Analítica Avanzada

Beneficios de una estrategia de cobranzas impulsada por IA

Como mencionamos en el artículo “Mejora la estrategia de cobranzas de créditos con Analítica Avanzada”, la gestión cobranzas es de vital importancia para la salud financiera y sostenibilidad de las empresas que ofrecen créditos o préstamos.

¿En qué se diferencian los modelos de scoring de cobranzas tradicionales de los modelos de ML e IA aplicados a la gestión de cobranzas?

Los modelos tradicionales de scoring de cobranzas se basan en enfoques estadísticos y técnicas como scoring basado en reglas, scoring por puntos (scorecards), análisis discriminante y regresión logística, los cuales pueden ser efectivos en situaciones con datos limitados o cuando el patrón de comportamiento de los clientes es lineal, pero son menos precisos que los modelos basados en machine Learning, especialmente en un contexto competitivo donde los clientes tienen comportamientos más cambiantes y sofisticados.

Los modelos de ML se pueden aplicar a la predicción de probabilidad de pago de los clientes, similar a los modelos de Scoring de Cobranzas tradicionales, pero se diferencian de estos porque utilizan algoritmos más complejos para analizar patrones de datos y variables diversas, permitiendo una mayor capacidad de adaptación y precisión en la predicción de comportamientos de pago. Además, pueden manejar grandes volúmenes de datos y aprender de manera autónoma, adaptándose mejor a los cambios en los patrones de pago con el tiempo. Una desventaja relativa de estos modelos es que puede ser más difícil la explicación de sus resultados, en contraste con los modelos tradicionales, sin embargo, esto se ha superado con la aparición de nuevos enfoques que simplifican la interpretación de los resultados y que vienen incorporados en las últimas herramientas de analítica avanzada.

Por su parte, los modelos de IA pueden aplicarse a la gestión de cobranza para la hiperpersonalización de la cobranza y la mejora de la experiencia del cliente, por medio de una comunicación más precisa y efectiva con los clientes.

¿Cómo benefician los modelos de ML e IA a la gestión de cobranzas?

Entre sus beneficios a la gestión de cobranzas podemos mencionar:

Mayor precisión en la predicción: Pueden analizar una gran cantidad de datos históricos y variables relevantes para identificar patrones y tendencias que los modelos tradicionales podrían pasar por alto debido a que son más flexibles y pueden manejar características más complejas y no lineales en los datos. Además, pueden adaptarse y actualizarse más fácilmente a medida que se generan nuevos datos, lo que los hace más dinámicos y precisos con el tiempo. Todo esto permite una mayor precisión en la predicción de la probabilidad de incumplimiento de pago de los clientes, lo que a su vez facilita una toma de decisiones más informada en las estrategias de cobranza.

Hiperpersonalización de las estrategias de cobranza: Pueden segmentar de manera automática a los clientes en diferentes grupos según su perfil de riesgo y comportamiento de pago e incorporar una amplia variedad de variables e información, incluyendo datos no estructurados, lo que permite una personalización más completa. Por ejemplo, pueden considerar historiales de comportamiento de pago, patrones de gasto, interacciones con la empresa y datos externos que pueden influir en la capacidad de pago de los clientes.

Permiten a las empresas tomar acciones preventivas y estrategias personalizadas, detectando fraudes y adaptándose a cambios en el comportamiento del cliente para mejorar la recuperación de deudas y enfocar los esfuerzos de cobranza en clientes de mayor riesgo, optimizando los recursos disponibles.

Mayor automatización y agilidad: Pueden integrarse en sistemas automatizados de gestión de cobranzas, lo que agiliza y facilita el proceso de cobranza. La automatización permite realizar acciones de cobranza de manera oportuna y consistente, lo que mejora la experiencia del cliente y aumenta las posibilidades de recuperación de la deuda.

Adaptación a cambios en el comportamiento del cliente: Pueden adaptarse y aprender rápidamente de nuevas tendencias y comportamientos de pago debido a que se pueden reentrenar con frecuencia con nuevas variables y datos actualizados lo que mejora su capacidad para mantenerse relevantes en un entorno económico en constante cambio.

Análisis de lenguaje de forma natural para personalizar la estrategia de cobranza:

Algunas de las versiones más avanzadas de modelos de ML e IA generan resultados en forma de lenguaje natural (modelos LLM) y entre los más conocidos tenemos a los modelos GPT, los cuales pueden procesar texto no estructurado, como comentarios de clientes, correos electrónicos y notas de llamadas de cobranza. Esto les permite:

  • Extraer información valiosa: que podría no estar disponible en los datos estructurados que manejan las empresas, lo que enriquece la evaluación del comportamiento de pago de los clientes.
  • Personalización y segmentación avanzadas: Pueden utilizar información detallada sobre los clientes y sus interacciones con la empresa para personalizar las estrategias de cobranza en función de cada perfil individual. Esto incluye redactar mensajes de cobranza más adaptados y efectivos, que pueden mejorar la probabilidad de que el cliente realice el pago.
  • Retroalimentación contextual: Estos modelos pueden recibir retroalimentación contextual en tiempo real durante el proceso de cobranza, lo que les permite ajustar y mejorar continuamente su rendimiento en función de los resultados y las respuestas de los clientes.
  • Automatización inteligente: Pueden integrarse en sistemas automatizados de gestión de cobranzas, lo que permite responder a consultas de clientes, proporcionar información sobre pagos y ofrecer opciones de pago de manera más eficiente y precisa.
  • Mejora en la experiencia del cliente: Con estos modelos se puede mejorar la experiencia del cliente al ofrecer respuestas más naturales, humanas y comprensivas, lo que puede ayudar a establecer una comunicación más efectiva y empática durante el proceso de cobranza.
  • Recordatorios personalizados: Pueden generar mensajes de recordatorio de pagos de manera más personalizada y efectiva. Al analizar el historial de interacciones anteriores y el comportamiento del cliente, el modelo puede adaptar los mensajes de recordatorio para que sean más relevantes y persuasivos, lo que puede aumentar las posibilidades de que el cliente realice el pago.
  • Ofrecer soluciones y opciones flexibles: Pueden ayudar a identificar soluciones alternativas para los clientes que enfrentan dificultades financieras. Por ejemplo, puede sugerir opciones de pago a plazos o programas de asistencia para evitar la morosidad y mantener una relación más positiva con el cliente.
  • Atención al cliente las 24 horas: Se puede ofrecer asistencia automatizada para la gestión de cobranzas las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Esto permite a los clientes acceder a información y resolver problemas de pago en cualquier momento, mejorando la accesibilidad y la satisfacción del cliente.
  • Reducción de errores: Se pueden reducir los errores humanos y asegurar que los mensajes de cobranza sean coherentes y precisos, evitando malentendidos y conflictos.

¿Que se requiere para implementar modelos de ML para Scoring de Cobranzas?

Para aprovechar los grandes beneficios de una solución de ML aplicada a la gestión de cobranzas se requiere una inversión importante, en términos de presupuesto y en capacidades de recursos humanos con las suficientes habilidades y conocimientos para poder utilizarlo y monitorearlo en el tiempo.

Para la implementación de sistemas de ML aplicado a Scoring de Cobranzas se requiere cumplir una serie de requisitos previos y es un proceso paulatino que puede tomar algunos meses o años dependiendo de la complejidad del proceso y la empresa. Se debe empezar paso a paso iniciando con algunos pocos modelos de cobranzas.

Entre los requisitos podemos mencionar:

  • Tener un sistema de scoring de cobranzas tradicional debidamente implementado y validado por los usuarios de las áreas de crédito y de cobranzas.
  • Infraestructura apropiada para atender las necesidades de tamaño de datos y complejidad de modelos que incluya las siguientes capas:
    • Almacenamiento y Computación: Capacidad de almacenamiento suficiente para los datos requeridos para los modelos y Computación se refiere a la capacidad de cómputo requerida para correr los modelos ML, que incluye entrenamiento, cálculo y generación de características, etc. Este debe incluir un motor de procesamiento de datos de machine learning para actualizar la data y las características o variables creadas desde diferentes fuentes de datos.
    • Administración de recursos: Incluye las herramientas para calendarizar y orquestar las cargas de trabajo para aprovechar los recursos de manera más eficiente. Esta debe incluir una plataforma que permita la automatización de diferentes tareas y compartir procedimientos y pipelines para facilitar la creación de nuevos modelos de Machine Learning.
    • Plataforma de Machine Learning: Que provea de herramientas para apoyar el desarrollo de aplicaciones ML, que incluya un repositorio de modelos, repositorio de características y monitoreo de herramientas y modelos. 
    • Ambiente de desarrollo de modelos: Ambiente donde se desarrollan los modelos ML que puede ser usando código, o con funcionalidades para usar clicks, arrastre y nodos, que facilite que un usuario de negocio con menores habilidades técnicas pueda participar en el desarrollo de este tipo de modelos. Debe facilitar el entrenamiento y reentrenamiento de modelos y generar reportes de monitoreo y evaluación con algoritmos y procedimientos probados para el desarrollo y despliegue de modelos ML.
  • Acceso a fuentes de datos diversas requeridas por los modelos ML.
  • Proceso flexible de ingestión y preparación de datos
  • Software con capacidades para crear características o variables con potencial predictivo a partir de las variables originales (feature engineering). Las características creadas por lo general son variables agregadas, que son medidas basadas en datos anteriores, por ejemplo, el promedio de deuda que tiene el cliente con la entidad financiera en los últimos 3, 4, 5, 6, etc meses anteriores.
  • Software con capacidad para implementar Pipelines. Los pipelines son un conjunto de procesos y herramientas automatizados o semi automatizados utilizados para recopilar datos en bruto de múltiples fuentes, analizarlos y presentar los resultados en un formato comprensible para ser analizados y utilizados para desarrollar un modelo.
  • Proceso de evaluación del sistema para obtener una mayor seguridad que los modelos tendrán la confiabilidad y precisión adecuadas cuando la data de los clientes cambie en el tiempo y que se promuevan nuevos modelos que se ajusten mejor a los nuevos datos.

La gestión de cobranzas puede ser impulsada a otro nivel con la ayuda de modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial, mediante la hiperpersonalización de estrategias, optimización de recursos y mejora de la experiencia del cliente, permitiendo extraer información valiosa, obtener retroalimentación en tiempo real, automatizar tareas y mejorar la comunicación con los clientes durante el proceso de cobranza.

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Colaboración de Gino Sedano | Consultor Senior en Analítica Avanzada | BCTS Consulting

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