Az Egyesült Államokban a behajtási folyamat egyre inkább mesterséges intelligenciára (MI) támaszkodik: a kezdeti számlától a végső megállapodásig MI-modellek segítik a döntéseket és végzik az ügyfelekkel való kommunikációt, derült ki a The Guardian október 12-i beszámolójából.
Hogyan működik a gyakorlatban
- Kórházaktól származó adatokon tanított modellek megjósolják az egyes páciensek „fizetési hajlandóságát”, és ennek megfelelően alakítják a behajtási lépéseket.
- Chatbotok SMS-ben vagy a számlázási portálokon keresztül üzeneteket küldenek a pácienseknek, valamint bejövő hívásokat kezelnek.
- A behajtócégek MI-t használnak arra is, hogy személyre szabott kedvezményajánlatokat dolgozzanak ki adósaik számára; a The Guardian ezt a gyakorlatot a személyre szabott árképzéshez hasonlította, amelyet a Federal Trade Commission bírál.
Piaci szereplők és számok
- Cedar, egy Andreessen Horowitz és JP Morgan által támogatott számlázási startup, azt állítja, hogy Kora nevű chatbotja több mint 600 000 pácienskapcsolatot kezelt, és az első hétben 21%-os növekedést ért el a befizetési arányban.
- Avtal, amely digitális eszközöket fejleszt behajtási ügynökségeknek, márciusban 24 millió dolláros befektetést gyűjtött.
- JP Morgan pénzügyi támogatóként és ipari elemzői hangokként is szerepel: az elemzők az MI-alapú behajtást „korai sikerként” említik.
Milyen változást hoz ez a gyakorlatban
A technológia azt jelenti, hogy a következő elmaradt fizetés esetén gyakran először egy bot lép kapcsolatba az adóssal, nem pedig ember. A Cedar stratégiai vezetője példaként említette, hogy egy 10 000 dollár adóssággal rendelkező egyszülős anyát más módon kell kezelni, mint egy kialakult helyzetű, 50 dolláros sajátrészt (copay) elfelejtő vezetőt: az utóbbi egyszerűbb számlát kap, míg az előbbi többlépcsős kampány tárgya lesz.
Miért fontos ez
Az MI-vezérelt behajtás hatékonyságot és skálázhatóságot ad a behajtócégeknek: állandó, hónapokon át rendelkezésre álló hívó, valamint személyre szabott ajánlatok növelhetik a bevételeket. Ugyanakkor etikai és szabályozási kérdések is felmerülnek, különösen a személyre szabott árképzés és a folyamatos automatizált megkeresés kapcsán, amelyeket a fogyasztóvédelmi hatóságok kritikával illetnek.
Rövid összegzés
Az Egyesült Államok egészségügyi számláinak behajtása egyre inkább MI-alapú eszközökkel zajlik: chatbotok és prediktív modellek alakítják a kommunikációt és az egyedi kedvezményeket, miközben befektetők és nagybankok támogatják a terjedést. A gyakorlat hatékonyságnövelő lehet, de szabályozási és etikai aggályokat is felvet.
