<\/p>\n

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Por un lado tenemos a la inteligencia artificial avanzando y buscando en donde poder ser implementada.<\/p>\n

Hoy los call center de cobranzas tienen sistemas que se basan en la distribuci\u00f3n de cartera por determinada cantidad de operadores \/ estudios de externos de cobranza y jur\u00eddicos.<\/p>\n

El seguimiento de las gestiones quedo obsoleto porque se vuelve muy dif\u00edcil discernir si la gesti\u00f3n es real o es es fruto de la exigencia por resultados que se solicita a los cobradores, ademas que es muy dificil saber a ciencia cierta si se realiz\u00f3 profesionalmente.<\/p>\n

La irreal supervisi\u00f3n hace creer a las agencias que tienen el control de la operaci\u00f3n auditando algunas gestiones al azar mediante la escucha activa de los audios grabados.<\/p>\n

Todos esto parece trivial, pero ese es el modelo actual, por lo general un supervisor asigna la cartera a sus operadores seg\u00fan su nivel de gesti\u00f3n y estos llaman o escriben por los distintos medios de comunicaci\u00f3n con el af\u00e1n de contactar con el titular:<\/p>\n

EL objetivo es establecer una negociaci\u00f3n con una sola meta:\u00a0 la cancelaci\u00f3n total de la deuda.<\/p>\n

El resultado puede ser diverso, no siempre se logra la cancelaci\u00f3n de la deuda, dentro de esos resultados por ejemplo puede existir la aceptaci\u00f3n de una refinanciaci\u00f3n, la obtenci\u00f3n de un compromiso de pago a futuro y por \u00faltimo en el caso de mantener un incumplimiento recurrente se lo notifica de un potencial embargo y acciones judiciales.<\/p>\n

 <\/p>\n

La realidad es que la respuesta a estas gestiones tiene un grado de efectividad muy bajo,\u00a0 un gran porcentaje de falla en la comunicaci\u00f3n y muy frecuentemente se genera la rotura por tiempo indeterminado de la relaci\u00f3n con el cliente.<\/p>\n

 <\/p>\n

Mientras todo esto sucede las empresas hacen lo posible para comunicar la situaci\u00f3n en estado de deuda a todas las entidades posibles, para obligar al cliente a sentarse y negociar el repago de su deuda.<\/p>\n

Esto muchas veces falla por varios motivos<\/p>\n

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• No todas las empresas informan a su cliente cuando el mismo tiene atrasos en los pagos.<\/li>\n
• Solo las grandes entidades informan al BCRA mes a mes y de manera coherente.<\/li>\n
• Pocos informan su cartera en estado de deuda a veraz, nosis, siisa y cada uno de ellos al no compartir esa informaci\u00f3n excepto a sus clientes agravan el problema.<\/li>\n<\/ul>\n

   <\/p>\n

  <\/p>\n

   <\/p>\n

  Ahora veamos qu\u00e9 podemos hacer con la inteligencia artificial actualmente y de cara a un futuro.<\/p>\n

  Para salir de todo esto lo primero es analizar al cliente para aprender del mismo.<\/p>\n

  La inteligencia artificial antes de comenzar una gesti\u00f3n debe establecer la mejor estrategia para llegar al cliente.<\/p>\n

  Como si fuera una jugada de ajedrez, establecer bien con que fichas y sobre que tablero va a tener que moverse puede determinar el fracaso o el \u00e9xito de la gesti\u00f3n.<\/p>\n

  Puntos clave que deber\u00e1 tener un sistema basado en inteligencia artificial.<\/p>\n

  \n
  • La historia del cliente con la entidad actual<\/li>\n
  • La historia del cliente con otras entidades<\/li>\n
  • La IA deber\u00e1 analizar su comportamiento de pago hist\u00f3rico mesclando ambos resultados y proyect\u00e1ndolos sobre un contexto econ\u00f3mico futuro de corto plazo<\/li>\n
  • Tendr\u00e1 que obtener su actividad laboral actual y analizar capacidad de pago (basado\u00a0 tambi\u00e9n en su grupo familiar)<\/li>\n
  • Otro punto a analizar es la edad laboral para los pr\u00f3ximos 12 meses, nivel de estudios y sector al cual pertenece… debido a que si trabaja en un rubro de alta rotaci\u00f3n o en una empresa con una rotaci\u00f3n muy alta, la inteligencia artificial deber\u00e1 vincular todos sus esfuerzos a obtener de forma r\u00e1pida y en corto plazo un recupero total de la deuda m\u00e1s intereses.<\/li>\n
  • Adem\u00e1s de los puntos anteriores, se tendr\u00e1 que hacer un scraping de la red de internet para identificar si ese cliente est\u00e1 vendiendo alg\u00fan automotor, propiedad, o alquilando alg\u00fan inmueble.<\/li>\n
  • Deber\u00e1 analizar todas las redes sociales como sus grupos de cercan\u00eda para identificar posibles puntos de contactos fuertes, entre otras cuestiones.<\/li>\n
  • Por ultimo deber\u00e1 analizar el feedback que realizo el cliente frente a las anteriores interacciones, para analizar el nivel de confianza del cliente a tratar.<\/li>\n<\/ul>\n

    <\/p>\n

    Todos esto se tendr\u00eda que volcar en los siguientes indicadores que decantar\u00edan en la mejor estrategia de contacto para con el cliente deudor.<\/p>\n

     <\/p>\n

    \n
    • Capacidad de pago<\/li>\n
    • Voluntad de pago<\/li>\n
    • Nivel de contacto<\/li>\n
    • Estado de confianza<\/li>\n
    • Pronostico a futuro<\/li>\n
    • Estrategia a utilizar<\/li>\n<\/ul>\n

       <\/p>\n

      Una vez obtenidos estos resultados, al cliente se le asigna una puntuaci\u00f3n para cada punto cr\u00edtico y se establece la estrategia a seguir, actualizando los resultados en una matriz \u00fanica de estrategias de cobranza que la Inteligencia artificial deber\u00e1 pulir y comparar para cada tipo de cliente.<\/p>\n

       <\/p>\n

      Las ventajas de hacer un sistema as\u00ed comienza justamente con que podemos tratar a cada cliente de manera diferente, ya sabemos que determinados est\u00edmulos generan determina reacci\u00f3n, pero no todos somos iguales.<\/p>\n

      Un sistema de cobranza basado en inteligencia artificial puede identificar la mejor manera de tratar con un cliente y cambiar toda su estrategia en cuestiones de segundos si el indicador de cobranza determina que lo ideal ser\u00eda cambiar el rumbo a seguir.<\/p>\n

       <\/p>\n

      <\/p>\n

       <\/p>\n

      Hoy Estamos trabajando cada uno de esos puntos, no solo estamos trabajando con sintetizadores de voz, o con sistemas de respuestas m\u00e1s humanos, sino que la clave es trabajar en la estrategia inicial algo que ning\u00fan operador de cobranza puede determinar eficientemente y en una fracci\u00f3n de segundo como si lo puede resolver la inteligencia artificial.<\/p>\n

      El futuro de la cobranza y las ventas depender\u00e1 a futuro de sistemas inteligentes, hoy se est\u00e1 trabajando en este camino pero entendemos que todo lo mencionado anteriormente ya es viable y que quiz\u00e1s para mantener el aprendizaje el hibrido entre humano y maquina sea el mejor para aplicar en la actualidad.<\/p>\n

      Como respuesta a la pregunta del inicio.<\/p>\n

      La inteligencia Artificial remplazara los equipos de cobranza?<\/p>\n

      La respuesta es un determinado SI, la inteligencia artificial no solo remplazara a los equipos de cobranza sino que mejorara la respuesta de la misma y creara en el proceso m\u00e9todos mas eficientes y\u00a0 inteligentes que ser\u00e1n los indicadores de las pol\u00edticas futuras de otorgamiento.<\/p>\n

      Para finalizar les pongo una frase que seguramente resumir\u00e1 todos esta nota y m\u00e1s.<\/p>\n

      \u00abLas m\u00e1quinas podr\u00e1n hacer cualquier cosa que hagan las personas, porque las personas no son m\u00e1s que m\u00e1quinas\u00bb. En la revista\u00a0Muy Interesante<\/strong><\/a>\u00a0(octubre de 1996).<\/p>\n

       <\/p>\n

      Saludos Matias Devin<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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