Ein Portfolio hat mehr Fälle als Ihr Team Gespräche führen kann. Tabular Foundation Models arbeiten direkt auf strukturierten Falldaten und beantworten die Reihenfolgefrage, ohne dass für jedes Mandat ein eigenes Modellprojekt beginnt.
Foundation Models für tabellarische Daten sind auf einer sehr großen Zahl unterschiedlicher Tabellen vortrainiert. Sie erkennen die Struktur eines neuen Datensatzes und leiten daraus Prognosen ab, ohne für jedes Portfolio neu trainiert zu werden. Das verkürzt vor allem die Zeit bis zum ersten brauchbaren Ergebnis.
Alle vier betreffen die Ansprache. Keine davon bewertet einen Menschen.
Wann ist dieser Kontakt überhaupt erreichbar? Aus den Zeitpunkten früherer Versuche und Reaktionen ergibt sich ein Zeitfenster für den nächsten Kontakt.
Von Anruf, SMS und E-Mail der Kanal mit der höchsten Antwortwahrscheinlichkeit je Fall, bei Gleichstand der günstigste.
Wo führt Ansprache voraussichtlich zu einer Klärung? Diese Reihenfolge bestimmt, welche Fälle zuerst in die Warteschlange gehen.
Welche Ratenhöhe wurde in vergleichbaren Fällen tatsächlich durchgehalten? Das schützt vor Vereinbarungen, die im zweiten Monat platzen.
Prognosen steuern bei uns die Ansprache, nicht die Forderung. Erst diese Trennung macht den Einsatz in einem regulierten Umfeld möglich, und sie ist technisch in der Architektur festgelegt.
Wir erstellen keine Bonitätsauskunft und treten nicht als Auskunftei auf. Die Modelle sagen Kommunikationsverhalten voraus und treffen keine Aussage zur Kreditwürdigkeit.
Bestand, Höhe und Durchsetzung einer Forderung bewertet Ihr Haus. Ein Score priorisiert einen Anruf, er begründet, mahnt und titelt nichts.
Verhandlungsrahmen und Eskalationsschwellen setzen Sie. Was außerhalb liegt, geht an Ihre Sachbearbeitung, ohne dass ein Modell den Rahmen selbst verschiebt.
Die eingesetzten Modelle werden nicht mit Ihren Gesprächs- oder Schuldnerdaten trainiert, und die Daten werden nicht für eigene Zwecke weiterverwendet.
