Introductie
POM heeft een geavanceerd Machine Learning-model ontwikkeld dat voor iedere klant het optimale communicatiemoment, -kanaal en de juiste toon bepaalt bij openstaande vorderingen. Hierdoor wordt elk contact volledig gepersonaliseerd en levert het maximale
kans op betaling én behoud van klanttevredenheid.
Aanleiding
Traditionele incassoprocessen volgden vaak een ‘one size fits all’-aanpak, wat leidde tot lagere betaalratio’s en hogere kosten. Opdrachtgevers én klanten vroegen om een effectievere en persoonlijkere aanpak, wat met de opkomst van AI mogelijk werd.
Oplossing
Door realtime data en Machine Learning te combineren, past het systeem zich continu aan het gedrag en de situatie van de klant aan. Routinetaken worden automatisch afgehandeld, terwijl medewerkers zich richten op complexe dossiers en klanten die persoonlijke aandacht nodig hebben.
Resultaten
• Meer tijdige betalingen dankzij gedragsgestuurde communicatie
• Lagere operationele kosten door minder onnodige herinneringen en externe
escalaties
• Effectiever gebruik van medewerkers: focus op risicovolle dossiers
• Verbeterde klantrelaties door persoonlijke, respectvolle communicatie
• Voortdurende optimalisatie via zelflerend model
Duurzame impact
Het AI-model is volledig geïntegreerd in het POM-platform en wordt voortdurend gevoed met actuele klant- en gedragsdata. Dit borgt blijvende effectiviteit, terwijl medewerkers gericht worden ingezet voor complexe gevallen. Zo combineert POM structureel financiële
optimalisatie met klantgericht incasseren.
