Callbook.ai

Callbook.ai traite les canaux comme une conversation, pas comme trois campagnes séparées. Un débiteur qui ignore un appel peut répondre à un SMS dix minutes plus tard, et cette réponse rejoint le même historique. Chaque agent vocal IA reprend là où le dernier message s'est arrêté, ce qui supprime la répétition qui fait raccrocher les gens.

Avant le contact, chaque compte est classé selon ce qu'il peut payer et ce qu'il veut payer. Deux débiteurs au même solde reçoivent un traitement différent : l'un un rappel ferme, l'autre une offre d'échéancier. La plateforme montre aussi pourquoi les gens décrochent, que la cause soit un produit défectueux, une appli difficile à utiliser ou une option de paiement inadaptée.

L'agent évolue dans les limites que vous posez : nombre de versements, remise autorisée, moment où un humain doit valider. C'est un négociateur à script au bon sens du terme, car les conditions viennent de votre politique et les mots du modèle. Chaque engagement ressort en donnée structurée, pas en note libre.

L'issue d'un appel revient sous forme de champs, pas de paragraphes. Vous choisissez où les données d'appel sont écrites dans Zoho CRM, et l'intégration Zoho CRM peut aussi déclencher des appels sortants par IA depuis une règle de workflow. Les équipes qui vivent déjà sur des webhooks poussent la même charge utile vers leur propre système.

Une API REST couvre la boucle opérationnelle : lancer un appel avec un identifiant d'assistant et le contexte client, recevoir l'issue par webhook, interroger les statistiques de volume, de durée et de résultat. La requête reste courte, donc une première intégration prend une après-midi, pas un sprint.

La plateforme vise les institutions financières, avec des contrôles sur l'identité, les accès, le chiffrement, la journalisation, la continuité et la gestion des vulnérabilités. En recouvrement, cela pèse lourd : un journal d'appels fuité n'est pas une mauvaise journée, c'est un incident de conformité.