Como a Inteligência Artificial pode revolucionar a cobrança de dívidas

 A Skit.ai, baseada em Nova Iorque e Bangalore, propõe empregar um sistema de Inteligência Artificial que pode ser usado por agentes humanos em todas as fases do processo de cobrança de dívidas. A utilização da tecnologia permite “escalabilidade instantânea” através da “automação ponto-a-ponto”, o que promete conduzir a aumentos de produtividade e redução de custos.

Numa altura em que os sistemas de IA generativa e de aprendizagem de máquina estão em franco desenvolvimento e a incerteza económica leva a um aumento do endividamento, este tipo de soluções pode vir a ser cada vez mais apreciado pelas empresas de cobranças. De um ponto de vista social, no entanto, ter robôs a fazer este tipo de chamadas, para pessoas que possam estar já a passar por dificuldades, pode colocar-nos mais próximos de um cenário distopiano.

Nos EUA, a cobrança coerciva de dívidas incide principalmente sobre as comunidades de negros e há estudos que mostram que comportamentos predatórios das empresas e os juros elevados contribuem para uma armadilha do qual as pessoas dificilmente conseguem sair.

Também a SmartAction oferece um produto de IA conversacional que promete “aliviar o sentimento negativo que os clientes possam ter por estar a falar com outro ser humano durante um processo desconfortável”. Por outro lado, a Latitude descreve que “resolve falhas na funcionalidade enquanto reduz a pressão nos agentes e aumenta as taxas de recuperação”, cita o Motherboard. O Katabat fornece “uma solução completa omnicanal, verdadeira aprendizagem de máquina” e um “motor de estratégia de cobrança poderoso”. Por fim, a TrueAccord afirma ter uma “plataforma líder da indústria para recuperação e cobrança, alimentada por aprendizagem de máquina e uma experiência digital amigável para o consumidor”.

Timnit Gebru, fundadora do Distributed AI Research Institute, escreve que a utilização de IA neste contexto é “castigador para quem já está em dificuldades”. “Num tempo em que a disparidade entre receitas está a bater recordes, quando devíamos estar a reduzir coisas como a dívida estudantil, estamos mesmo a construir ferramentas para colocar mais pressão naqueles que estão em dificuldades?”, salientando as discriminações que os modelos de aprendizagem têm, incluindo a perpetuação de estereótipos.

Nos EUA, os organismos reguladores mantêm-se atentos à situação e afirmam que, independentemente das ferramentas utilizadas, esperam que todos os agentes de cobranças de dívidas compactuem com os regulamentos em vigor.

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