Оптимизатор взыскания задолженности

Ежедневная очередь задач по взысканию задолженности для банков, NBFC, MFI, BNPL, телекоммуникационных и коммунальных компаний. Система оценивает вероятность оплаты и самостоятельного погашения, ранжирует счета по ожидаемому приросту возврата средств благодаря контакту с клиентом (в первую очередь — те, на которые контакт может повлиять, а не самые старые или крупные), рекомендует канал связи, время и тон общения, а также распределяет задачи между агентами. Ограничения по времени и частоте контактов являются обязательными.


Название в реестре	`ai.saifs/collections-optimizer`
Endpoint	`https://collections-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp`
Транспорт	Streamable HTTP (удалённый сервер, установка не требуется)
Аутентификация	OAuth 2.1 — PKCE (S256) и динамическая регистрация клиента; при первом использовании клиент открывает страницу входа
Издатель	SAIFS AI

Установка

VS Code / GitHub Copilot

Добавьте следующую конфигурацию в .vscode/mcp.json (для рабочей области) или пользовательский файл mcp.json:

{
  "servers": {
    "saifs-collections-optimizer": {
      "type": "http",
      "url": "https://collections-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp"
    }
  }
}

Затем запустите сервер в представлении MCP и войдите в систему по запросу.

Claude (claude.ai, Desktop)

Откройте Settings → Connectors → Add custom connector и вставьте:

https://collections-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp

Claude Code

claude mcp add --transport http saifs-collections-optimizer https://collections-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp

Другие MCP-клиенты

Укажите адрес https://collections-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp и используйте транспорт Streamable HTTP. Сервер возвращает ответ 401 с заголовком

WWW-Authenticate: Bearer … resource_metadata=…, поэтому клиенты с поддержкой OAuth выполняют вход автоматически.

Инструменты

Инструмент	Назначение
`score_propensity`	Вероятность оплаты, вероятность самостоятельного погашения и ожидаемый возврат средств по счёту.
`prioritize_queue`	Ежедневный список задач, ранжированный по ожидаемому приросту возврата средств благодаря контакту.
`recommend_contact_strategy`	Рекомендуемые канал, время и уровень тона общения (звонок / WhatsApp / уведомление) с учётом допустимых часов для взыскания.
`flag_self_cure`	Выявляет счета, по которым клиент, вероятно, заплатит без контакта. Такие счета можно пропустить, чтобы избежать бесполезных или чрезмерно частых обращений.
`predict_roll_rate`	Прогноз переходов между корзинами просрочки и выхода из просрочки на основе анализа выживаемости; используется для расчёта резервов.
`optimize_agent_allocation`	Распределяет счета между агентами с учётом их навыков и истории успешных взысканий (венгерский метод).
`explain_priority`	Объясняет выбор счёта и стратегии — для доверия агентов и аудита.
`watch_queue`	Повторно оценивает очередь каждую ночь, чтобы к утру был готов актуальный список задач.

Примеры запросов

«Вот список наших просроченных счетов. С кем агентам работать сегодня и кто, вероятнее всего, погасит долг самостоятельно?»
«Для счёта A-1042 какой канал и время связи будут оптимальными в рамках разрешённых часов?»
«Распредели эту очередь между 8 агентами с учётом того, кто лучше взыскивает задолженность по каждому продукту».

Поддержка

Сайт: https://saifs.ai
Сообщить о проблеме: https://github.com/Saify-Technologies/saifs-ai-mcps-docs/issues
Конфиденциальность: https://saifs.ai/privacy_policy