破られる約束を、電話の前に見抜く

課題

月に2万5千件の未収案件に対し、対応にあたるのは70名ほどです。1日1回、契約時の情報と入出金を人が突き合わせて架電先を決めていましたが、件数の増加に採用が追いつかず、実際に連絡できるのは半分以下でした。判断に使っている職業や雇用形態といった情報は、契約時のもので古くなります。一方、SMSの開封、折り返しまでの日数、約束を守ったかどうかといった記録は持っているのに、使われていませんでした。

サービス概要

家賃保証事業の債権部門向けに、支払いの約束が実際に守られるかを予測する仕組みを提案しました。滞納するかどうかではなく、電話で「払います」と言った約束が履行されるかを見ます。今日かける順番と、誰がかけるべきかまでを示す設計です。

ソリューション

「払います」を、確率として扱う

過去に約束を守ったか、滞納が何ヶ月続いているか、金額はいくらかといった記録から、この約束が実際に履行されるかを確率で示します。言質が取れたから安心、ではなく、破られそうな約束を電話をかける前に見分けられます。あわせて、その日にかける順番も並べ替えます。

人が話す案件と、そうでない案件を分ける

スコアの分布から、放っておいても支払われる層と、人が話さなければ動かない層を切り分けます。毎朝の「誰にかけるか」の目視の編成がなくなり、限られた人手をどこに使うかが数字で決まります。

誰がかけるかで、結果を変える

交渉の結果を、相手の状況と担当者の得意不得意の組み合わせとして捉え、案件ごとに推奨する担当者を示します。難しい案件が経験の浅い担当に当たることが減り、ベテランの判断が配分の仕組みとして共有されます。

期待できる変化

約束の履行を予測できる

契約時の情報のように古くなっていく記録ではなく、開封・折り返し・履行といった行動の記録を判断の軸に置きます。AIが出すのは順番と推奨担当までで、架電と交渉は人が行います。10年分の通話記録と入出金を突き合わせるところから、段階を分けて進める提案です。