Як АІ агенти стягнули з Мексиканскіх боржників 6млн$ лише в лютому місяці

Компанія: MaiCall

Посада: Співзасновник та CEO

Досвід: Серійний підприємець з досвідом керівництва fintech-проектами в Сінгапурі, Мексиці та Шрі-Ланці, де створив call-центр з 170+ агентами та впровадив AI для оптимізації процесів.

Ключова експертність: Експерт у сфері voice AI та масштабування SaaS у fintech і voice tech, з акцентом на зростання, фандрайзинг, віддалені команди та інтеграцію AI для зниження витрат до 60%.

Від ресторанів до AI-стартапу

Спікер, співзасновник і CEO MyCall, має доволі нетиповий бекграунд для AI-фаундера. У минулому він розвивав мережу швидкого харчування з 55 точками в Україні, працював у Міністерстві цифрової трансформації, а також був керуючим партнером у фінтех-компанії Digital Lender, яку вивів на друге місце на ринку онлайн-кредитування.

Саме досвід у фінансовому секторі та роботі з кредитними портфелями привів його до розуміння ключової проблеми: стягнення боргів — це дорогий, неефективний і дуже залежний від людей процес.

Що робить MyCall

MyCall — це AI-платформа для автоматичного стягнення боргів, яка повністю замінює людські кол-центри.

Система працює так:

• телефонує боржникам людським голосом
• веде з ними переговори
• домовляється про оплату або реструктуризацію
• автоматично робить follow-up через SMS, email та WhatsApp

У результаті компанія збирає більше грошей із кредитного портфеля, ніж традиційні команди операторів.

Основні клієнти — це:

• банки
• мікрофінансові організації
• онлайн-кредитні сервіси

Особливо добре рішення працює на ринках із великою кількістю дрібних кредитів, де потрібна масова комунікація з боржниками.

Реальні результати: $6 млн без участі людей

Один із найсильніших показників — це фактичні результати системи.

За один місяць у Мексиці платформа:

• стягнула $6 млн боргів
• зробила це повністю без участі людей

В іншому кейсі клієнт передав:

• 58 000 боржників
• частина пішла в класичний кол-центр
• частина — в AI-систему

Результат:

• AI показав на 1–2% вищі збори, ніж люди
• при цьому мав суттєво нижчу собівартість

Це ключовий момент: навіть невелика різниця в ефективності при великому обсязі портфеля означає мільйони доларів додаткового прибутку.

Як працює система всередині

Технологічно платформа — це не один інструмент, а цілий ланцюжок:

1. Контакт через телефонію

Система використовує динамічну телефонію:

• постійно змінює номери
• підвищує рівень дозвону

2. Голосовий AI

Після з’єднання:

• AI говорить як людина
• у 80% випадків користувачі не розуміють, що це не оператор

Якість синтезу голосу вже досягла рівня, де це не відрізняється від живої розмови.

3. LLM для переговорів

У центрі — мовна модель, натренована саме на:

• переговорах про борги
• аргументації
• поведінкових патернах боржників

Система:

• працює в заданих рамках (що можна пропонувати, що ні)
• сама підбирає аргументи
• досягає більшого відсотка обіцянок оплат

4. Омніканальна комунікація

Після дзвінка AI:

• переходить у WhatsApp
• продовжує розмову, пам’ятаючи контекст
• надсилає нагадування

Якщо платіж не здійснено:

• запускається новий цикл
• система повторно телефонує
• переузгоджує умови

5. Самонавчання

Найважливіше — система:

• аналізує поведінку кожного боржника
• оптимізує сценарії
• підлаштовується під конкретну людину

Це означає, що ефективність не просто стабільна — вона зростає з часом.

Чому AI виграє у людей

Є кілька ключових причин, чому такі системи вже перемагають кол-центри:

1. Робота 24/7

AI не має змін, перерв і втоми.

2. Відсутність людського фактору

Немає забутих дзвінків, помилок чи емоцій.

3. Масштабування

Система може одночасно працювати з тисячами людей.

4. Персоналізація

Кожен сценарій адаптується під конкретного боржника.

5. Самонавчання

З кожною взаємодією система стає ефективнішою.

Що буде далі з індустрією

За оцінкою спікера, найближчі роки стануть переломними для індустрії стягнення боргів.

Очікується, що:

• понад 50% комунікацій перейдуть у AI протягом 2 років
• класичні кол-центри почнуть масово зникати
• компанії перейдуть на моделі оплати за результат

Власне, MyCall уже рухається в цьому напрямку — до моделі, де компанія отримує комісію не за процес, а за покращений фінансовий результат клієнта.

Висновок

Цей кейс — хороший приклад того, як виглядає справжній AI-first або навіть AI-native бізнес.

Тут AI:

• не допоміжний інструмент
• не “фіча”
• а основа всієї операційної моделі

І саме такі рішення першими замінюють цілі індустрії, а не просто оптимізують їх.

І якщо раніше автоматизація означала +10–20% ефективності, то зараз ми бачимо інше:

AI починає повністю перебудовувати бізнес-процеси і економіку компаній.