Anticipar y decidir más rápido en el factoring: El caso de Penta Financiero

Penta Financiero, junto a MAS Analytics, abordaron un desafío clave en su modelo de negocio: anticipar oportunidades comerciales y reducir los tiempos de decisión en un negocio donde la rapidez es crítica.

A través de la implementación de modelos predictivos y la incorporación de un agente automatizado de cobranza, la compañía avanzó hacia decisiones operativas más precisas y procesos de aprobación más rápidos.

Desafíos

Penta Financiero buscaba evolucionar su oferta de valor para responder a clientes que demandan liquidez inmediata, decisiones precisas y una experiencia cada vez más ágil, manteniendo al mismo tiempo la rentabilidad del negocio.
La IA aparecía como el habilitador natural de esta transformación. Sin embargo, su adopción requería revisar procesos, robustecer el gobierno de datos, integrar sistemas y resolver desafíos técnicos clave para llevar la analítica avanzada a la operación.

Solución

MAS Analytics desarrolló un modelo predictivo que permite anticipar si una factura será pagada, si presentará mora y en qué momento podría ocurrir, junto con un modelo orientado a prever cuándo un cliente va a necesitar ceder una factura antes de que esta sea emitida.

A esto se sumó un agente automatizado de cobranza, que gestiona los procesos de pago de los clientes, permitiendo que el equipo se enfoque en el monitoreo y la gestión.

La combinación de estos modelos posibilitó avanzar hacia una aprobación en punta, llevando estas capacidades directamente a la operación del negocio.

Resultados

Anticipación de oportunidades comerciales

La implementación de modelos predictivos permitió anticipar cuándo los clientes tendrían la necesidad de ceder una factura, identificando oportunidades de negocio antes de que se materializaran en el mercado.

Decisiones más rápidas

Gracias a la analítica avanzada, la organización logró habilitar procesos de aprobación en punta, reduciendo los tiempos de decisión y permitiendo realizar abonos en minutos, en lugar de horas o días.

Cambio en la relación con los clientes

El uso de modelos predictivos permitió pasar de una gestión reactiva a una aproximación proactiva, contactando a los clientes con ofertas basadas en su comportamiento esperado.

Alineación organizacional

La integración de datos, modelos y equipos permitió llevar la Inteligencia Artificial a la operación diaria, alineando a las distintas áreas en torno a objetivos de negocio claros y medibles.

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