Просроченная задолженность — это «замёрзшие» деньги: товары и услуги уже оказаны, а выручка повисла в дебиторах и давит на оборотный капитал. Традиционная стратегия взыскания опирается либо на массовые SMS‑напоминания, которые клиент легко игнорирует, либо на дорогой отдел «тёплого» обзвона, где оператор десятки раз в день повторяет одно и то же: «Напоминаем, у вас просрочка, когда сможете оплатить?». При средней эффективности около 15 звонков в час оператор закрывает 100–120 контактов в день, но ФОТ «съедает» большую часть собранных денег.
Сценарий «Персональный автообзвон» заменяет однообразную ручную работу роботом, говорящим естественным голосом и способным прямо в диалоге принять оплату картой или перевести клиента в интернет‑банк. Главное отличие от устаревших «динамических сообщений» — максимальная персонализация: ИИ на лету подставляет сумму долга, дату последнего платежа, варианты рассрочки и учитывает эмоциональный контекст ответа («не могу сейчас», «потерял карту», «ожидаю зарплату»).
Как это работает
- Сегментация базы. Модель ML ранжирует должников по вероятности оплаты и сумме LTV. Робот начинает с сегмента «быстрых платежей» — те, кто закрывает долг после одного‑двух напоминаний.
- Синтез естественной речи. Используем нейроголос (Yandex SpeechKit или Sber TTS) с тепло‑нейтральным тембром. Перед вызовом сценарий формирует скрипт: «Анна Сергеевна, добрый вечер! Напоминаем, что по договору № 541 сумма 3 420 ₽ просрочена на 8 дней…».
- Распознавание ответов в реальном времени. STT переводит реплику клиента в текст, NL‑модель классифицирует интент: «Оплачу сейчас», «Нужна отсрочка», «Ошибка, я оплатил».
- Динамическая логика. Для интента «сейчас» бот предлагает три способа:
- DTMF‑оплата токенизированной картой.
- СМС‑линк на оплату Платежный линк/СБП.
- Перевод в IVR банка (для кредитов).
- Для «нужна отсрочка» бот фиксирует обещанную дату, обновляет CRM и за 24 ч до наступления срока ставит ремайндер. Если слышит протест «я уже заплатил», бот просит указать последние 4 цифры карты, ищет поступление в платёжном шлюзе и закрывает задачу без участия оператора.
- Эскалация. При грубом отказе («не буду платить») или эмоциональном всплеске робот мгновенно переводит звонок живому коллектору второй линии.
- Автоматический апдейт систем. После завершения вызова бот отправляет подробный JSON‑отчёт в CRM: статус контакта, интент, обещанная дата, токен платёжного чека, запись разговора.
Выгоды для бизнеса
- Чек‑рейт до 68% в сегменте «мягкое взыскание» против 35–40% при ручном обзвоне.
- Экономия ФОТ до 70%: одна голосовая линия обслуживает до 1 600 контактов в сутки.
- Сокращение DSO (Days Sales Outstanding) на 15–30 дней, что высвобождает оборотные средства.
- Без токсичности: робот соблюдает скрипт, не повышает голос, не нарушает 230‑ФЗ.
Сравнение с традиционным процессом
Было: SMS‑шаблон «У вас долг», после чего 40% клиентов всё равно звонят уточнить сумму, затем очередь к оператору, ручной ввод оплаты.
Стало: робот сам дозванивается, рассказывает детали, даёт выбор оплаты, закрывает долг за один контакт.
Ответы на возражения
«Люди не доверяют роботам оплачивать по телефону» — Предлагаем линк‑оплату в защищённом браузере или СБП.
«Синтез звучит искусственно» — Современные TTS‑голоса достигают MOS 4,6/5; в пилотах лишь 8% абонентов различали робота и человека.
«Сложный комплаенс» — Скрипты проходят проверку юриста, соблюдают 230‑ФЗ, 152‑ФЗ и PCI DSS.
Параметры сценария
Гипотеза — Персональный robo‑call повысит собираемость мягкой задолженности ≥25% при ФОТ‑экономии ≥60%.
Цель внедрения — Ускорить оборот капитала, снизить стоимость взыскания, улучшить клиентский опыт напоминаний.
KPI и метрики
- Recovery Rate
- Promised‑to‑Pay Fulfillment
- Cost‑per‑Contact
- DSO
- % эскалаций
Технологический стек — Yandex SpeechKit/Sber TTS, Yandex Speech‑to‑Text, OpenAI GPT‑4o/RuGPT‑Turbo для NLU, Asterisk+AGI, SIP‑транк, CloudPayments/ЮKassa API, CRM amoCRM/Bitrix24, Kafka.
Шаги внедрения
- Анализ портрета должника.
- Подготовка ML‑ранжирования.
- Скрипты и TTS‑голос.
- Пилот 5 000 контактов.
- Масштаб на всю базу.
Влияние на бизнес — Добавочный cash‑flow +8–15%, снижение затрат на взыскание 50–70%.
Влияние на CX — Деликатное напоминание, выбор канала оплаты, меньше стресса и звонков с неопределёнными суммами.
Доп. идеи улучшения
- Telegram/WhatsApp‑броадкаст со ссылкой до звонка.
- AI‑перенос долга в рассрочку.
- Голосовая биометрия для быстрой верификации.
Вывод
Большинство должников не злостные неплательщики, а люди, которые забыли о счёте, потеряли карту или отложили оплату «до зарплаты». Дайте им удобный, уважительный и мгновенный канал погасить долг — и деньги вернутся без конфронтации. Персональный автообзвон работает именно так: сообщает точную сумму, предлагает способ, фиксирует обязательство, напоминая в нужный день.
С экономической точки зрения каждая неделя просрочки обходится бизнесу дороже процентной ставки банка: товары отгружены, себестоимость оплачена поставщикам, а выручка лежит на счёте клиента. Сокращая DSO даже на 10 дней, компания высвобождает оборотный капитал, который можно направить в маркетинг, R&D или закупку со скидкой. При этом стоимость робота на порядок ниже человеческого обзвона: одна голосовая линия обслуживает столько же контактов, сколько трое операторов, и не уходит в отпуск.
Технологический барьер минимален: у большинства компаний уже есть CRM со списком дебиторов и платёжный шлюз с API. Мы добавляем TTS‑движок, NLU‑модуль и сценарный движок Asterisk. Пилот занимает шесть недель, после чего заказчик видит живые цифры Recovery Rate и экономии ФОТ. Наши проекты в финансовом и телекоме окупались за 3–5 месяцев, а эффект продолжает расти по мере того, как ML‑модель точнее прогнозирует, кому звонить первым.
4GIC отвечает не только за технику, но и за тон коммуникации: мы тестируем варианты голоса, сценарии эмпатии, юридические оговорки. Скрипты проходят юр‑экспертизу и не нарушают закон о коллекторах. Мы гарантируем KPI: если Recovery Rate не растёт на 20% в первые три месяца, дорабатываем бесплатным релизом.
Пока конкуренты сидят на ручных колл‑листах и спорят, зачем вкладываться в роботов, вы можете получать деньги раньше и тратить их на рост.
