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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Hoy en día, las instituciones financieras enfrentan grandes desafíos: desde cumplir con una regulación cada vez más exigente, hasta responder a las expectativas de sus propios clientes, manteniendo la agilidad necesaria para madurar y desarrollar nuevas soluciones día a día.
Con los modelos predictivos que hemos trabajado junto con MAS Analytics, es posible aprobar en punta. Es factible decir ‘voy contigo’ o ‘no voy contigo’, además de asegurar el abono en menos de 30 minutos