Я и мои 100 000 должников. Жизнь белого коллектора

Программа обрабатывает также и логистическую составляющую наших бизнес-процессов. Если раньше для работы оперативной группы надо было вручную выгружать из таблички «экселя» список адресов, затем искать их в Интернете на картах и планировать, куда заехать сначала, куда потом, то теперь программа автоматически выдает адреса в визуальном режиме на карте и предлагает оптимальный маршрут в зависимости от того, какие именно адреса выбраны.

Есть и еще одна задумка насчет нашей компьютерной программы. Ведь существует довольно значимая доля должников, которые платят нам в четко обозначенные сроки, и участие СОВ в работе с ними вообще не требуется. Идея заключается в том, что и доход от работы с такими ответственными должниками должен идти напрямую в «копилку» компании и никак не влиять на доходы сотрудников кол-центра и выездных групп, за которыми «закреплены» данные заемщики. Конечно, здесь мы можем столкнуться с психологическим неприятием нововведения со стороны сотрудников, но задумка по сути правильная, и автоматизация должна нам помочь и в объективности мотивации и премирования сотрудников.

Что я имею в виду: СОВ может набрать номер, сказать «оплатите, пожалуйста», и человек оплатит в тот же день. А можно потратить два часа на уговоры, используя специальные техники, знания по психологии и добиться того же результата. Но усилия-то приложены разные, поэтому и оплачена работа должна быть неодинаково. Программа дает возможность ранжировать степени приложенных усилий и соответствующим образом распределять доходы сотрудников по итогам их работы.

Программа дает и другие инструменты для анализа работы наших сотрудников. Например, по абсолютным показателям о СОВ может возникнуть впечатление, что он – звезда и у него блестящие результаты. Однако программа наглядно даст понять, что, например, данный взыскатель успешно работает только по одному региону, а все остальные – совершенно провалил. Или же он получил две крупные суммы с двух обеспеченных должников, а с остальных 30 своих клиентов не стребовал вообще ничего. С одной стороны эффективность, а с другой стороны – везение. Сегодня такие «должники-подарки» есть, а завтра их нет.

Но обратим внимание: если аналитика определяет, что данный конкретный специалист умеет взыскивать только крупные суммы, то программа может автоматически закрепить за ним только категорию долгов, например, от 1 млн рублей и выше. Или, напротив, показала статистика, что человек собирает помалу, но стабильно и сразу у многих своих клиентов, значит, надо именно ему доверять клиентов с долгами, например, в районе 150–200 тысяч. И эту выборку и распределение задач между специалистами тоже может делать программа, причем в автоматическом режиме.

И по сложности должников тоже распределять вполне реально. Посложнее – для профи, попроще – для «прокачки» новичков. Кто-то лучше общается с женщинами, кто-то с мужчинами… Все эти параметры трудно запоминать и использовать руководителю, а вот компьютер обрабатывает это в доли секунды и выдает оптимальный результат.

Вообще, автоматизировать можно всё. Уж в таких-то задачах современные компьютеры точно не глупее людей. Но мы стараемся сохранять баланс между использованием возможностей наших СОВ и ресурсов компьютера. Если задаться целью, можно вообще избавиться от людей и заменить все искусственным интеллектом. Но как заменить те эмоции, которые человек транслирует собеседнику? Сможет ли искусственный интеллект сочувствовать? Если да – а так утверждают специалисты Института нейропсихологии, – то, видимо, действительно нас всех ждет будущее, в котором везде сидят только айтишники, и каждое наше действие происходит под контролем компьютеров. Не могу сказать, что такое будущее вызывает у меня лично восторг и трепет, но разумное внедрение в компанию передовых технологий приносит очевидные плюсы, и мы будем развиваться в этом направлении.

Глава 4 Мировой опыт

Давным-давно…

Давайте совершим небольшой экскурс в историю коллекторства, а также «галопом по Европам» опишем, как обстоят дела с коллекторским бизнесом в других странах.

Имеет ли взыскание долгов древние корни? Разумеется, да! Необходимость собирать задолженность существовала задолго до изобретения и введения в оборот денег. Обмен товарами или услугами часто приводил к созданию долга, поскольку одна из сторон не могла доставить свои товары или услуги в нужный срок, как было согласовано. Самая ранняя запись о долговом взыскании восходит к третьему тысячелетию до нашей эры, к древней шумерской цивилизации, населявшей район, который сейчас расположен на территории юго-восточного Ирака. Хроники повествуют о том, как должник, который не мог выплатить долг, вместе со своей семьей и слугами становился долговым рабом. Он был вынужден работать на кредитора до тех пор, пока не «отдавал» всю сумму: процесс возврата долга рассчитывался эквивалентно его физическому труду. В некоторых случаях могли потребоваться годы для погашения долга, а зачастую он переходил на следующее поколение семьи должников.