31,2 miliarda dolarów dodatkowego zysku rocznego na horyzoncie? Implikacje dla branży windykacyjnej

31,2 miliarda dolarów dodatkowego zysku rocznego na horyzoncie? Implikacje dla branży windykacyjnej

Sebastian Kondracki Chief Innovation Officer, Deviniti

Sebastian Kondracki
Chief Innovation Officer, Deviniti

Według najnowszego raportu firmy McKinsey, zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji (AI) może zwiększyć roczne globalne zyski przedsiębiorstw aż do 4,4 biliona dolarów w ramach 63 różnorodnych biznesowych przypadków użycia. Oznacza to, że same polskie firmy mają szansę na osiągnięcie dodatkowego zysku w wysokości 31,2 miliarda dolarów rocznie. Mimo że są to prognozy, coraz więcej danych z różnych branż — takich jak rozwój oprogramowania — potwierdza transformacyjny potencjał generatywnej AI. Kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) takie jak zwiększenie efektywności, redukcja kosztów i poprawa jakości są zaskakująco obiecujące. Daje to solidne podstawy do przypuszczenia, że prognozy McKinsey’a mogą się urzeczywistnić. W świetle tych zachęcających wskaźników, kluczowe staje się szczegółowe zbadanie roli generatywnej AI w zarządzaniu wierzytelnościami oraz oszacowanie, jaki odsetek z prognozowanych 31,2 miliarda dolarów mógłby przypaść firmom windykacyjnym.

Wyzwania firm windykacyjnych

Zanim zbadamy potencjał generatywnej sztucznej inteligencji, warto scharakteryzować wyzwania, z którymi muszą się mierzyć firmy windykacyjne. Pierwszym i kluczowym elementem są regulacje oraz dynamicznie zmieniające się otoczenie prawne. Procesy zarządzania wierzytelnościami są złożonymi działaniami, w których wiedza prawnicza jest niezbędna. Tym samym, pracownicy na różnych szczeblach organizacyjnych muszą być biegli w obszarze licznych i złożonych regulacji wewnętrznych i zewnętrznych. Co więcej, zarówno regulacje dotyczące windykacji, jak i prawa konsumenckiego, ulegają ciągłym zmianom. Oznacza to, że zdolność do szybkiej adaptacji jest dla firm windykacyjnych kluczowa. Kiedy dodamy do tego rygory karne, często skalowane w zależności od dochodów firmy, oraz zbliżające się wprowadzenie pierwszej w Polsce ustawy regulującej działalność windykacyjną i zawód windykatora, staje się jasne, że organiczne zwiększenie przychodów i zysków może okazać się skomplikowanym zadaniem.

Kolejnym krytycznym elementem jest efektywne zarządzanie danymi: ich szybkie przetwarzanie, strukturyzacja oraz głęboka analiza. Nie można też zapomnieć, że proces zarządzania wierzytelnościami to prawdopodobnie jeden z najbardziej rozbudowanych procesów pod względem wolumenów generowanych i przetwarzanych dokumentów. Zakres ten obejmuje dokumentację kredytową, historię komunikacji, wyciągi transakcyjne i pisma procesowe. Mówimy tu o setkach stron dokumentacji na jedną sprawę. W tym kontekście zarówno czas, jak i jakość przetwarzania danych mają bezpośredni wpływ na efektywność postępowania windykacyjnego i poziom odzyskiwania długów.

Generatywna sztuczna inteligencja (GAI)

GAI stanowi przedłużenie konwencjonalnych systemów AI, wyróżniając się zdolnością do tworzenia nowych, złożonych modeli danych opartych na analizie istniejących. Odnosi to szczególne znaczenie w kontekście wyzwań branży windykacyjnej, które są złożone i wielowymiarowe.

Przede wszystkim, GAI może automatyzować i usprawniać proces przetwarzania ogromnych wolumenów danych, co jest krytyczne w zarządzaniu wierzytelnościami. Dzięki zaawansowanym algorytmom, generatywna AI może efektywnie segregować i analizować dokumentację, co pozwala na szybsze i bardziej precyzyjne podejmowanie decyzji. W erze zmieniających się regulacji, systemy oparte na GAI mogą być też na bieżąco aktualizowane, umożliwiając firmom windykacyjnym szybką adaptację do nowego otoczenia prawnego.

Rozwiązanie dla windykacji

Jednym z najbardziej znanych reprezentantów generatywnej sztucznej inteligencji jest ChatGPT, który jednak znajduje głównie zastosowanie w procesach biznesowych o charakterze kreatywnym, takich jak marketing, badania i rozwój (R&D) czy sprzedaż. W kontekście branży windykacyjnej, zaleca się sięgnąć po rozwiązania bardziej zorientowane na przedsiębiorstwa, tzw. enterprise.

Właśnie takim produktem jest ROC3. Po pierwsze oparty na usługach OpenAI Azure z zapewnieniem pełnego bezpieczeństwa korporacyjnego oraz mocy modelu GPT-4 (nie mylić z ChatGPT). Dodatkowo ROC3 to zestaw mikrousług, które mogą być zintegrowane z dowolnymi źródłami dokumentów informacji od systemów obiegu dokumentu, windykacji wierzytelnościami po systemy informacji prawnych i repozytoriów procedur wewnętrznych, a także połączone w ciąg informacyjny dedykowany dla nawet bardzo unikalnych procesów w firmie windykacyjnej.

Dzięki ROC3 mamy możliwość głębokiej analizy dokumentacji przypadku, uzupełniania brakujących danych, które mogły zostać utracone, na przykład w wyniku niskiej jakości skanów, oraz integracji informacji z różnych źródeł. Funkcjonalność ta umożliwia również strukturyzację danych, co jest niezbędne przy ich transferze do innych systemów teleinformatycznych, w tym również systemów zewnętrznych.

ROC3 pozwala także na budowę asystentów dla pracowników, na przykład w zakresie generowania spersonalizowanych odpowiedzi dla klientów w niestandardowych sytuacjach. Jest to szczególnie cenne w kontekście dynamicznie zmieniającego się krajobrazu regulacji i prawa. System oferuje możliwość ciągłego uczenia się i adaptacji, co jest kluczowe w skomplikowanym i zmiennym otoczeniu zarządzania wierzytelnościami. Warto również podkreślić, że adaptacja systemu do nowych rodzajów dokumentów i zgromadzonej wiedzy odbywa się w ramach filozofii no-code, co znacząco ułatwia jego implementację i zarządzanie.

Dzięki generatywnemu AI i wdrożeniu kompleksowego rozwiązania ROC3 w obszarze posprzedażowej obsługi klienta można osiągnąć zaskakująco lepsze wyniki optymalizacji pracy specjalistów, w porównaniu do klasycznych optymalizacji. Wdrożenie przeprowadzone w jednej z instytucji finansowych pozwoliło dwa razy więcej spraw obsłużyć tym samym zespołem skracając czas obsługi spraw określonego typu oraz w pełni automatyzując sprawy, które nie wymagały zaangażowania pracownika.

Podsumowując, jaki udział w prognozowanych 31,2 miliardach dolarów mógłby przypaść firmom windykacyjnym?

Nasza analiza wskazuje na potencjalnie znaczący odsetek. Jest to wynik złożonego charakteru procesów i dynamicznego otoczenia regulacyjnego w branży windykacyjnej, a z drugiej strony — doskonałej adaptacyjności rozwiązań opartych na generatywnej sztucznej inteligencji, dużych modelach językowych takich jak GPT-4 czy systemach typu ROC3. Procesy zarządzania wierzytelnościami są bowiem idealnym polem do eksploatacji zaawansowanych technologii AI, które mogą znacząco zwiększyć efektywność i rentowność operacji. Zapraszamy do dyskusji i nawiązania kontaktu w celu dalszej eksploracji tych fascynujących możliwości.


Sebastian Kondracki – Chief Innovation Officer, Deviniti. Członek podgrupy Badań, Innowacyjności i Wdrożeń Grupy Roboczej ds. Sztucznej Inteligencji przy Kancelarii Prezesa Rady Ministrów. Ekspert ds. transformacji cyfrowej, specjalizujący się w procesach innowacyjnych i szeroko rozumianej sztucznej inteligencji. Autor książki „Python i AI dla e-commerce”. Szef innowacji w Deviniti, jednej z najszybciej rozwijających się firm tworzących oprogramowanie w Polsce. Wykładowca Akademii Leona Koźmińskiego i Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu. Ekspert w dziedzinie collaborative intelligence oraz współpracy zespołów mieszanych składających się z ludzi i cobotów (AI) w procesach bogatych w wiedzę. Angażuje się w badania wpływu „otwartości” (open data, open science, open source) na rozwój innowacyjności i kreatywności w społeczeństwie i biznesie. Współtwórca projektu SpeakLeash (ˈspix.lɛʂ), znanego również jako Spichlerz – zestawu narzędzi do budowy pierwszego w Polsce obszernego (>1TB) i zróżnicowanego zbioru danych wysokiej jakości. Pomysłodawca i twórca systemu ROC3 (Robotization of Company-Customer Communication), który hiperautomatyzuje procesy związane z komunikacją pomiędzy organizacją a klientami. Współautor raportów branżowych z obszaru AI, takich jak „Otwarte dane a sztuczna inteligencja” (GRAI) czy „Artificial Intelligence SumUp for Business 2022”.

Deviniti to doświadczony Partner w dziedzinie cyfrowych transformacji, lider rynku w zakresie rozwiązań bankowych i innowacji fintech, prawa i zgodności, leasingu i wynajmu samochodów. Działając na rynku od ponad 18 lat, firma może poszczycić się ogromnym doświadczeniem, przekładającym się na ponad 500 ukończonych z sukcesem projektów. Wysoko wykwalifikowany, ponad 350-osobowy zespół programistów i analityków posiada szeroką wiedzę, którą skutecznie wykorzystuje w codziennych zadaniach. Innowacyjność to drugie imię Deviniti, co udowadnia stworzenie największej aplikacji mobilnej w technologii Flutter dla Credit Agricole Bank Polska czy systemu ROC3, wykorzystującego sztuczną inteligencję do całościowego wspierania komunikacji z klientem. Stworzenie ROC3 dało Deviniti pierwszą nagrodę w konkursie „Best in RPA&AI”. Deviniti rozumie, że każda organizacja jest inna, wyjątkowa, z własnymi wyzwaniami, dlatego umiejętnie łączy zdobyte na przestrzeni lat doświadczenie z indywidualnym podejściem. Celem firmy jest maksymalizowanie potencjału biznesowego swoich klientów, ich pozycji na rynku i wspólna radość z projektowych sukcesów.

Komentarz Eksperta przygotowany przez Partnera XIV Kongresu Zarządzania Wierzytelnościami