We genieten nog volop na van onze Kick-off vorige week. Wat was het tof om met alle collega’s samen te komen, stil te staan bij wat we hebben bereikt en vooruit te kijken.

Nogmaals dank voor onze inspirerende sprekers: Marc Lammers, die zijn expertise over high performance deelde. Ron Groot, die ons kennis heeft laten maken met ademhalingstechnieken, Sydney Brouwer over de +1 methode voor een optimale klantbeleving en Hendrik van Zwol over de wondere wereld van AI. Extra shout-out naar Hanneke van der Woud, zij nam ons mee in de waarde van sociaal incasseren binnen Eneco. Jullie inzichten hebben ons geboeid en energie gegeven!

Met dit krachtige begin kijken we vol vertrouwen uit naar een jaar vol nieuwe kansen en samenwerkingen. Op naar een succesvol 2025!

We trappen het jaar af met een gloednieuwe reeks: De Koffiepauze! In deze maandelijkse interview serie leren we de gezichten achter Syncasso beter kennen. Wat drijft onze collega’s in hun werk? Wat inspireert hen? En hoe brengen ze hun vrije tijd het liefst door? Deze maand bijt Arjanna het spits af! Zij werkt op ons service center en deelt haar verhaal. Neem een korte koffiepauze en lees mee!

Hoe ben je bij Syncasso terechtgekomen?

Eigenlijk via via, dankzij eerdere werkrelaties. Ik werd gevraagd om bij Syncasso te komen werken. Nu werk ik bijna 1,5 jaar bij Syncasso, super leuk!

Hoe bevalt het werk bij Syncasso?

Heel goed, ik zit hier echt op mijn plek. Wat ik fijn vind, is de diversiteit in werkzaamheden. Naast mijn werk op het servicecenter heb ik de mogelijkheid gekregen om extra taken op te pakken, zoals het optimaliseren van de chatbot. Ik vind het geweldig om nieuwe uitdagingen te krijgen en te zien hoe mijn werk impact heeft. Het geeft veel voldoening om zowel telefonisch contact te hebben met klanten als via de chat ondersteuning te bieden.

Kun je meer vertellen over je werk met de chatbot?

Natuurlijk! Binnen het servicecenter ben ik verantwoordelijk voor het koppelen van de vragen die via de telefoon binnenkomen aan de chatbot. Dit houdt in dat ik de input van mijn collega’s verzamel en vertaal naar de chatbotstructuur. We maken een soort stroomschema, of zoals wij het noemen, een dialoog. Het doel is om klanten snel en duidelijk van een antwoord te voorzien. Het systeem is vrij technisch, maar omdat ik technische zaken interessant vind, kon ik er snel mee aan de slag. Daarnaast analyseer ik ook de data om te zien hoe vaak de chatbot wordt gebruikt en hoe effectief het systeem is.

Wat doe je graag naast je werk?

Mijn grootste hobby is camerawerk. Ik heb een opleiding tot cameravrouw gevolgd, wat totaal iets anders is dan het werk op het servicecenter. Toch blijf ik hier wel mee bezig, samen met mijn vriend, die ook cameraman is. We werken thuis en op locaties dan aan videoprojecten en/of fotografie. Ik bewerk graag beelden in programma’s zoals Adobe Premiere Pro en Photoshop. Het is een creatieve uitlaatklep en ontzettend leuk om te doen.

Werk je nog aan projecten in de video- of televisiewereld?

Ja, in mijn vrije tijd werk ik nog wel eens mee met wat uitzendingen. Vooral met oud-collega’s uit mijn tijd bij een televisiebedrijf. Het zijn voor mij vaak hobbyprojecten, maar ik vind het geweldig om creatief bezig te blijven met het maken van uitzendingen in het sport gebied.

Tot slot, waar mogen we je ’s nachts voor wakker maken?

Dat is makkelijk: een goede nachoschotel! Het liefst met gehakt, salsa, gesmolten kaas en een beetje cream cheese erbij. Dat is echt mijn ultieme favoriet.

Bedankt voor je verhaal Arjanna!

In het november nummer van de Creditmanager vertelt Directeur Klant, Markt en Communicatie, Sabine van den Boogaard hoe Syncasso met AI haar dienstverlening sneller, efficiënter én klantgerichter heeft gemaakt. In het artikel wordt ingegaan hoe AI bijdraagt aan een effectievere aanpak van het duurzaam oplossen van betalingsachterstanden en welke kansen dit biedt voor de toekomst.

Lees hier meer over onze aanpak en visie op AI.

Donderdag 7 november is het weer zover. Het jaarlijkse evenement voor de Nederlandse creditmanagement sector. De Credit Expo 2024 vindt plaats in het Congrescentrum 1931 in Den Bosch.

Thema dit jaar? Creditmanagement & AI.

Technologie als gamechanger met Ben van der Burg

Syncasso zorgt ook dit jaar weer voor een interessante en enthousiaste gastspreker. Dit jaar is dat Ben van der Burg. Deze voormalig topschaatser en nu succesvol ondernemer neemt de bezoekers van Credit Expo mee naar de grenzen van menselijke mogelijkheden op digitaal en sportief gebied. Van kunstmatige intelligentie tot digitale transformatie en nieuwe businessmodellen – Ben weet als geen ander hoe hij zijn publiek weet te boeien en aan het denken zet.

Ook naar de Credit Expo?

Syncasso staat op 7 november in congrescentrum 1931 te Den Bosch op onze vertrouwde plek (standnummer 7). Ben van der Burg spreekt op de Credit Expo, van 11.00 tot 11.45 uur in zaal Dexter 28.

Bent u er ook bij? Inschrijven kan via onderstaande button.

Afgelopen 3 november verscheen het interview met de CEO van Syncasso Michaël Brouwer ‘AI houdt de mens een spiegel voor’ in de bijlage ‘Succesvol Ondernemen’ bij het FD.

“Kunstmatige intelligentie (AI) en theologie lijken op het eerste gezicht weinig raakvlakken te hebben. Maar volgens ondernemer Michaël Brouwer beïnvloedt AI niet alleen de technologische, maar ook de menselijke aspecten van ons leven. Brouwer licht zijn visie toe aan de hand van de omgang met AI in zijn organisatie.”

Lees hier het gehele interview.

In de 3e kwartaaleditie van De Credit Manager, het vakblad van de Vereniging Voor Credit Management, kon u 2 artikelen lezen van Syncasso. Eerder deelden we het eerste artikel ‘Een echte oplossing is een duurzame oplossing’. In dit bericht vindt u het tweede artikel, een interview met onze CEO Michaël Brouwer: “AI verbetert de efficiëntie en effectiviteit van onze incassoactiviteiten”.

In het interview vertelt hij onder andere hoe Syncasso gebruik maakt van nieuwe technologieën waaronder AI en wat dit Syncasso en haar opdrachtgevers oplevert. We wensen u veel leesplezier!

Artikel De Credit Manager ‘AI verbetert de efficiëntie en effectiviteit van onze incassoactiviteiten’.

In de weken voor de verkiezingen zijn organisaties, branches en burgers op zoek naar de betekenis van de verschillende partijprogramma’s voor de belangrijkste thema’s. Dat geldt ook voor de credit managementbranche. De VCMB (Het Verbond voor Credit Management Bedrijven) deelde haar inventarisatie van de plannen van 14 politieke partijen over 2 belangrijke thema’s voor de credit managementbranche: Schulden & Data/AI. Hieronder kunt u ze downloaden.

Samenvatting verkiezingsprogramma’s 2023 Schulden

Samenvatting verkiezingsprogramma’s 2023 Data/AI

Ons AI-voorspelmodel Verantwoord Dagvaarden. Datawetenschapper Jeff Reijans legt het uit.

In onze Datafactory ontwikkelen en trainen we AI-voorspelmodellen om onze incassobeslissingen in alle fasen van het incassoproces te ondersteunen. In de minnelijke incassofase kunnen we met behulp van ons Minnelijk Maatwerk voorspelmodel de meeste vorderingen oplossen zonder onnodige kosten. Maar dat lukt niet in alle gevallen. Dan staan we voor de keuze om gerechtelijke incasso in te zetten om de vordering op te lossen. Daarbij worden we ondersteund door een AI-voorspelmodel Verantwoord Dagvaarden. Jeff Reijans, een van onze datawetenschappers, legt in de video uit hoe het model werkt.

Maatwerk voor de debiteurklant en opdrachtgevers

Bij Syncasso werken we al meer dan tien jaar met data-analyse en AI-voorspelmodellen voor debiteurklantgerichte minnelijke incassocommunicatie. Ook zetten we AI in om zorgvuldig te dagvaarden als er minnelijk geen oplossing wordt bereikt. Ons AI-voorspelmodel Verhaalscore, is ontwikkeld om onverhaalbare gerechtelijke kosten te voorkomen. In onze datafactory ontwikkelen we doorlopend nieuwe voorspelmodellen om persoonsgericht, maatschappelijk verantwoord te incasseren. Om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te vergroten, zijn onze nieuwe voorspelmodellen ontwikkeld om per fase, per opdrachtgever en zelfs per soort vordering de beste voorspelling te berekenen.

De juiste boodschap in het minnelijke incassoproces

Voor de minnelijke incasso is het erg belangrijk dat we de juiste boodschap sturen, die past bij de mogelijkheden van de debiteurklant. Als uit het Minnelijk Maatwerk Model een lage score komt, dan is de verwachting dat de debiteurklant niet binnen drie maanden (gedeeltelijk) gaat betalen. Met motiverende communicatie bieden we de debiteurklant dan een regeling aan en wijzen actief op schuldhulpverlening via de Nederlandse Schuldhulp Route en Geldfit. Is de score gemiddeld? Dan sturen we in onze incassocommunicatie direct aan op een regeling. Een hoge score voorspelt dat er binnen 3 maanden betaald wordt. Deze debiteurklanten motiveren we om snel te betalen om extra kosten te voorkomen. Zo zorgt het Minnelijk Maatwerk Model ervoor dat onze minnelijke incassocommunicatie doel- en debiteurklantgericht wordt ingezet.

Verantwoord dagvaarden

Wordt de betalingsachterstand niet minnelijk opgelost, dan voorspelt ons nieuwe Verantwoord-Dagvaardingsmodel de kans dat gerechtelijke incasso in de komende negen maanden voor een betaling gaat zorgen. Zo weten we welke dossiers we verantwoord gerechtelijk door kunnen zetten. Hierin worden ook de ervaringen en interacties betrokken uit het voorafgaande minnelijke incassoproces. Door de modellen met deze actuele informatie te verrijken, kunnen we nog betrouwbaarder voorspellen of de gerechtelijke procedure binnen negen maanden tot een betaling zal leiden. En herkennen we de debiteurklanten die niet kunnen betalen in de gerechtelijke fase. In die dossiers wordt geen gerechtelijke procedure gestart. Het  Verantwoord-Dagvaardingsmodel is per eiser/opdrachtgever ontwikkeld, waardoor de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de voorspelling verder is toegenomen.

Dataveiligheid

De algoritmes van onze nieuwe datamodellen worden ‘getraind’ met de (historische) data uit de specifieke klantportefeuille. Omdat sommige vorderingen eerder of beter betaald worden dan andere vorderingen, houdt het algoritme daar rekening mee. Ander voordeel van deze benadering is, dat we hiervoor alleen gebruik maken van data uit onze eigen database. Daarvan kennen we zowel de kwaliteit als de precieze betekenis. Er wordt alleen gebruik gemaakt van data waarvan we de betekenis en herkomst exact kennen. Dat geeft ons zekerheid dat de gegevens verzameld zijn binnen de kaders van de AVG.

Betere resultaten

Dankzij de nieuwe voorspelmodellen voorkomen we in elke fase van het incassoproces dat debiteurklanten met onnodige kosten geconfronteerd worden. Zo zorgen we voor een minnelijk- én gerechtelijk incassoproces dat op een sociaal verantwoordelijke manier zoveel mogelijk vorderingen oplost.

AI voor creditmanagement

In eerdere artikelen in deze serie hebben we de noodzaak van het gebruik van AI segmentatie voor maatschappelijk verantwoord incasseren belicht. Dit is het derde artikel in deze serie, waarin we het gebruik van ons AI-voorspelmodel Verhaalscore^® voor segmentatie bespreken.  Alle artikelen in deze reeks kunt u (straks) vinden op www.syncasso.nl/aivoorcm

Betaalcapaciteit bepalend

Maatschappelijk verantwoorde incasso begint bij de juiste boodschap. Wat je precies vraagt van de debiteurklant is bepalend voor (het uitblijven van) de reactie daarop. De betaalcapaciteit van de debiteurklant staat daarbij centraal. Als je iets vraagt waar de debiteurklant onmogelijk aan kan voldoen (nu betalen terwijl er geen geld is) is het resultaat voorspelbaar en stopt de communicatie.

Op basis van ons AI voorspelmodel Verhaalscore^® onderscheiden wij in onze benadering Probleembetalers, Regelaars, Snelle- en Late Betalers. Door de juiste boodschap te kiezen bij hun situatie – hulp vragen, een regeling afspreken of nu betalen – is de bereidheid om mee te werken aan een oplossing voor het betalingsprobleem veel groter.

AI voorspelmodel Verhaalscore

Ons belangrijkste AI-voorspelmodel Verhaalscore hebben we in 2010 ontwikkeld. Verhaalscore is continue doorontwikkeld en onmisbaar in onze behandeling van vorderingen op consumenten. Het algoritme van Verhaalscore is data-gedreven door historisch- en actueel betaalgedrag en sociodemografische data. Met behulp van machine learning heeft de voorspelkracht van Verhaalscore zich ontwikkeld naar >95%.

Verhaalscore levert per vordering een betaalcapaciteitsscore voor de vordering op een schaal van 1-1000. Op basis van deze score verdelen we de vorderingen in zes hanteerbare verhaalsklassen, van zeer slecht tot zeer goed verhaalbaar. Verschillende vorderingen op dezelfde debiteurklant kunnen een andere Verhaalscore krijgen, omdat de hoogte en aard van de vordering onderdeel zijn van het algoritme. Grensgevallen, op het randje van redelijk c.q. slecht of goed, worden persoonlijk gevalideerd met een call of een huisbezoek.

Samenstelling en kwaliteit portefeuilles

De verdeling van de Verhaalscores verschilt sterk per portefeuille, maar soms ook zelfs per aanlevering binnen dezelfde portefeuille. Om het incassoresultaat van verschillende incassopartners eerlijk met elkaar te kunnen vergelijken in een benchmark, is inzicht in de verhaalbaarheid van de batches vorderingen een belangrijke voorwaarde. Lagere Verhaalscores zijn immers moeilijker (of niet) te incasseren. Fluctuaties in de (gemiddelde) Verhaalscore kunnen veroorzaakt worden door veranderingen in het dunning proces van de opdrachtgever, maar ook door marketingacties waarmee een ander type klant door de opdrachtgever wordt geworven.

Verhaalscore genereert daarnaast een kasstroomprognose in geld en tijd per batch en wordt daarnaast ingezet om koopportefeuilles te waarderen.

Persona

In een eerder artikel over segmentatie met marketingprofielen gaven we aan dat die geen betrouwbare voorspelling van de betaalcapaciteit oplevert. Door marketingprofielen met Verhaalscore te combineren, wordt dat wel bereikt. Debiteurklantgerichte incassocommunicatie die rekening houdt met de actuele betaalcapaciteit van de debiteurklant. Deze benadering kan ook toegepast worden in het dunning proces van opdrachtgevers om veel eerder debiteurklanten te identificeren die extra aandacht nodig hebben om aan hun lopende verplichtingen te (kunnen) voldoen.

Continue ontwikkelen

Ons team van datawetenschappers onderzoekt doorlopend op we onze voorspelmodellen kunnen verbeteren, bijvoorbeeld wat de toevoeging van nieuwe data is die beschikbaar komt. Naast Verhaalscore zijn recent twee nieuwe AI-voorspelmodellen ontwikkeld. Een model om de verwachte kasstroom in langlopende vorderingen te voorspellen. Daarmee wordt voorkomen dat wij vorderingen doorbehandelen waar geen geldstroom meer in te verwachten is. Het ondervangt onnodige kosten en stress bij de debiteurklant. Een ander voorspelmodel berekent de proportionaliteit van voorgenomen executiemaatregelen, relatief aan de hoogte van de vordering.

Het volgende artikel in deze serie gaat over AI en Interactieve Workflows. Kijk voor meer informatie of reageer op deze artikelenreeks via www.syncasso.nl/aivoorcm