Introducción:
La IA Transforma la Recuperación de Deudas en el Sector Financiero
En el competitivo mundo financiero actual, la gestión de cobranzas y la recuperación de cartera representan desafíos significativos para empresas, bancos y cooperativas. La morosidad impacta directamente a la liquidez y salud financiera de las organizaciones, impulsando la búsqueda de soluciones innovadoras y efectivas para optimizar la gestión de deudas.
El Desafío de las Cobranzas Tradicionales: Limitaciones y Costos
Históricamente, la gestión de cobranzas tradicional se ha basado en procesos manuales, con operadores dedicados a contactar deudores a través de llamadas telefónicas, correos electrónicos y mensajes masivos. Si bien este enfoque ha tenido cierta efectividad, con el tiempo ha revelado limitaciones cruciales: altos costos operativos, baja eficiencia y una tasa de éxito en la recuperación de deudas relativamente baja.
Además, muchas veces las estrategias de cobranza no consideran factores contextuales específicos de cada deudor, lo que hace que los esfuerzos sean menos efectivos y, en ocasiones, incluso contraproducentes. La tecnología tradicional también se ve limitada por la falta de datos en tiempo real y la incapacidad de predecir el comportamiento de pago de los deudores de manera precisa.
¿Cómo la Inteligencia Artificial Optimiza la Gestión de Cobranzas y Aumenta la Tasa de Recuperación?
En las empresas de cobro y estudios jurídicos usualmente se realiza una segmentación de clientes que permite identificar los que tienen préstamos financieros de alto, medio y bajo nivel. Seguramente con el fin de realizar un enfoque productivo es probable que se de prioridad a aquellos clientes que cuentan con montos muchos más altos, dejando para luego los clientes de otro nivel. Con la implementación de Inteligencia Artificial en tus procesos de cobranza no tendrás por qué elegir y además repotenciarás tus recursos.
A continuación, exploramos las razones clave:
- Segmentación Inteligente de Deudores: Los algoritmos de IA analizan exhaustivamente el historial de pagos, el comportamiento financiero, datos socioeconómicos y más variables para realizar una segmentación inteligente de los deudores según su probabilidad de pago. Esta capacidad permite a los operarios priorizar acciones de cobranza y enfocar sus esfuerzos en aquellos casos con mayores chances de éxito.
- Automatización de Procesos de Cobranza: Los bots de IA, tanto por voz como por texto (chatbots), pueden interactuar con los clientes a través de múltiples canales de comunicación: WhatsApp, correo electrónico, SMS o llamadas automáticas. Estos bots ofrecen recordatorios de pago, facilitan negociaciones automáticas e incluso realizan derivaciones personalizadas a operadores humanos cuando es necesario. La automatización de procesos reduce significativamente la carga de trabajo manual de los operadores de call center, aumenta la eficiencia operativa y minimiza la posibilidad de errores humanos.
- Predicción de Riesgo y Comportamiento: Gracias al Machine Learning (aprendizaje automático), la IA puede analizar vastas cantidades de datos históricos, identificando patrones y comportamientos predictivos. Esta capacidad permite predecir qué clientes tienen una mayor probabilidad de realizar pagos y cuándo es más probable que lo hagan. Al anticipar el comportamiento del cliente, el personal del call center puede concentrarse en las cuentas con mayor potencial de resolución exitosa, actuando de forma preventiva antes de que la deuda se convierta en un problema mayor.
- Control de Calidad Avanzado – Speech Analytics: Seguramente has escuchado la frase: “Esta conversación está siendo monitoreada con el fin de mejorar nuestros servicios”, esto implica que detrás de cada llamada hay un supervisor escuchando aleatoriamente las conversaciones gestor-cliente para evaluar la calidad del servicio.
La tradicional supervisión manual de llamadas en los call centers consume una gran cantidad de tiempo de los supervisores. El Speech Analytics (Análisis de Voz) transforma este proceso al analizar automáticamente y en tiempo real todas las conversaciones (o una muestra representativa) entre los gestores de cobranza y los clientes. Esta tecnología extrae información clave de cada interacción para optimizar el control de calidad.
El Speech Analytics proporciona métricas generales como la duración de las llamadas, la tasa de resolución, los silencios y el tiempo de habla. Además, analiza el lenguaje utilizado e incluso las emociones presentes, revelando información valiosa que podría pasar desapercibida en revisiones manuales. Esto resulta en un proceso de auditoría más eficiente, basado en datos completos y precisos.
Conclusión:
La IA como Aliada Estratégica en la Recuperación de Deudas
La Inteligencia Artificial no busca reemplazar el factor humano en la gestión de cobranzas, sino potenciar significativamente el trabajo de los profesionales. Permite una transición de un enfoque reactivo a uno proactivo, predictivo y altamente personalizado. Las empresas e instituciones financieras que adopten estas tecnologías de vanguardia no solo experimentarán mejoras sustanciales en sus finanzas, sino también en la relación con sus clientes, al ofrecer interacciones más inteligentes y eficientes.
En Hurtado Richards, contamos con aliados estratégicos que nos permiten realizar una recuperación de cartera innovadora, segura y eficiente. Te asesoramos en la implementación y búsqueda de soluciones estratégicas de tus deudas.
Referencias:
- VOZY (2024): “Cobranza inteligente: inteligencia artificial para cobro de cartera efectivo”. https://www.vozy.ai/es/blog/cobranza-inteligente-inteligencia-artificial-para-cobro-de-cartera-efectivo-speech
- Inconcert (2019): “Para qué sirve Speech Analytics: más allá del control de calidad”. https://www.inconcertcx.com/es/blog/para-que-sirve-speech-analytics-mas-alla-del-control-de-calidad