Cobranzas del Futuro: cómo las entidades financieras utilizan la IA y el análisis predictivo para recuperar deudas de forma inteligente

En la actual era digital, las entidades financieras se enfrentan constantemente al desafío de gestionar y recuperar deudas de manera eficiente, al tiempo que mantienen una relación positiva con sus clientes. Un hecho que se vuelve mucho más retador frente a un panorama macroeconómico mundial en el que factores como la inflación, las altas tasas de interés y la devaluación de las monedas, especialmente las latinoamericanas, puede llegar a promover un alza en los indicadores de morosidad.

Para el año pasado en Colombia el indicador de morosidad de la cartera estuvo relativamente bajo ya que, de acuerdo a lo señalado en su momento por el presidente de Asobancaria, Hernando José Gómez, estaba en un promedio cercano al 3,8%. Sin embargo, el funcionario también destacó que el sector era consciente de la necesidad de desacelerar el crecimiento del crédito, como lo mencionaron en su momento entidades como el Banco de la República y la Superintendencia Financiera.

Santiago Etchegoyen, CoFounder & CTO de uFlow, compañía de tecnología aplicada al mercado financiero cuyo motor de decisiones 100% web, cloud y NoCode, automatiza procesos de evaluación crediticia en organizaciones financieras, facilitando el acceso al crédito y la reducción en las tasas de morosidad, indica que existen dos grandes desafíos dentro del sector financiero: el primero es lograr la mayor recuperación de una cartera vencida, manteniendo al mismo tiempo los costos de la organización en niveles sostenibles, y el segundo es elegir la acción y el canal más adecuados.

“Y estos desafíos deben afrontarse pensando en la relación futura con el cliente: aquellos de más alto riesgo son el blanco más interesante para las actividades de cobranza y son también los que, si finalmente repagan sus deudas, representan el segmento más rentable para la entidad financiera”, aseguró Etcheyogen.

De esta forma, para enfrentar estos retos, cada vez más instituciones financieras están adoptando estrategias de cobranzas inteligentes que aprovechen el potencial de la inteligencia artificial (IA), el big data, los modelos predictivos y los motores de decisiones, para transformar la forma en que se aborda este tema, optimizando los resultados y mejorando la experiencia tanto para las entidades financieras como para los clientes.

Al incorporar tecnologías como las mencionadas, se encuentra que las entidades financieras pueden mejorar significativamente su tasa de recuperación de carteras. Incluso, según un estudio realizado en Latinoamérica por la Asociación de Bancos de América Latina, las instituciones financieras que han implementado estrategias de cobranzas inteligentes han logrado incrementar sus tasas de recuperación en un promedio del 20%.

El experto de uFlow recuerda que los métodos tradicionales de cobranza suelen enfocarse principalmente en el monto y el atraso de la deuda, de esa forma es muy difícil sacar a cada moroso en particular. Por esa razón, explica que al utilizar IA se puede personalizar el trato con cada usuario y optimizar el uso de los recursos humanos.

“Al final, el éxito de la cobranza depende de los mismos principios fundamentales que el marketing: la acción adecuada, al cliente correcto, en el momento efectivo, por el canal óptimo”, resalta Etchegoyen. Quien continúa señalando que la forma de hacerlo es por medio de las bases de datos tanto de la entidad como de los burós de créditos, tener en cuenta el número de días de falta de pago y, a partir de ello, el aplicar modelos predictivos que permiten segmentar a los usuarios sobre las intenciones de pago.

Cabe recordar que la IA desempeña un papel fundamental en las cobranzas inteligentes, ya que, mediante el uso de algoritmos avanzados, puede analizar grandes cantidades de datos y reconocer patrones que ayudan a predecir el comportamiento de los deudores. Al identificar señales tempranas de dificultades financieras o de riesgo de impago, las entidades financieras pueden tomar medidas preventivas y personalizadas para abordar la situación.

“Es allí donde la implementación de un motor de decisiones juega un papel determinante para reducir los costos en recursos, ya que logra integrar nodos que recogen datos, tanto de las bases de datos de las entidades financieras como de los burós de créditos. De esta forma, permiten ejecutar en un segundo el modelo de cada uno de los morosos y de acuerdo con el resultado se puede llegar a tomar distintos caminos que pueden llevar a determinadas acciones”, aseguró el experto.

Lo cierto, es que, dependiendo de todos estos factores, se puede llegar a identificar el medio de comunicación y la forma más apropiada para hablar con el cliente, tal como mensajes de texto, correos, llamadas, entre otros. E incluso entrarían también a jugar otras tecnologías como los bots, que también, harían uso de la IA para automatizar tareas repetitivas como el envío de recordatorios de pago, para que de esta forma se pueda liberar tiempo y recursos para que los equipos de cobranzas se enfoquen en casos más complejos y estratégicos, que requieran sí o sí de revisión humana.

Las cobranzas inteligentes están revolucionando la forma en que las entidades financieras gestionan y recuperan deudas, y estas tecnologías deberán ser parte del futuro de la banca, porque sin ellas no se tendrá una visión completa y precisa de los deudores o de las estrategias de cobranza que puedan resultar más efectivas.