En el ámbito financiero, la gestión de cobranzas representa un desafío constante para las empresas. Tradicionalmente, este proceso se ha enfocado en maximizar la recuperación de deudas pendientes, descuidando la experiencia del cliente. Sin embargo, con el avance de la tecnología, especialmente en el campo del Machine Learning en la cobranza, las compañías están adoptando un enfoque más centrado en el cliente que combina eficiencia en la recuperación, disminución de costos en las operaciones y una experiencia positiva para las personas.

El Machine Learning ha revolucionado la manera en que las empresas abordan la cobranza. Al aprovechar algoritmos avanzados y grandes volúmenes de datos asociados a los clientes, como datos demográficos, comportamientos de pago, acciones realizadas; las organizaciones pueden predecir el comportamiento de pago con mayor precisión. Esto permite identificar patrones y señales tempranas de riesgo de morosidad, lo que a su vez facilita la implementación de estrategias proactivas para evitar el incumplimiento.

Reinforcement Learning, una técnica de Machine Learning en la cobranza

El Reinforcement Learning o aprendizaje por refuerzo es un enfoque de la Inteligencia Artificial que se basa en el aprendizaje automático por prueba y error. 

En el ámbito de la cobranza, al modelar el proceso como un problema de toma de decisiones secuenciales, el Reinforcement Learning permite a las compañías entrenar algoritmos para aprender de la interacción directa con el entorno. Esto significa que los sistemas pueden adaptarse dinámicamente a los cambios en el comportamiento del cliente e implementar una cantidad de acciones finitas para lograr el objetivo deseado. 

Por ejemplo, mediante la evaluación continua de las respuestas de los clientes a diferentes acciones de cobranza, los algoritmos de Reinforcement Learning pueden identificar las tácticas más efectivas para maximizar la recuperación de deudas para cada segmento de la cartera. Esta capacidad de aprendizaje continuo y adaptación hace que esta técnica sea una herramienta poderosa para optimizar la eficiencia y la efectividad de los procesos de cobranza, al tiempo que se mantiene un enfoque centrado en la experiencia del cliente.

El futuro de la cobranza centrada en el cliente 

Esta técnica, que ha adquirido relevancia en la resolución de problemas en destacadas empresas como Pair Finance, por ejemplo, ha experimentado un crecimiento constante. 

De esta forma, es posible anticiparse y adaptarse dinámicamente a las necesidades y preferencias individuales de los clientes morosos. Además de otros beneficios como la personalización que, mediante el análisis de datos demográficos, historiales de transacciones y comportamientos pasados, se pueden adaptar las estrategias para satisfacer las necesidades específicas de cada persona.

Otros de los beneficios atractivos es la optimización de recursos y costos operativos. Al automatizar procesos predecibles, las compañías pueden asignar de manera eficiente sus recursos humanos, en las interacciones más críticas y de alto valor.

Finalmente, el Machine Learning en la cobranza también fortalece el cumplimiento normativo y la gestión de riesgos. Al analizar constantemente los datos y monitorear los cambios en el comportamiento del cliente, es posible identificar riesgos de incumplimiento y tomar medidas preventivas para mitigarlos.

En MAS Analytics hemos desarrollamos este tema en el evento “Descubre el impacto del Machine Learning en tus estrategias de cobranza”, que realizamos junto a líderes de las áreas de cobranza, normalización y riesgo del retail financiero. En la oportunidad, se abordaron estos puntos y, además, se identificaron importantes tendencias que involucran el futuro de la cobranza centrada en la experiencia de los clientes. 

Entre ellos, destacaron la creciente preferencia de las personas por la autoatención. Ante esta situación, concluyeron que resulta crucial habilitar la capacidad para que los clientes gestionen sus propias deudas, ya sea a través de canales físicos o digitales.

Otra de las tendencias que están revolucionando el rubro es el Sentiment Analysis, una técnica de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que comprende la intención de lo que dicen los clientes, permitiéndole a los agentes aplicar estrategias específicas para cada usuario. 

En conclusión, el Machine Learning está transformando la industria de la cobranza al permitir a las empresas adoptar un enfoque más centrado en el cliente. ¿Te gustaría implementar esta tecnología en tu negocio y comenzar a obtener los beneficios que la Inteligencia Artificial puede brindarte? 

En MAS Analytics te ayudamos a construir juntos la solución que más se acomode a tus necesidades. ¡Conversemos!