Как искусственный интеллект меняет взыскание долгов: мировой опыт и перспективы России

Развитие искусственного интеллекта дало кредиторам и коллекторам принципиально новые возможности для работы с должниками на всех стадиях взыскания. ИИ полностью меняет подход банков, МФО и ПКО к работе с клиентами, помогая автоматизировать взаимодействие, прогнозировать платежное поведение и снижать операционные издержки.

Согласно свежему исследованию американского коллекторского агентства The Kaplan Group, 74% компаний по всему миру уже используют ИИ в процессе взыскания, а 90% планируют расширять его применение в ближайшие два года. За рубежом AI-решения давно стали стандартом, в России процесс их внедрения также идет высокими темпами. Подробности — в материале «Рынка Взыскания».

ИИ во взыскании: мировые тренды

Автоматизированные коммуникации

ИИ анализирует поведение должников и выбирает оптимальный канал взаимодействия. Например, если заемщик чаще открывает электронные письма, система будет делать упор на них, а если активнее в мессенджерах — использовать WhatsApp, Viber или Telegram.

Такие технологии применяют крупнейшие мировые коллекторские компании, например американская TrueAccord и канадская CGI Group. Они внедряют ИИ-агентов, которые способны вести полностью автоматизированные переговоры, определять эмоциональное состояние собеседника и выбирать корректную стратегию общения.

Искусственный интеллект и прогнозирование

ИИ уже научился определять вероятность возврата долга по множеству факторов: финансовые транзакции, поведение в социальных сетях, уровень дохода и даже время откликов на напоминания. Исследование германской компании Receeve показало, что точность прогнозов возврата задолженности выросла на 35%, а операционные затраты снизились на 30% после интеграции AI-алгоритмов.

Автоматизация судебного взыскания

В США и Европе взыскатели используют ИИ-системы, которые формируют и подают иски в суды без участия человека. Такие решения позволяют в разы ускорить процесс и минимизировать количество ошибок в документах. В Норвегии и Германии работают платформы Simplifai, которые анализируют юридические дела, автоматически оформляют исковые заявления и даже прогнозируют вероятность успешного судебного взыскания.

А что в России?

Российский рынок взыскания стремительно адаптируется к цифровым технологиям. По словам Андрея Наумкина, Product Owner FIS Collection, ИИ наиболее активно применяется в процессах soft collection, особенно в крупных банках.

«Наши заказчики используют ML-модели для анализа поведения должников, выбора каналов взаимодействия и даже отказа от звонков в случае высокой вероятности добровольного возврата долга», — рассказывает эксперт.

AI-ассистенты для переговоров с заемщиками способны корректно и в соответствии с законодательством вести диалог с клиентами, напоминая о задолженностях и предлагая варианты реструктуризации долгов.​

Скоринговые ИИ-системы анализируют платежные истории и транзакции клиентов, оценивая вероятность возврата долга и помогая принимать обоснованные решения о выдаче кредитов.

Технологии ИИ и нейросети используются для автоматического распознавания и обработки различных документов. Например, решения некоторых компаний позволяют распознавать текст на более чем 100 языках, обрабатывать документы, QR-коды и банковские карты с высокой точностью и скоростью.

Как отмечают специалисты, современные low-code-решения и LLM позволяют внедрять ИИ даже без полноценной команды data scientist.

«Мы уже применяем ИИ в обработке речи, анализе документов при подготовке исков и взаимодействии с судами и приставами. Это снижает нагрузку на команду и повышает точность работы», — отмечает Андрей Наумкин.

По словам Тимура Абдужалилова, Product Owner Legal Resources, в России ИИ используется на всех стадиях коллекшен — от прогнозирования вероятности возврата до автоматической проверки комплектности досье и извлечения данных из документов. Системы строятся на основе BigData, работают с различными методами и постоянно обучаются. Россия входит в топ-10 стран по уровню развития систем аналитики в сфере взыскания и по ряду направлений даже задает тренды.

«В своей работе мы используем ML-модели для проверки комплектности досье и извлечения данных из документов. Это требует большого количества данных, которых нет в открытом доступе. Ими владеют не более 25 (из 500) игроков на рынке. Несмотря на это, мы регулярно реализуем доработку и поддержку ML-моделей», — говорит эксперт.

ИИ на службе у судов и приставов

В России технологии ИИ все активнее внедряются в саму судебную систему — автоматизация процессов взыскания теперь происходит не только со стороны кредиторов, но и на уровне судов. В Белгородской области был реализован пилотный проект, в рамках которого ИИ помогал мировым судьям в подготовке судебных приказов по взысканию налогов с граждан. Система обрабатывала заявления и формировала необходимые документы, что значительно ускоряло процесс.

Кроме того, программные средства с использованием ИИ помогают судам автоматически заполнять карточки электронных дел, добавлять аудиопротоколы и проверять подлинность доказательств.

В 2023 году к тестированию ИИ-систем, которые применяются при взыскании долгов, приступила и Федеральная служба судебных приставов. Системы собирают данные на должников, находят счета и недвижимость, а также в автоматическом режиме выносят решения.

«Мы наблюдаем интерес со стороны органов исполнительной власти — речь идет, например, об автоматизации обработки заявлений и ходатайств от взыскателей», — говорит Андрей Наумкин. — Регуляторные барьеры и высокая стоимость технологий пока ограничивают массовое распространение ИИ во взыскании. Но ситуация меняется, и доступные инструменты становятся все ближе».

Будущее искусственного интеллекта в России

Банк России активно обсуждает возможности и риски применения ИИ на финансовом рынке. В мае 2024 года был опубликован доклад, в котором подчеркивается необходимость рискориентированного подхода при внедрении ИИ-технологий. В планах подготовки нормативных актов на 2025 год также рассматриваются вопросы, связанные с регулированием цифровых технологий. Несмотря на санкции, Россия стремится укрепить свои позиции в сфере ИИ к 2030 году, опираясь на талантливых разработчиков и собственные модели генеративного ИИ.

Активное внедрение ИИ в работу участников финансового рынка идет параллельно разработке регуляторных норм. Как рассказал «Банковскому обозрению» исполнительный директор — начальник центра AI-трансформации «Сбера» Никита Худов, за последние пять лет эффект от использования AI-технологий превысил 1 трлн рублей, а только в 2024 году составил более 400 млрд. Сегодня в банке нет ни одного бизнес-блока, не использующего ИИ: технологии применяются не только для автоматизации процессов, но и для персонализации продуктов, повышения доходов и улучшения клиентского опыта.

Вместе с тем внедрение ИИ в банках и МФО сопряжено с рядом сложностей: от высокой стоимости специалистов и необходимости накопления качественных данных до требований к информационной безопасности и инфраструктуре.

Вывод

ИИ становится важной частью процессов взыскания, открывая новые возможности для кредиторов и коллекторов. В мире уже 74% компаний используют ИИ в этой сфере, в России технологии активно внедряются банками, МФО и ПКО. ИИ позволяет автоматизировать взаимодействие с должниками, прогнозировать их платежное поведение и оптимизировать судебные процедуры.

Помимо частного сектора, ИИ-технологии осваивают суды и ФССП, что ускоряет процессы взыскания и снижает нагрузку на специалистов. Однако массовое распространение AI ограничивается регуляторными барьерами и высокой стоимостью внедрения. Банк России уже рассматривает вопросы регулирования, а эксперты подчеркивают, что в ближайшие годы ИИ станет стандартом в сфере взыскания.