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Inteligencia Artificial y la Recuperación de cartera: modelos predictivos de valor

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Cualquier empresa que se dedique a la recuperación de cartera, tiene la necesidad de conocer a fondo los perfiles que componen su lista de deudores y el valor que se debe recuperar de cada uno. De esta manera, podrá establecer estrategias que le permitan alcanzar los objetivos previamente definidos en el menor tiempo posible y con los mejores resultados.

 

Las deudas difieren entre ellas debido a varios parámetros, entre estos el valor, o bien, la cifra recuperable de cada una de ellas. En una lista de posiciones de deuda, encontraremos algunas que se refieren a importes recuperables de gran tamaño y otras cuyos importes de deuda son más modestos.

 

En una campaña de cobro telefónico, los deudores son contactados de forma aleatoria, sin tener en consideración el valor económico recuperable asociado a cada uno de ellos. Por ejemplo, en un segmento de 10 deudores, con una probabilidad de recuperación similar, podríamos tener seis deudas de 3.000 €, con un importe recuperable previsto de 800€ cada uno, y cuatro deudas de 2.000€, con un valor recuperable previsto de 1.800€. El mejor modo de gestionar estas deudas es valuar tanto la probabilidad de recuperación como el valor previsto de recuperar. De esta manera se le dará la prioridad a la deuda con la mayor probabilidad de recuperación junto con el mayor valor posible de recuperar.

 

Conocer previamente el importe recuperable de cada práctica se transforma en una característica fundamental con el fin de implementar una estrategia de recuperación de crédito que permita reducir tiempo, costo y que maximice el valor de la recuperación.

 

 

¿Cómo es posible predecir el importe recuperable de cada deuda?

 

Gracias a la Inteligencia Artificial es posible desarrollar modelos de valor capaces de predecir este valor esperado de cada práctica en términos económicos. De este modo, las empresas que se dedican al cobro de deudas, pueden predecir el importe recuperable de cada deudor, el valor total esperado de cada cartera y el tiempo necesario para recuperar cada deuda; ampliar en gran medida el abanico de posibles estrategias basadas en datos, para poder elegir la más adecuada para alcanzar los objetivos de la empresa.

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