La aplicación de tecnología en la industria de la cobranza ha transformado la manera en la que se realizan las campañas, así como su posterior proceso de análisis.
Al afinar la cobranza de una forma óptima y amigable con el deudor, las soluciones basadas en Inteligencia Artificial logran solventar los numerosos reclamos y los altos costos que se producen con los métodos tradicionales.
Sin embargo, la IA por sí sola no asegura el éxito continuo de la cobranza. Para mejorar en todas las campañas, es necesario complementar esta tecnología con el machine learning.
En este artículo, te compartimos algunos interesantes datos de cómo el machine learning es la herramienta perfecta para incrementar la eficacia de tus estrategias.
¿Para qué funciona el machine learning en la cobranza?
La digitalización ha impactado positivamente al rubro financiero y de la cobranza debido a que una gran parte de esta industria depende de los datos. Desde los perfiles de los usuarios hasta los reportes de recuperación, gestionar toda la data en soportes digitales aceleró y masificó la tarea de recaudación.
Aunque digitalizar los procesos de recolectar y guardar las bases de datos es una labor que ahorra tiempo y esfuerzo a las empresas, se corre el riesgo de que una gran cantidad de información genere inconvenientes al momento de procesarla.
Las soluciones digitales para la cobranza solventan esta común problemática con machine learning, una tecnología programada con algoritmos y técnicas que permiten a estos sistemas aprender en cada iteración y elegir, desde esta experiencia, las vías óptimas disponibles que empleará en los siguientes ciclos para obtener mejores resultados.
Al igual que los seres vivos, esta tecnología también toma en cuenta los patrones en los datos para fundamentar así sus decisiones, con la menor cantidad posible de intervención humana. En esencia, da recomendaciones o acciones certeras que aumentan el valor del servicio.
En la cobranza, el machine learning se emplea para apoyar en las estrategias de contactabilidad con los deudores y gestionar las labores de análisis y reportes.
De esta forma, las soluciones que cuentan con esta tecnología están diseñadas para identificar individualmente a los deudores, aprender de sus perfiles y preferencias, señalar las horas y canales de contacto preferidos y ofrecerles a los operadores todos los conocimientos necesarios para que la cobranza concluya de manera exitosa.
Además, puede emplearse para interpretar los reportes de las campañas y así aprender desde los KPI’s fundamentales y los resultados de recupero, ofreciendo insights muy valiosos que harán más eficaces los próximos esfuerzos, sin tener que recurrir al hostigamiento de los deudores a través de métodos que no contemplan las legislaciones actuales en defensa de los usuarios.
El verdadero valor del machine learning en la cobranza
En definitiva, las soluciones de cobranza que cuentan con machine learning complementan las estrategias al crear mucho valor tanto para las empresas como para los deudores.
Por una parte, contar con recomendaciones rápidas y fundamentadas en datos les otorga a las compañías una flexibilidad impresionante y una mayor probabilidad de recupero, ya que les permiten tomar decisiones críticas en momentos de alta incertidumbre. Además de que ayuda a mantener un uso más correcto y eficiente de los recursos empresariales.
Y, por otro lado, permite tener una relación más ética y sólida con los usuarios, quienes preferirán negociar sus deudas con aquellas organizaciones que piensen realmente en ellos como individuos y no como un número más en la larga lista de morosos por contactar.
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