Cobro de deudas y sector bancario, cómo la Inteligencia Artificial permite un cobro preciso y ventajoso
La pandemia de COVID-19 ha traído tal inestabilidad económica que la mayoría de los gobiernos han propuesto moratorias sobre las insolvencias. Al mismo tiempo, muchas instituciones han tenido que adoptar rápidamente nuevos servicios digitales para seguir atendiendo a los clientes, independientemente de lo preparadas que estuvieran para este cambio.
Desde entonces, la mayoría de los programas de indulgencia que ayudaron a los clientes durante la pandemia expiraron, lo que provocó un fuerte aumento en las tasas de morosidad.
Entonces, para tener éxito, las instituciones financieras deben desarrollar una estrategia de cobro de deudas que reduzca el riesgo y aumente los cobros sin exceder el presupuesto operativo. La estrategia debe tener en cuenta factores como el cumplimiento de las leyes, la reputación de la marca, la exposición, el nivel de riesgo, la eficacia de los cobros, la calidad de la información de contacto y las limitaciones de recursos internos.
Para obtener el resultado adecuado es necesario conocer mejor al cliente y comprender plenamente cada situación para desarrollar una estrategia óptima. Esto va de la mano de una base flexible que aproveche al máximo las prometedoras oportunidades que surgen de la banca digital y de tecnologías de vanguardia como la inteligencia artificial.
¿Cómo implementar inteligencia artificial para mejorar el cobro de deudas de su empresa?
Usando BigProfiles, una plataforma de Inteligencia Artificial diseñada para actividades de cobro de deudas es posible realizar un estudio en profundidad de sus listas de deudores y así establecer estrategias basadas en datos que sean capaces de reducir riesgos y costos, aumentando el número de recuperaciones y el total. valor de lo recuperado.
Intuitiva y fácil de usar, BigProfiles AI Platform permite incluso a aquellos sin conocimientos de codificación crear modelos predictivos capaces de:
- Identifica el porcentaje de personas espontáneas dentro de la lista. De esta forma se pueden eliminar estos perfiles del procesamiento, ahorrando tiempo y recursos.
- Predecir la propensión a liquidar créditos morosos extrajudicialmente.
- Predecir el valor de la cartera. Al predecir el valor esperado de cada NPL, es posible predecir el valor futuro de la cartera de préstamos y dividirla en segmentos en función del valor de recuperación futuro.
- Asigne las prácticas más complejas a los operadores más experimentados.
Al hacerlo, desde el científico de datos que se ocupa del análisis de datos hasta el Gerente de Cobranza, será posible analizar la cartera de deuda y establecer las mejores estrategias basadas en datos basadas en estos análisis para lograr los objetivos de la empresa.
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