En el evento “Descubre el impacto del Machine Learning en tus estrategias de cobranza”, organizado por MAS Analytics y Microsoft, se abordaron temáticas sobre cómo acelerar la recaudación y disminuir costos mediante estrategias de cobranza personalizadas con el uso del Machine Learning. Además, se compartieron tendencias y experiencias de los líderes del área de cobranza del retail financiero y cómo enfrentan los diversos desafíos del sector ¿Quieres conocer más sobre el tema? Encuentra todos los detalles del rol de los datos y la IA para optimizar las estrategias.
En la industria del retail financiero, el principal desafío de las áreas de cobranza radica en aumentar la recaudación y reducir los costos operativos, sin generar fricción con los deudores. Esto implica la necesidad de implementar estrategias innovadoras que aprovechen la tecnología y los datos para identificar eficazmente los segmentos de deudores y personalizar las acciones de cobranza según sus perfiles y comportamientos.
Además, es crucial adoptar enfoques centrados en el cliente, que prioricen la experiencia de los usuarios para mantener una relación constructiva con ellos.
A través del análisis de los datos recopilados en cada interacción con las personas, su comportamiento histórico y el uso de la Inteligencia Artificial, es posible alcanzar beneficios tangibles y escalables con el tiempo, identificando las gestiones a ejecutar, el momento y la combinación perfecta para lograr la acción deseada en el cliente.
Para ello, hay etapas que consisten en comprender las características de los usuarios, segmentarlos, definir las mejores estrategias mediante una combinación de acciones, optimizar las gestiones basándose en los datos analizados y evaluar los resultados obtenidos.
Al optar por una cobranza inteligente es posible acceder a una amplia variedad de datos, que permitirán aplicar las mejores estrategias y tomar decisiones exitosas.
Este modelo predictivo posee 4 pasos fundamentales:
Se evalúa la situación de cada cliente basándose en criterios o datos conocidos.
Se utilizan algoritmos de aprendizaje automático que predicen la probabilidad de recupero en respuesta a cada posible acción.
Para cada acción potencial, el modelo genera una probabilidad de éxito en la recaudación de la deuda.
Es posible comparar la acción real tomada con la acción óptima que el modelo ha identificado como más exitosa.
Co-founder & Director Comercial
MAS Analytics.
Lead Data Scientist
MAS Analytics.
MAS Analytics, 2024.
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