La recuperación de crédito es una actividad muy compleja que para llegar a término con éxito obliga a las empresas a hacer una consciencia profunda tanto de los perfiles de los deudores como de los débitos que se deben recuperar.
Ya hemos enfrentado el análisis de deudores aquí, por lo que hoy nos ocuparemos más a detalle del estudio de deudores a recuperar con Inteligencia Artificial, que representa una actividad complementaria y necesaria con la finalidad de poder permitir a las empresas de implementar las estrategias mejores para alcanzar los propios objetivos.
Cada débito se diferencia de otro gracias a algunos parámetros como el valor, entonces podremos tener débitos que hacen referencia a cantidades importantes, así como a cifras más bajas. Normalmente, las empresas que se ocupan de la recuperación de crédito y tienen una meta en base a lo recuperado, tienden a trabajar los débitos del valor más elevado, de tal modo que buscan mayor posibilidad de alcanzar el propio objetivo en el menor tiempo posible, y al mismo tiempo, minimizar los costos. Estos últimos varían mucho depende si se concentran en el recupero de un único debito de 1 millón de euros o también de 100 créditos de 10.000 euros.
Hemos visto ya como el primer paso para poder organizar una campaña de recuperación optima es el poder ayudarse de la Inteligencia Artificial para analizar la propensión de los deudores a repagar la deuda, así eliminar los segmentos espontáneos y concentrarse en deudores que lo más probable normalizaran la propia posición y en los que el valor de la deuda resultara más elevada.
La actividad de recuperación de crédito es compleja y deben tener en consideración múltiples factores, como por ejemplo el hecho de que un deudor altamente propenso a saldar el propio débito puede tener la intención de saldar solo una parte.
Sucede frecuentemente que en una lista de deudores muchos no tengan la posibilidad (o voluntad) de repagar el propio débito completo, por lo que se vuelve absolutamente necesario para las empresas que se ocupan de la recuperación conocer anticipadamente el valor esperado de cada uno de los débitos, ósea la suma que será probable recuperar de esa deuda y esto es posible usando La Inteligencia Artificial para generar modelos predictivos de valor.
Disfrutando tal modelo se vuelve muy simple tener una visión analítica basado en datos de la propia lista de trabajo, por ejemplo, podremos saber que en 2 débitos con alta probabilidad de recuperación respectivamente de 10.000 euros y 7.000 euro, el deudor del primero tendrá la intención a repagar solo la mitad, mientras el deudor del segundo el 90%. De este modo, la empresa que se ocupa de la recuperación tendrá la posibilidad de estimar cuanto podrá recuperar de cada uno de estos y decidir trabajar sucesivamente el primero y de concentrarse en lugar del segundo.
¿Te estas preguntando cómo es posible generar modelos predictivos de valor en pocos clics y aplicarlos a la propia campaña de recuperación de crédito?
Gracias a BigProfiles y su plataforma de AI es posible crear modelos predictivos de valor en poco tiempo sin ningún conocimiento en términos de código o data science. Además, gracias a una interfaz intuitiva y user-friendly, las empresas serán capaces de analizar preventivamente la propia lista de deudores y los débitos e implementar las estrategias mejores para poder alcanzar los propios objetivos, no solo en términos de número de débitos saldados, pero también de valor económico recuperado total.