在信用回收领域，Intervalor每月通过数字化方式回收超10亿雷亚尔，服务客户逾30家。公司专注数字化转型，将生成式AI与数据及专属信用分析系统结合，确保结果一致可靠。研究显示，其机器人准确率达88%，以富有同理心的语气支持谈判全流程，年涉及金额达450亿美元。
拥有25年经验的Intervalor素以人性化催收著称。真正的变革始于发现市场空白：债务连续数月指数级增长，而催收方式却日益机械化、缺乏人情味。
“只有亲历者才懂，债务影响远超财务层面，更直接波及情绪与家庭互动。在此敏感时刻，我们能否为消费者提供更轻松的服务体验？当然可以，这正是我们每日努力的方向。”Intervalor首席执行官法比奥·托莱多表示。
《哈佛商业评论》研究亦表明，债务催收中采用AI不仅提升效率，还能降低客户25%的情感压力，创造侵入性更低、更具同理心的体验。
Liz和Theo：重塑催收未来
转型始于2023年，Intervalor在生态系统中引入生成式AI。“新神经网络模型架构集成于多层级，例如通过强大上下文系统为不同语言模型（LLM）提供数据。我们利用专有数据和倾向引擎生成多种触发器，为LLM提供互动对品牌的意义及客户所处阶段等上下文，并与市场上超500万种意图实时连接，通过流畅渠道交付体验。”
如今，公司拥有Liz和Theo两位AI角色，负责执行超千个项目。
Theo定位为数字谈判流程优化专家；Liz则是谈判与关系管理专家。两者各具特色并提供多种语音语调选项，以100%自主模拟方式诞生，旨在促进更具同理心、人性化且个性化的沟通。它们能生成报价、协商截止日期与付款条件、把握机会窗口，并根据客户需求处理合同创建、收据开具等行政事务。
谈判成效
“我们的方法在WhatsApp上表现更强，尽管时间因客户流程而异，但指标令人鼓舞，例如短期债务平均仅需1分钟即可由AI机器人处理完毕。同时，我们在网站部署机器人以扩展渠道。”Intervalor CX执行总监Rafael Soares解释道。该公司投资组合涵盖教育、时尚、金融和电信等多个行业。
仅在时尚领域，公司已为C&A、Marisa、Riachuelo和Pernambucanas等主要品牌回收8亿美元。此外，其在私立高等教育催收市场占据22%份额，电信行业占30%。
“Intervalor展示了如何将先进技术与人类专业知识结合，彻底改变催收行业，为复杂财务问题提供更有效、个性化的解决方案，并实现每月两位数增长。公司期望通过数字化继续扩张，在该渠道上实现每月高达20亿雷亚尔的信贷回收目标。”Rafael总结道。