HPE entre los líderes de almacenamiento de Gartner
El valor de la Inteligencia Artificial, IA, en los procesos de seguimiento de deudas constituye casi una revolución en este segmento.
Con pronósticos de recesión y reducción del crecimiento mundial, las cuentas por cobrar son un lujo qué muchas empresas no deberían permitirse.
Reducir el financiamiento de sus clientes es una medida antipática pero necesaria para mejorar la eficiencia de sus finanzas.
No obstante, esto es más fácil de decir que hacer pero la inteligencia artificial se viene evidenciando como ventaja en estos procesos.
Y es que, en los procesos de recobros, la implementación de la Inteligencia Artificial permite analizar los datos de los deudores y establecer patrones que predicen comportamientos, detectar posibles riesgos de morosidad o garantías de cobro y determinar las medidas a seguir.
¿Por qué esto es importante? Lo es porque el valor del cliente es subjetivo en el proceso de recobro.
De ahí que se refuerce la customer experience para que el “touch-point” sea positivo, lo cual mejora las estrategias y el cobro de la deuda.
De hecho, los últimos datos disponibles indican que la ratio de morosidad de las Entidades Financieras de Créditos (EFC) – las que proporcionan el crédito al consumo – se situó en el 6,35% el pasado mes de octubre.
Es decir, prácticamente el doble que la falta de pago registrada en los préstamos concedidos por entidades bancarias a familias y empresas, que marcó en el noveno mes del año su mejor registro desde diciembre de 2008 y se situó en 3,77%.
Cabe destcar que el financiammiento proporcionado por los EFC en 2021 ascendió a los 60.733 millones de euros en 2021, según un informe elaborado por la consultora PwC para Asnef (Asociación Nacional de Establecimientos Financieros).
Barbas en remojo
GDS Modellica ha desarrollado un software de Inteligencia Artificial (IA) que mejora la gestión de la cobranza y puede utilizarse en todo el proceso de riesgo:
- Desde la admisión u originatiom
- Gestión de cliente
- Fraude
- O cobranza
- Hasta la regulación con soluciones específicas
Desde la consuktura señalan qué no cabe duda, que la implementación de la IA en la recuperación del crédito ha mejorado:
- las estrategias
- estructuración
- y recuperación de la deuda
La IA analiza los datos de los deudores y, en función de la información, establece patrones que predicen comportamientos.
Del mismo modo también puede determinar qué canal utilizar para que el touchpoint sea positivo.
Una gestión inteligente mejora la recuperación de la deuda y aumenta la productividad costo-efectiva del proceso tanto económicamente, como en tiempo, operatividad, tecnología, recursos humanos y relación con el cliente.
Con la IA a la mano
La herramienta de GDS Modellica:
- Analiza la especificidad de cada deudor
- Identifica causas y etapa del ciclo de crédit
- También El cómo evoluciona (KYC)
En función de esas premisas, aplica una respuesta adecuada en cada etapa del ciclo de vida del crédito para restablecer los pagos y prevenir la morosidad.
Este proceso, lo realiza mediante el uso de poderosas estrategias de segmentación, comunicación y decisión que utilizan análisis predictivos, modelos y puntuación para priorizar los esfuerzos de recuperación.
Entre los beneficios de la solución de IA destacan:
- Visión integral de la gestión que abarca todo el proceso de crédito
- Planificación estratégica, gestión óptima y respuesta adecuada
- Incremento de productividad: analiza, segmenta, identifica y redefine estrategias para recuperar la deuda de manera eficiente
- Mayor rendimiento: eliminación de costos innecesarios, reduciendo los costos operativos, dando lugar a una optimización de recursos: tecnología adecuada, forma contactar, personal profesional
- Detección temprana de clientes con conductas sospechosas y dar respuesta rápida y eficaz ante situaciones de eficiencia con antelación de conductas
- La customer experience mejora en una gestión eficaz encaminada no sólo a la satisfacción del cliente sino a su fidelización y recuperación de la deuda en un menor tiempo.
