Sztuczna inteligencja w windykacji - jak może pomóc odzyskać należności?

12-05-2025

W pełnym wyzwań środowisku biznesowym, utrzymanie płynności finansowej, to fundament sukcesu i stabilności firmy. Opóźnienia w płatnościach potrafią sparaliżować codzienne operacje biznesowe, a narastające zatory finansowe mogą prowadzić do poważnych konsekwencji. Na szczęście nowoczesne technologie, a zwłaszcza sztuczna inteligencja w windykacji, redefiniują sposób zarządzania należnościami. AI pozwala na precyzyjną analizę ryzyka, bieżące monitorowanie płatności oraz prowadzenie spersonalizowanej i skutecznej komunikacji z dłużnikami.

Sztuczna inteligencja w windykacji

Według raportu Intrum European Payment Report 2023, aż 66% firm w Polsce wskazuje, że opóźnienia w płatnościach zagrażają ich stabilności finansowej.

W obliczu narastających problemów z terminowością płatności, proces windykacji staje się nieodzownym elementem zarządzania finansami przedsiębiorstwa. Skuteczna windykacja nie tylko umożliwia odzyskanie należności, ale również pomaga w utrzymaniu zdrowych relacji z klientami.

Tradycyjne metody windykacyjne, oparte na ręcznym monitorowaniu płatności i bezpośrednim kontakcie z dłużnikami, często okazują się niewystarczające w obliczu rosnącej liczby zaległości i ograniczonych zasobów ludzkich. W tym kontekście coraz większą rolę odgrywa sztuczna inteligencja (AI), która oferuje narzędzia do automatyzacji i optymalizacji procesów windykacyjnych.

Jak sztuczna inteligencja może wspierać procesy windykacyjne?

AI staje się nieocenionym narzędziem w nowoczesnych strategiach windykacyjnych, pozwalając na bardziej efektywne i zgodne z prawem odzyskiwanie należności. Dobrze wykorzystana sztuczna inteligencja może przydać się przy analizie danych, rekomendacji działań oraz automatyzacji rutynowych zadań.

Wdrożenie sztucznej inteligencji (AI) w procesach windykacyjnych przynosi szereg wymiernych korzyści, które przekładają się na:

efektywność operacyjną,
oszczędności kosztowe,
poprawę relacji z klientami.

Kluczowe obszary zastosowania AI w windykacji:

analityka predykcyjna,
automatyzacja kontaktu,
personalizacja komunikacji,
zgodność z przepisami,
wsparcie dla pracowników.

Zaawansowane algorytmy AI analizują dane finansowe, behawioralne i zewnętrzne, aby prognozować, które należności mają największe szanse na spłatę. Dzięki temu możliwe jest priorytetyzowanie działań windykacyjnych i skupienie się na najbardziej obiecujących przypadkach.

Systemy scoringowe wykorzystują dane historyczne, wzorce płatności oraz profil klientów, by określić, którzy dłużnicy mają największe szanse na spłatę zobowiązań (https://gf24.pl/wp-content/uploads/2025/02/windykacja.pdf).

AI umożliwia automatyzację komunikacji z dłużnikami poprzez chatboty i voiceboty, które działają 24/7, prowadząc rozmowy w sposób naturalny i empatyczny dzięki technologii NLP (Natural Language Processing).

Takie podejście zwiększa skuteczność działań windykacyjnych i poprawia relacje z klientami.

AI umożliwia prowadzenie spersonalizowanej i empatycznej komunikacji z dłużnikami, co może przyczynić się do poprawy relacji z klientami. Dzięki analizie danych, systemy AI mogą dostosować ton i treść komunikatów do indywidualnych preferencji i sytuacji finansowej klienta, co zwiększa skuteczność działań windykacyjnych i pozytywnie wpływa na wizerunek firmy.

Automatyzacja procesów windykacyjnych za pomocą AI pozwala na znaczną redukcję kosztów operacyjnych. Zadania, które wcześniej wymagały zaangażowania wielu pracowników, mogą być teraz wykonywane przez systemy AI, co przekłada się na oszczędność czasu i zasobów.

Automatyczne przypomnienia i spersonalizowana komunikacja zwiększają szanse na odzyskanie należności.

AI wspiera zgodność działań windykacyjnych z obowiązującymi przepisami, takimi jak RODO, poprzez monitorowanie procesów i alarmowanie w razie wykrycia nieprawidłowości.

Dzięki wykorzystaniu AI możliwe jest szybsze przetwarzanie danych i podejmowanie decyzji, co skraca czas potrzebny na odzyskanie należności. Automatyczne systemy mogą natychmiast reagować na opóźnienia w płatnościach, wysyłając przypomnienia i podejmując odpowiednie działania windykacyjne bez opóźnień związanych z manualnym przetwarzaniem.

Dodatkowo niektóre rozwiązania pomagają wykrywać nadużycia i podejrzane wzorce w danych, co zwiększa bezpieczeństwo i przejrzystość działań. AI nie zastępuje całkowicie pracowników, lecz wspiera ich w codziennej pracy. Dzięki temu pracownicy mogą skupić się na bardziej skomplikowanych sprawach wymagających indywidualnego podejścia.

Case study: AI ograniczyła sprawy sądowe i poprawiła relacje z klientami

Firma usługowa zmagała się z rosnącą liczbą zaległych płatności, które często kończyły się w sądzie. Windykacja była rozproszona, niespójna i kosztowna - brakowało automatyzacji i szybkiego reagowania.

Po wdrożeniu systemu AI firma:

zautomatyzowała przypomnienia o płatnościach,
wdrożyła scoring ryzyka i segmentację dłużników,
spersonalizowała komunikację w zależności od typu klienta,
uzyskała rekomendacje działań (miękkich lub twardych) na podstawie danych.

Rezultaty po 6 miesiącach:strong>

mniej spraw sądowych,
średni czas spłaty znacznie skrócony,
większość procesów zostało zautomatyzowanych
relacje z klientami uległy poprawie, dzięki empatycznej komunikacji.

Dzięki AI firma odzyskała kontrolę nad należnościami i usprawniła proces windykacji bez pogarszania relacji biznesowych.

Wyzwania i ograniczenia AI w windykacji

Pomimo wielu zalet, wdrażanie sztucznej inteligencji w procesach windykacyjnych wiąże się również z pewnymi wyzwaniami, zarówno technologicznymi, jak i prawnymi czy etycznymi.

Zrozumienie tych ograniczeń jest kluczowe dla odpowiedzialnego i skutecznego wykorzystania AI.

Skuteczność systemów AI zależy od jakości danych, na których są one trenowane. Niepełne lub nieaktualne dane mogą prowadzić do błędnych prognoz i decyzji. Dlatego ważne jest zapewnienie wysokiej jakości danych wejściowych oraz ich regularna aktualizacja. Zastosowanie AI w windykacji wymaga również odpowiedniego przygotowania danych testowych, aby uniknąć kosztownych pomyłek.

Wykorzystanie AI w windykacji musi być zgodne z przepisami o ochronie danych osobowych (RODO) oraz z nowymi regulacjami unijnymi, takimi jak AI Act.

AI stosowane w windykacji może zostać uznane za „system wysokiego ryzyka”, co oznacza konieczność spełnienia rygorystycznych wymogów dotyczących przejrzystości, dokumentacji i audytów.

Algorytmy AI mogą nieświadomie powielać uprzedzenia obecne w danych historycznych, co może prowadzić do dyskryminujących decyzji wobec określonych grup dłużników.

Organizacje wdrażające AI muszą zadbać o transparentność modeli, testowanie ich pod kątem stronniczości oraz mechanizmy umożliwiające wyjaśnianie podejmowanych decyzji. Choć AI przynosi długoterminowe oszczędności, początkowe koszty wdrożenia odpowiednich systemów mogą być wysokie - szczególnie dla MŚP.

Dodatkowo brakuje specjalistów łączących wiedzę z zakresu analityki danych, windykacji i przepisów prawa, co może utrudniać skuteczne wdrożenia.

Case study: Jak firma odzyskała płynność finansową dzięki sztucznej inteligencji w windykacji?

Firma szybko rosła, a sprzedaż zwiększała się z miesiąca na miesiąc. Niestety, zaczęły pojawiać się problemy - klienci coraz częściej opóźniali płatności. Księgowość próbowała radzić sobie sama: ręcznie sprawdzano płatności, wysyłano przypomnienia i dzwoniono do dłużników, ale efekty były słabe.

Brakowało segmentacji dłużników i narzędzi, które pozwoliłyby działać szybciej i skuteczniej. Firma traciła kontrolę nad odzyskiwaniem należności i szukała rozwiązania.

W odpowiedzi na te wyzwania firma zdecydowała się wdrożyć rozwiązanie oferowane przez Vindicat.pl, które umożliwiło automatyzację i optymalizację całego procesu windykacji.

Zakres wdrożenia obejmował:

integrację z systemem księgowym, pozwalającą na automatyczne pobieranie danych o płatnościach i statusach faktur,
automatyzację komunikacji poprzez wysyłkę spersonalizowanych przypomnień, wezwań do zapłaty oraz działań polubownych za pośrednictwem e-maili, SMS-ów oraz platformy,
monitoring należności w czasie rzeczywistym dzięki dashboardom prezentującym priorytety działań i skuteczność windykacji,
opcjonalną eskalację spraw - umożliwiającą przekazanie ich do e-sądu, kancelarii prawnej lub Krajowego Rejestru Długów bezpośrednio z systemu.

Efekty po 4 miesiącach:

Znacznie mniej przeterminowanych faktur - firma szybciej odzyskuje swoje pieniądze.
Średni czas oczekiwania na zapłatę skrócił się prawie o połowę.
Większość pracy związanej z windykacją (aż 85%) robi się automatycznie, bez potrzeby ręcznego pilnowania.
Lepsza komunikacja z klientami - dzięki uprzejmym i dopasowanym wiadomościom wiele firm zapłaciło bez konieczności dalszych kroków i nacisków.

Przyszłość windykacji to inteligentne algorytmy

Sztuczna inteligencja w windykacji nie jest już innowacją zarezerwowaną dla największych graczy. To praktyczne narzędzie, które umożliwia odzyskanie kontroli nad przepływami finansowymi, zwiększenie skuteczności działań oraz poprawę relacji z klientami.

Automatyzacja, predykcja ryzyka i personalizacja kontaktu to fundamenty nowoczesnego zarządzania należnościami.

Firmy, które już dziś wdrażają AI w windykacji, budują przewagę konkurencyjną, zwiększają płynność finansową i ograniczają straty wynikające z przeterminowanych płatności.

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje branżę windykacyjną, oferując narzędzia do bardziej efektywnego, spersonalizowanego i zgodnego z przepisami odzyskiwania należności. Jednak aby w pełni wykorzystać potencjał AI, firmy muszą nie tylko inwestować w technologię, ale także dbać o jakość danych, zgodność z regulacjami i etyczne aspekty działania. Przyszłość windykacji to połączenie zaawansowanej technologii z odpowiedzialnym podejściem do klienta.

To inwestycja, która zwraca się szybko - nie tylko finansowo, ale również operacyjnie i wizerunkowo.

Źródła:

Compliance Polska - AI w zarządzaniu danymi
https://www.compliancepolska.pl/ai-w-zarzadzaniu-danymi/
Ministerstwo Cyfryzacji - Projekt rozporządzenia AI Act
https://www.gov.pl/web/cyfryzacja/projekt-rozporzadzenia-unii-europejskiej-w-sprawie-sztucznej-inteligencji-ai-act
Urząd Ochrony Danych Osobowych (UODO) - RODO i AI
https://uodo.gov.pl/pl/225/2246
AlgorithmWatch - Etyka AI w windykacji
https://algorithmwatch.org/en/ai-ethics-debt-collection/
CRN Polska - Jak sztuczna inteligencja zmienia windykację
https://www.crn.pl/artykuly/jak-sztuczna-inteligencja-zmienia-windykacje/
EOS Global Collection - Przyszłość AI w windykacji
https://eos-globalcollection.com/magazine.html~~2025~829-ai-future-of-debt-collection
Vodex AI - Top 5 AI Debt Collection Software Trends in 2025
https://www.vodex.ai/blog-posts/top-5-ai-debt-collection-software-trends-in-2025
Global Legal Insights - AI, machine learning and big data laws and regulations in Poland
https://www.globallegalinsights.com/practice-areas/ai-machine-learning-and-big-data-laws-and-regulations/poland/
Raprt Intrum European Payment Report 2023: https://www.cc.lu/fileadmin/user_upload/tx_ccnews/INTRUM_STUDY_LATE-PAYMENTS.pdf
https://assecobs.pl/blog/efektywna-windykacja-i-predykcja-platnosci-z-ai-jak-nowoczesne-systemy-erp-wspieraja-zarzadzanie-naleznosciami-i-plynnoscia-finansowa/

FAQ:

Czy AI może całkowicie zastąpić dział windykacji?

Nie. AI wspiera, ale nie zastępuje ludzi - automatyzuje zadania powtarzalne, uwalniając czas na działania wymagające negocjacji i empatii.

Jakie dane są potrzebne, by wdrożyć AI w windykacji?

Dane transakcyjne, terminy płatności, historia płatnicza, informacje z CRM oraz zewnętrzne dane finansowe (np. KRD, BIG).

Czy AI w windykacji działa tylko dla dużych firm?

Nie. Na rynku dostępne są skalowalne narzędzia chmurowe, które z powodzeniem stosują również MŚP.

Czy systemy AI są zgodne z RODO?

Tak, pod warunkiem że przetwarzanie danych osobowych odbywa się na podstawie prawnych przesłanek, z zachowaniem zasad przejrzystości i minimalizacji danych.