phòng ngừa bằng hệ thống định hạng tín dụng hàng vi trước, trong và sau quá trình cho vay (A score, B score, C score). Chúng ta cần biết đầy đủ về họ khi họ xuất hiện, loại bỏ họ trước, trong trường hợp một tỷ lệ để lọt cần theo dõi hành vi của họ để kịp thời tác động, tìm dấu, lưu dấu thông tin phục vụ đòi nợ sau này.

Chúng tôi cũng mạnh mẽ khẳng định thị trường cho vay tiêu dùng chủ yếu là nhu cầu thật, nhu cầu cần tiền gấp, cần tiền nhanh  trong một giai đoạn dòng tiền thiếu giữa hai kỳ lương hoặc những nhu cầu đột xuất, hoặc nhu cầu tiêu dùng lành mạnh. Những khách hàng này cần phải được mô hình đoán định và cư xử tách biệt, cần nhận được lãi suất hợp lý nhất, dịch vụ tốt nhất. Tránh trường hợp họ phải è cổ trả nợ thay cho những khách hàng nợ xấu (lãi suất bù rủi ro)

Hệ thống của chúng tôi cho phép giảm thiểu chi phí hoạt động, do việc phân loại khách hàng ngay từ đầu. Cùng với việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo và các giải pháp theo dấu sau giải ngân, cho phép đem lại những cảnh báo sớm, phòng ngừa sớm rủi ro gian lận. Loại bỏ lãng phí thời gian tác nghiệp thủ công, theo dõi khách hàng đứt quãng, tối đa hóa hiệu quả của các nhân viên  của bạn bằng cách cho phép họ tập trung vào việc tận dụng tối đa các kết nối trực tiếp, các công cụ hỗ trợ trực quan, đặc biệt là các thông tin liên quan đến khách hàng giúp cho việc thu hồi nợ hiệu quả. 

Chúng tôi cung cấp thông tin khách quan, đa chiều thông tin về các khách nợ xấu đã bỏ trốn, từ đó giúp bạn có một công cụ đòi nợ hiệu quả mà vẫn nhân văn. Tăng hiệu quả thu hồi nợ đến 80%, cung cấp các công cụ phân tích để tối ưu hóa quy trình. Rất cần thiết phải phân nhóm khách hàng nợ để đạt được hiệu quả cao nhất qua mô hình học máy. Khách hàng tốt, chúng ta chỉ nên nhắn họ về số tiền cần đóng để họ tự động thanh toán; khách hàng ở từng bucket nợ khác nhau cần phải được phân loại và áp dụng những kịch bản đòi nợ khác nhau một cách văn minh nhưng đủ lý lẽ vừa thuyết phục, vừa đúng đắn.

Không nên và không phải nếu chúng ta sử dụng những lời lẽ quá mức, không nên và không thể áp lãi suất quá hạn trên trời làm tăng thêm gánh nặng trả nợ của khách hàng, dẫn đến họ không còn muốn trả do số tiền quá lớn vày ngày lại ngày gấp thếp cao hơn. 

Chúng tôi sẵn sàng cung cấp cho bạn một giải pháp thu hồi nợ tri thức ứng dụng dữ liệu lớn #Bigdata, ứng dụng trí tuệ nhân tạo #AI và máy học #ML. Với năng lực dữ liệu lớn với thông tin được cập nhật thường xuyên, chúng tôi cung cấp những nguyên liệu để bạn đòi nợ hiệu quả, văn minh và đặc biệt, không bao giờ mang tiếng #đòi nợ khủng bố.

[Nguồn Nexusti.vn]