Resolución de disputas sobre devoluciones de cargo con RapidCanvas AutoAI
Analice los casos, recopile pruebas y navegue por las complejidades para una resolución rápida y eficaz de las devoluciones de cargo con el fin de minimizar la pérdida de ingresos, utilizando RapidCanvas AutoAI.
Gestión de los litigios por devoluciones de cargo sin IA
Las disputas por devoluciones de cargo son un gran reto para los comerciantes de comercio electrónico y las instituciones financieras. Sin IA, los comerciantes se enfrentan a elevadas tasas de impugnación, procesos de revisión manuales y pérdidas de ingresos por impugnaciones ilegítimas.
Altas tasas de devolución de cargos
Los comerciantes pueden sufrir tasas de devolución del 0,5-1% de los ingresos, superando los umbrales establecidos por las redes de tarjetas.
Procesos intensivos en mano de obra
Para impugnar las devoluciones de cargo es necesario revisar manualmente los detalles de los pedidos en varios sistemas para reunir pruebas. Esto lleva mucho tiempo y es caro.
Pérdida de ingresos
Muchas devoluciones de cargo ilegítimas se aceptan para evitar el coste de la impugnación, con la consiguiente pérdida de ingresos.
Agilice la gestión de litigios con la solución RapidCanvas AI
La solución RapidCanvas, equipada con IA y aprendizaje automático, analiza los datos de las transacciones para detectar patrones de fraude. Esto permite automatizar los flujos de trabajo de disputas para prevenir y gestionar eficazmente las devoluciones de cargo.
Adquisición e ingestión de datos
Adquisición e ingestión de datos
Recopilación de datos relacionados con litigios procedentes de diversas fuentes, como tickets de atención al cliente, correos electrónicos y bases de datos internas, y garantía de la calidad de los datos mediante su limpieza y preprocesamiento.
Extraiga y elija características relevantes de los datos que puedan utilizarse para los modelos de IA, como la categoría del litigio, las palabras clave, la opinión del cliente y el historial de resoluciones.
La implantación de RapidCanvas para la gestión de devoluciones de cargo ofrece importantes ventajas a los comerciantes
Reducir las tasas de devolución de cargos
Identifique los litigios ilegítimos de forma preventiva para reducir las tasas de devolución de cargos.
Mejorar la experiencia del cliente
Los clientes legítimos ven resoluciones más rápidas y menos fricciones.
Recuperar ingresos
Combatir más litigios ilegítimos se traduce en una mayor recuperación de ingresos.
Mejorar la detección del fraude
Detectar patrones de fraude emergentes que las revisiones manuales pueden pasar por alto.
Principales indicadores del sector
Escuche a nuestros clientes
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Gestión de los litigios por devoluciones de cargo sin IA
Altas tasas de devolución de cargos
Procesos intensivos en mano de obra
Pérdida de ingresos
Altas tasas de devolución de cargos
Procesos que requieren mucha mano de obra
Pérdida de ingresos
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Procesos que requieren mucha mano de obra
Pérdida de ingresos
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Procesos que requieren mucha mano de obra
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Pérdida de ingresos
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Procesos que requieren mucha mano de obra
Pérdida de ingresos
Por qué los clientes eligen RapidCanvas para la resolución de disputas de devoluciones de cargo
Véase Rápida puesta en valor
Plantee su problema empresarial y el proceso de descubrimiento de AutoAI generará una solución de IA adecuada en cuestión de horas.
Construir una IA dirigida por expertos
Aprovechar los conocimientos del sector de los expertos en ciencia de datos, según sea necesario, para validar con respecto a los puntos de referencia del sector y garantizar un rendimiento óptimo de la solución de IA.
Acceda a información empresarial práctica
Crear aplicaciones de datos, cuadros de mando e informes visuales e interactivos para mostrar los indicadores clave de rendimiento y los resultados empresariales, y supervisar el rendimiento de la empresa.
Utilizar una solución de IA integral
Obtenga una solución de IA integral con una configuración lista para usar para todos los pasos, desde la orquestación de datos, la preparación de datos, las transformaciones, la creación de modelos y las pruebas, hasta la implantación de modelos y las aplicaciones de datos.
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