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Gestion des créances / agence de recouvrement commercial· 11-50 employés

Une agence de recouvrement où la haute saison se gagnait ou se perdait dans la boîte de réception

Email triagePrivate AIOperations
En un coup d’œil

Développement d'un assistant de boîte de réception privé qui trie la correspondance entrante des clients, rédige des réponses fondées sur les dossiers de l'entreprise et achemine chaque message à la bonne personne, le tout sur une infrastructure que l'entreprise contrôle entièrement, sans que les données clients ne quittent ses systèmes.

4 semaines
Délai de livraison
~2 heures par agent par jour en haute saison
Temps économisé
5-7x la première année
ROI
première haute saison
Délai de récupération
Complexité du projet5/10
-2 hrs/day
Temps en boîte de réception par agent, haute saison
rédigées, non écrites
Réponses courantes
none
Données clients transmises à des modèles externes
4 weeks
Délai avant la première haute saison
Le défi

La plupart du temps, la gestion des courriels était raisonnable. Puis arrivaient les pointes de fin de mois et de fin de trimestre, et la boîte de réception avalait la journée. Les agents passaient une bonne partie de chaque matinée de haute saison à lire les mêmes types de messages, à retrouver le dossier correspondant, à copier des détails d'un document dans une réponse, et à décider qui devait traiter chaque demande. C'était le volume, non le jugement, qui coûtait cher. Le vrai travail, celui qui nécessitait une intervention humaine, était constamment repoussé aux heures restantes.

Ils avaient déjà tenté de régler le problème. Durant une haute saison précédente, ils avaient eu recours à un service externe bâti sur un modèle d'intelligence artificielle public. Les résultats n'avaient pas été concluants et, pis encore, cela signifiait que des informations clients étaient transmises à un modèle que l'entreprise ne contrôlait pas. Pour une entreprise qui gère des données financières sensibles dans chaque dossier, c'était une ligne qu'elle refusait de franchir de nouveau.

Ce que nous avons fait

Nous avons conçu l'assistant pour qu'il fonctionne sur l'infrastructure propre à l'entreprise, et non sur un modèle public. La correspondance clients et les détails des comptes ne quittent jamais les systèmes que l'entreprise contrôle, ce qui a éliminé l'objection de confidentialité qui avait fait échouer la tentative précédente.

Par-dessus cela vient le travail quotidien. Les courriels entrants sont classés selon leur nature réelle, question de paiement, litige, demande de document, nouvelle instruction, puis acheminés à la personne responsable du compte. Pour les messages courants, l'assistant rédige une réponse fondée sur les dossiers de l'entreprise, en extrayant le bon compte et les bons chiffres, de sorte que l'agent n'a qu'à réviser et envoyer plutôt que d'écrire à partir de zéro. Tout ce dont il n'est pas certain est signalé plutôt que deviné, de sorte qu'une personne prend toujours la décision finale sur tout ce qui est délicat.

Le résultat

En haute saison, la boîte de réception n'accaparait plus les matinées. Les agents reçoivent une file triée avec un projet de réponse déjà joint aux messages courants, et ils consacrent leur temps au jugement, à vérifier et à ajuster, plutôt qu'à lire, chercher et ressaisir. Cela a redonné environ deux heures par agent par jour pendant la pointe, soit la période où chaque heure était déjà comptée.

Tout aussi important, l'entreprise a obtenu l'aide sans les risques. L'assistant fonctionne là où les données de l'entreprise se trouvent déjà, ce qui a permis à la direction, qui avait opposé son veto à un outil fondé sur un modèle public, de dire oui à celui-ci.

On avait essayé un service d'IA externe une année et ce n'était pas concluant, et ça voulait dire que nos données clients allaient quelque part qu'on ne contrôlait pas. C'était le point de rupture. Celui-ci fonctionne là où nos données se trouvent déjà.
Responsable des opérations, agence de recouvrement commercial
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