El primer desafío es lograr el mayor recupero posible, manteniendo al mismo tiempo los costos a niveles sostenibles. Es importante dirigirse a cada cliente a través del canal más apropiado, asegurándose que sea abordado de la mejor forma posible.

El segundo desafío es elegir la acción y el canal más adecuados 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 empresa. Aquellos de mayor probabilidad de pago espontáneo son buenos clientes, y toda acción que se ejecute debe preservar la buena relación.

La Inteligencia Artificial permite no sólo predecir correctamente la probabilidad de repago, sino también optimizar la asignación de canales y acciones a cada contacto.

Las razones para invertir en esta aplicación están relacionadas con 4 factores que definen el ROI:

• Al focalizarse en clientes de alta probabilidad de pago, organizar las acciones de cobranza en base a la probabilidad de repago, la empresa se asegura alcanzar los objetivos de cobranza.

• Una mejor tasa de cobranza de créditos se traduce en un menor riesgo crediticio.

• El proceso de cobranza se vuelve más eficiente.

• La empresa decidirá llevar a cabo las acciones más costosas (por ejemplo, acciones legales) sólo cuando sea realmente necesario, reduciendo drásticamente los costos.

La capacidad de aislar casos sin probabilidad de éxito y la de reconocer a clientes con alta probabilidad de pago espontáneo previenen el dispendio de recursos y permiten a las empresas dirigir sus esfuerzos donde pueden ser más efectivos.

Por último, ser capaces de contactar a cada cliente de la manera más apropiada hace crecer los negocios futuros. La habilidad de detectar a un cliente que se está recuperando tras atravesar momentos difíciles, permite no sólo un exitoso repago del crédito si no que garantiza su fidelidad.

La implementación de estas soluciones en el proceso de Cobranzas requiere un motor de decisión capaz de ejecutar los modelos de Inteligencia Artificial.