Mejora tu tasa de recuperación de deuda con Inteligencia Artificial

  • Diciembre 18, 2019
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Aunque la mayoría de las empresas aprovecha la tecnología para casi todas sus labores, en el caso de las áreas de cobranza apenas se emplean para aplicar políticas de canal, acciones de cobro y recuperación de deuda. Si bien estas políticas ofrecen buenos resultados, terminan siendo muy estáticas y, a largo plazo, dañan o ralentizan el proceso de recupero.

En cambio, con una adecuada plataforma tecnológica de cobranza que apoye toda el área financiera, se estandarizan y, en algunos casos, se automatizan tareas, aumentando la eficacia y el valor de un negocio, pudiendo cambiar a una política dinámica de cobros. 

¿Qué herramienta tenemos disponible para ejecutar estas políticas dinámicas de recuperación de deuda en el proceso de cobranza y mejorar la tasa de recuperación de deuda de una empresa? Acá te lo explicamos:

La mejor herramienta para ejecutar una política dinámica de recuperación de deuda

¿Por qué mi empresa tiene baja tasa de recuperación de deuda?

La principal razón que perjudica la tasa de recuperación de una empresa es la de aplicar la misma política para todos los clientes. Llamar a todos los clientes por teléfono, por ejemplo, termina siendo contraproducente para algunos grupos, porque no todos reaccionan o se comportan de la misma manera.

La meta para empresas que tienen números negativos en este particular deben apuntar a políticas dinámicas, que se construyan con base en los cambios actuales que puedan afectar a la cartera de usuarios.

Políticas dinámicas: los beneficios de llegar al individuo

Entender mejor a los clientes y ser capaz de proceder con segundas o terceras acciones es la mayor ganancia de adquirir herramientas inteligentes para dinamizar procesos y personalizar tus servicios.

Una de las tecnologías más eficaces para aplicar políticas dinámicas es la Inteligencia Artificial (IA), una opción sumamente flexible que puede adaptarse con facilidad en el área de cobranzas.

La IA puede percibir sutilezas en la comunicación con el cliente que otras herramientas tecnológicas no. Por ejemplo, si un deudor es contactado vía telefónica y le dice al agente humano o a un bot que no tiene dinero aún para saldar su deuda, ¿para qué insistir al día siguiente?

En las políticas estáticas es más difícil percibir estas particularidades y personalizar la acción a tomar a posteriori. Con estrategias estáticas se suele caer en la reiteración de llamadas pese a las declaraciones del cliente, consecuencia de tener campañas y estrategias preconcebidas que no se adaptan al contexto.

Finalmente, perjudican la experiencia de usuario, el servicio y la relación de la persona con la empresa.

Usa IA para cambiar el paradigma de las políticas rígidas en la cobranza

En cambio, las tecnologías con IA rompen con la rigidez de los sistemas estáticos, ya que toman decisiones basadas en determinados contextos, aprenden sobre los clientes y perciben qué canales o acciones responden mejor a cada uno.

El Sistema de Recomendaciones de Smartia se creó para que la toma de decisiones no fuera una respuesta genérica para segmentaciones gruesas. Es una herramienta que aplica Inteligencia Artificial, que aprende de tu cartera de clientes y toma decisiones de canal y cobro efectivas, según las características particulares de cada deudor.

Al tener un sistema tan completo, puedes administrar flujos de cobranza, interfaces de usuarios, históricos, las últimas acciones con un cliente y los reclamos. Incluso es capaz de aplicar acciones a determinados grupos de clientes según sus vectores y datos.

A diferencia de las plataformas de cobranza estáticas, Smartia recomendará qué acciones tomar y en qué canal a partir de redes neuronales que piensan y aprenden con la experiencia. De manera que puedas sacar el mayor provecho de cada acción con el deudor.

Así, la mejor decisión para el cliente no será tomada a partir de un modelo árbol, que es rígido y estático, sino junto a una red de neuronas en constante proceso de aprendizaje y evolución, pensada especialmente para optar por lo mejor para una óptima recuperación de deuda.