16 июля в отеле JW Marriott Tashkent прошел бизнес-завтрак Acclaim «Взыскание задолженности: международный опыт построения эффективного процесса». Мероприятие собрало руководителей коллекшн-подразделений топовых банков и финансовых организаций Узбекистана.
Три спикера — Дэн Кутчел (CEO, Acclaim & Overtime), Валентин Дедков (COO и co-founder, Acclaim) и Арсений Назаркин (Strategic Advisor, Acclaim) — разобрали, как устроен современный коллекшн и как строить процесс, готовый к вызовам завтрашнего дня. Ключевых тем было три:
- «Куда движется регуляторика»;
- «Почему дешевые операторы обходятся дороже, чем кажется»;
- «Как правильно внедрять AI в процессы коллекшна».
Регуляторика будет ужесточаться
Опыт США показывает направление: за примерно 50 лет требования только ужесточались. FDCPA (1977) запретил угрозы и ограничил звонки окном с 8:00 до 21:00. TCPA (1991) потребовал согласия на роботизированные и AI-звонки под штраф $500−1500 за каждый нарушающий звонок. Reg F от CFPB (2021) ввел потолок «7 звонков за 7 дней» на один долг и 7 дней тишины после состоявшегося разговора. Как подчеркнул Дэн Кутчел, регуляторика двигается только в одну сторону — больше защиты потребителя, прозрачности и ответственности.
Соседи уже прошли этот путь. В Казахстане действуют ограничения до 3 звонков в день (1 — для МФО) и мораторий на продажу долгов коллекторам до мая 2027 года.
Узбекистан пока живет по общим правилам — Гражданский кодекс, Закон о персональных данных (2019) и надзор ЦБ, без единых требований к частоте, часам и каналам контакта. Но тренд запущен: напоминания по телефону с 20:00 до 8:00 уже под запретом, письмо ЦБ от 20 января отправило штрафные практики на пересмотр, а с 21 января закон ЗРУ-1115 ввел штраф до 41,2 млн сумов с конфискацией оборудования за незаконную обработку персональных данных с использованием ИИ. Вывод спикеров: ужесточение — вопрос времени, и выигрывают те, кто закладывает комплаенс в технологию с первого дня.
Дешевый оператор — дорогая ошибка
Валентин Дедков назвал Узбекистан «идеальным штормом» для взыскания: микрофинансирование достигло 35,8 трлн сумов в 1 квартале 2026 (+17% за год), а NPL банков растет с начала 2026 года — с 3,0% до 3,7%, у отдельных банков до 13,9%. Портфель просрочки растет быстрее, чем банки успевают нанимать.
Соблазн — нанять дешевле. Оператор взыскания получает 4−7 млн сумов в месяц, в 2−3 раза ниже средней по финансовому сектору. Но это иллюзия экономии. Реальная цена эффективного оператора — x2,7 к окладу: $500 превращаются в примерно $1365 в месяц с учетом налогов, рабочего места, супервизии, найма и недоиспользования мощности, где разгон новичков и shrinkage съедают до 40%.
Усугубляет картину текучесть 40−45% в год: из 14 месяцев «жизни» оператора половина уходит на разгон при 50% результата. Возникает замкнутый круг: больше найма — больше новичков на линии — ниже recovery и больше ошибок комплаенса — выгорание опытных — новые увольнения. Для команды из 30 операторов потери на текучести составляют около 2 млрд сумов в год.
Дорого обходится и сам дозвон. Сегодня на должника приходится 10−15 попыток, номера уходят в спам-фильтры. Одно точное касание (время — канал — сценарий) по кейсу TransUnion увеличивает на 123% обещаний оплаты и в среднем 180 дозвонов на один PTP. А жалобы уже стоят денег: за I квартал 2026 ЦБ оштрафовал 16 банков и 2 МФО более чем на 1,35 млрд сумов за нарушения прав клиентов.
AI решает обе проблемы, но внедрять его надо с умом
AI-агент снимает оба ограничения сразу: текучесть 0%, мгновенный выход на результат, комплаенс by design с полным логом каждой попытки, масштабирование «по кнопке» без роста ФОТ. Голосовой агент на узбекском языке уже работает в Узбекистане: в кейсе TBC доля звонков ранней просрочки, обработанных AI, выросла с 40% до более 90% за год, а сам агент оказался в 10 раз эффективнее и в A/B-тестах обошел и операторов, и альтернативных ботов.
Но здесь Арсений Назаркин предупреждает о главных граблях рынка: голос — это только интерфейс. Можно купить робота, который отлично дозванивается, понимает интенты, говорит человеческим голосом и всегда вежлив, — а сборы не вырастут. Потому что такой робот ведет светскую беседу, а не переговоры.
Типичные ошибки:
- робот слушает слова, а не контекст (фраза «нет денег» у пяти клиентов означает пять разных позиций);
- верит в пустые обещания, когда вежливое «да-да, на днях закину» превращается в ложное PTP;
- страдает «синдромом золотой рыбки», не становясь после звонка умнее о том, что делать дальше.
Деньги, по словам Арсения, приносит не Voice Layer (ASR, TTS, LLM), а Decision Layer — движок решений:
- переговорная позиция должника;
- оценка качества обещания (Probability-to-Pay вместо Promise-to-Pay);
- Next-Best-Action;
- guardrails по комплаенсу;
- политика переговоров;
- Learning Loop, который учится на фактах оплаты, а не на красивых диалогах.
Именно связка этих слоев превращает болтливый автоинформатор в старшего коллектора.
Итог
Три доклада сошлись в одном: будущее коллекшна принадлежит тем, кто соединит комплаенс, данные и AI. Регуляторика будет ужесточаться, дешевая рабочая сила не гарантирует эффективность, а AI приносит результат только тогда, когда за голосом стоит умный движок решений. Или, как сформулировал Дэн Кутчел, AI должен делать каждое взаимодействие умнее — а не просто более автоматизированным.
Телефон: (+998) 90−968−27−94.
E-mail: nigora.akilova@acclaim.ai
На правах рекламы.
