Сложно управлять многотысячными проектами (должниками) в банках - подумаете вы. Да, отчасти. Но если есть "система" и "правильные" алгоритмы действий это становится обыденным делом. Что подразумевается под словом "система" это сегментация должников в зависимости от сроков просрочки, вида обеспечения, уровня лояльности к банку, размеру долга, вида банковского продукта и т.п. "Алгоритмы", на самом деле стандартные, это досудебная и дефолтная стратегия. Очень важно соблюдать "чистоту данных". Информация должна храниться в надёжных ресурсах и своевременно подлежать корректировке и обновлению. Действующим инструментом в данном случае является использование ИИ и машинного обучения.  Эта связка даст упрощение процессу сбора информации и поможет отсортировать должников на группы, сделает определенную операционную (нудятину) работу. Роль человека здесь присутствует, но как и в IT , потребует уровня "синьора". Нужно иметь опыт по всем процессам взыскания , иметь представление о сроках, анализировать действие машины и иметь понимание как поступать, в случае появления сценария вне алгоритма.  Эта тенденция идёт и в Collection, ничего не сделаешь.