AI en la Cobranza

La Inteligencia Artificial como factor para mejorar la Cobranza!!!

Desde mi trinchera he podido ver que conceptos como Big Data, Machine Learning, AI son más aplicados en conceptos de cómo obtener clientes es decir en ventas … pero ¿Qué hay de la cobranza?, ¿Cómo se está impactando estas nuevas tendencias?

Dentro de una empresa se tiene la creencia de que vender solo aplica para la atracción y retención de clientes, y la cobranza es un proceso completamente diferente; yo no estoy de acuerdo con ello, para mi todo los proceso son ventas:

  • Originación. Se vende la idea de ser cliente tiene valor para una persona.
  • Retención. Se vende la idea de que hay más beneficios si se es un cliente leal.
  • Cobranza. Se vende la idea de que pagar es bueno para seguir siendo un cliente y no sufrir consecuencias de ser un mal cliente.

El vender es convencer a una persona para comprar o hacer algo, y en la cobranza se convence con argumentos que van de una forma muy suave hasta aquellas que no son tan suaves, el nivel de rudeza en el argumento de convencimiento usualmente depende de que tanto es el adeudo así como el interés de retener al cliente.

En la gestión de la cobranza, usualmente los clientes se colocan en buckets de acuerdo a los días en atraso, estos bucket servirán para establecer las estrategias de acuerdo a 4 grupos:

  1. Prevención de atrasos. Al darle un crédito al cliente sabes que tan propenso puede caer en atrasos por el score de originación o comportamiento (usualmente no se les hace nada, primer error común).
  2. Detener atrasos tempranos. Aquellos que de acuerdo al tipo de préstamo e institución consideran que el tiempo sin pago puede ser manejable y los clientes tienden a caer en ello y recuperarse principalmente por ellos mismos.
  3. Detener atrasos. El tiempo sin pago ya representa un tiempo considerable y se debe tomar acciones para hacer que el cliente vuelva a pagar.
  4. Recuperación de cartera. La deuda fue declarada como una perdida de forma contable, pero se sigue gestionando la cobranza para recuperar monto perdido, para la institución ya no se considera un cliente.

A cada grupo se le aplican tratamientos que son conocidos como herramientas de contacto como  email, SMS, WhatApps, mail, Call Center, visitas por gestores de cobranza. Estas herramientas tienen diferente nivel de efectividad, cobertura y costos, por ejemplo los SMS tienen alto nivel de contacto, baja efectividad, mayor cobertura y bajo costo, por otro lado los gestores  bajo nivel de contacto, alta efectividad, poca cobertura y costo alto.

Tratamientos

Cobranza Tradicional

En la cobranza tradicional, un experto de cobranza genera la estrategia colocando los tratamientos de acuerdo a su experiencia sobre la cartera, zona geográfica, el saldo a recuperar y un presupuesto limitado para aplicar dichas herramientas. Este gerente de cobranza tiene muy claro que entre más tiempo el cliente deje de pagar es más difícil contactarlo.

Muchas veces la base de datos de los deudores es compartida con Call Centers & Agencias de cobranza y al enviar dicha información se genera un hueco de información en donde el cliente llega a pagar y dichos soportes externos no tienen actualizado el estado del cliente, generando con ello malestar y uso ineficiente de las herramientas al hacer un contacto innecesario y tener que pagar dicho contacto.

Actual situación -Scoring de Cobranza

Las instituciones están utilizan un modelo de Score de cobranza (ML) que arroja la probabilidad de pago construida con variables históricas de comportamiento de pago (la principal es días en atraso), perfil del cliente, información de la operación financiera, etc., como inicio es bueno pero en la mayoría de los casos el calculado de forma mensual y no se considera en la mayoría de los casos que fue lo que hizo que un cliente hiciera un pago; además el resultado del score para prevención utiliza el de comportamiento lo cual lo vuelve parecido al de origination.

En algunos casos se cuentan con consultas a buró de forma mensual para identificar cómo está pagando el cliente en otras instituciones pero no son alarmas en tiempo real, por lo que el tiempo de reacción para prevenir atrasos no es efectiva.

Aun así en la mayoría de los casos la estrategia es decidida por el gerente de cobranza  al decir que tratamiento aplicar durante un mes.

A pesar que las tecnologías han generado más forma de realizar pagos, se sigue teniendo el hueco de información con Call Centers & Agencias Externas.

Futuro de la Cobranza

El siguiente paso es utilizar modelos más especializados de Machine learning, conectar los avances en la tecnología y obtener más información que ayude a predecir cómo es la mejor forma de vender a un deudor que pague. Para obtener mejoras en el proceso como en la toma de decisión del tratamiento a aplicar se debe considerar lo siguiente:

Actuales:

  • Pronóstico de pago por comportamiento del cliente. Usar variables internas de comportamiento de pago.
  • Pronóstico de Pago por perfil. Similar al obtenido de un score de originación o comportamiento.
  • Tecnología aplicada para captación de pagos y manejo de movimientos, las famosas aplicaciones wallets que permiten transferencias y pagos de forma más rápida.

Nuevo:

  • Pronóstico por reacción a tratamiento. Identificar que canal de contacto y argumento de convencimiento es el más adecuado para que el cliente haga un pago.
  • Alarmas temprana . Contar con alarma que indique el alto de pagos en otros producto u otras instituciones (buro de Crédito) y/o si el cliente pierde sus ingreso o un incremento de su adeudo por otros préstamo que lo pueda sobre-endeudar.
  • Reconocimiento de Patrones. Pasar de un simple scoring a modelos de reconocimiento de patrones, que aprenda dinámicamente y reconozca rápidamente a futuro deudor. (Machine Learning)
  • Reconocimiento de tendencias. Utilizar información de big data y otras fuentes, para detectar grupos sociales, zonas geográficas que podrían dejar de pagar.
  • Aumento de canales de contacto. Utilizar redes sociales para incrementar el contacto con el cliente generando nuevas herramientas que tengan mejor cobertura, menor costo y efectividad.
  • Software interno. Un sistema software con la seguridad necesaria para se que se use en tratamientos externos, donde se comparta los datos de los clientes en atraso y se envíen los argumentos que deben seguir los apoyos externos.

Sistema de Inteligencia Artificial – Cerebro de la operación

Por ultimo no se debe mantener con todos los temas anteriores como islas, se debe construir un sistema de Inteligencia Artificial que permita unir toda esta información como un cerebro central que que aprenda dinámicamente para llevar las tareas de segmentación de la cartera, calculo de costos y administres estas herramientas y modelos de forma automática y dinámica para obtener los siguientes aspectos:

  1. Mas información del cliente en menor tiempo basado en alarmas tempranas.
  2. Segmentación de clientes más efectiva. no solo por bucket de atraso, sino por probabilidad de pago por canal de contacto, alarmas tempranas, tendencias y reacción a argumento de convencimiento.
  3. Argumento de convencimiento con mayor poder de acuerdo al perfil del cliente.
  4. Incremento de la tasa de contacto por más canales y re-uso de los actuales
  5. Asignación de tratamiento de forma optima (Menor costo y mayor efectividad).
  6. Incremento de la cobertura y localización del cliente.
  7. Reducción de tiempo de acción. No esperar un mes para aplicar otro tratamiento.
  8. Mayor control de apoyo externo. No huecos de información y mejorar la supervisión en apoyos externos, así como indicar el argumento de convencimiento de acuerdo a las políticas de la empresa.

Finalmente el beneficio de tener una mejor cobranza se verá reflejado en una mayor utilidad.

benef.png

Puede que algunos conceptos o puntos se me hayan ido al escribir este articulo, así que me gustaría saber tu opinión y con ello poder mejorar la información del mismo.

14 comentarios en “AI en la Cobranza”

  1. El modelo de cobranza actual/moderno es utilizar medios virtuales y con mayor efectividad. En la actualidad hay mayor respuesta con alta cobertura, menor costo y mayor efectividad el uso de WhatsApp, SMS y los correos electrónicos incluso con mayor respuesta que en llamadas o en cobranza presencial.

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  2. Me llama la atención que siempre en cobranza al consumo, se trate de resolver la mayor recuperación solo con grandes programas de llamadas y mensajes a los clientes, cuando se sabe que lo que tiene la mayor efectividad es el contacto directo con el cliente aunque el costo es alto y siempre es el pretexto para no llevarla a cabo. Se gasta mas comprando sistemas autónomos que no son todo lo efectivos que se espera y que adicionalmente se alimentan con datos erróneos de clientes, programas que solo dejan mensajes y no proporcionas opciones de solución a los clientes para que puedan pagar.
    En mi opinión la probabilidad de perdida que se diseña en los productos de crédito al menudeo no va acompañada de opciones de cobranza y de recuperación mínima para evitar perdidas y esto no se alinea con las estrategias de departamentos de cobranza, siempre funcionan como dos departamentos o áreas sin comunicación.

    Este seria mi comentario, espero te aporte algo.

    Lic. Mercedes Miranda Vázquez

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    1. Hola Mercedes gracias por tu respuesta, te doy la razón de que el medio mas efectivo es la visita, pero usualmente se tiene un budget limitado que determina o hasta limita el volumen de visitas a hacer, el que tú tengas un modelo que te diga que si visitas aún clientes tienes mayor posibilidad de éxito haría que tu tasa por gestor de cobranza aumente sin implicar un aumento en costo.. en mi experiencia primeros agotas los medios baratos y luego los caros, con un modelo no necesitas hacer eso y pasar la cartera de forma más rápida para un gestor, hay clientes que responden con solo un SMS, ¿ocuparías una visita?

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      1. No en etapas tempranas de 1 a 4 pv, pero a partir del 5pv seria mas especifico con la visita pero esta debe estar acompañadas de planes de salida o solución porque de otra forma se encarece aun mas el proceso, se trata de ser efectivos. En etapas tempranas de falta de pago las causa principal es el olvido del cliente o falta de liquidez, que generalmente con una llamada se solucionan.

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  3. La forma en que desarrollaste el concepto me pareció brillante. Efectivamente el gestionar la cartera de una forma “dinámica e inteligente” debería de ser muchísimo más rentable, con mucho mejores resultados.
    Excelente texto Dirian
    Saludos

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  4. Coincido plenamente en que la venta no termina hasta que el cliente líquida su balance, mientras sea tu cliente se trata de persuadirlo a que no se desvíe del acuerdo convenio y la utilización de argumentos de impacto serán claves para generar mayores probabilidades de éxito. Por otro lado, la detección temprana y acertada de un futuro escenario complejo de cobranza por medio de algoritmos hará que el impacto del contacto con el cliente tenga un resultado positivo en la rentabilidad siempre y cuando exista detrás un buen parámetro de medición que garantice la ejecución en campo.

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  5. Excelente artículo muy completo, sólo cómo comentario adicional lo importante que es analizar si un portafolio lo podemos atacar de manera masiva o es más de seguimiento, esto para ver si una herramienta es mas efectiva y/o rentable, no va a generar el mismo impacto una campaña de sms en una cartera de servicios cómo televisión por cable a una cartera de créditos hipotecarios.

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  6. Muy buenos puntos y resumes bien la aplicación del AI a nuestro día a día.
    Sin embargo considero que aun estamos lejos de tener un modelo tan especifico para cada empresa o para cada cliente.
    La clave en todo negocio financiero sigue siendo la originación de la venta que lleva implícito el cierre con el pago del balance, es decir, que aunque tengamos la mejor segmentación y herramientas que garanticen una recuperación, si no colocamos préstamos con base a una capacidad de pago y a un vinculo que genere voluntad en cliente, lo mas probable es que tengamos problemas en la recuperación monetaria.

    Saludos mi estimado

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  7. Dirian en el proceso de venta va intrínseco el riesgo de mora por lo tanto la cobranza, la cual es también un preámbulo para una renovación a tus clientes (no todos) pero incluso ahí como tu lo mencionas haces labor de venta para no perder o perder los menos.
    En las estrategias que mencionas:

    1.- prevención de atrasos: estas calificando el crédito y con la competencia se esta dando menos importancia al buro de crédito o circulo de crédito para ofrecer incluso leyendas de ” sin consultas de buro de crédito

    2.-Detener atrasos tempranos: creo que aquí radica mucho el control de la mora para evitar pasos a buckets, rangos , bandas de mora es vital la reacción inmediata en este que normalmente se mide en rango de días de atraso de 1 a 3 de 4 a 7 de 8 a 14 de 15 a 21 y de 21 a 30 días considerándolo como CONTROL DE MORA TEMPRANA.

    3.-Detener atrasos : Aquí ya tu mora avanzo y es una mora real y tu evidente provisión que implica por los días de atraso.

    En la parte del Futuro de la cobranza lo nuevo creo pertinente considerar:
    a) Tener proyectado el tiempo estimado en el que se espera la recuperación con variables de días vs días de atraso con los que cuenta el crédito
    b) Cruzar información con INEGI y obtener macros de tendencias actualizadas.

    Para finalizar en el Sistema de Inteligencia Artificial agregaría:

    9.- Medir las opciones de créditos por zona geográfica, ciudad, municipios
    10.- Tener un indicador real del mercado en términos de porcentajes mora de igual forma por zona geográfica, ciudad, municipios
    11.- Proveer al usuario el diagnostico del cerebro de la operación en cuanto a aperturas de nuevas branches, oficinas, unidades de negocio al decidir iniciar o expandir su negocio

    saludos cordiales!

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  8. La nueva revolución tecnológica permite tener nuevos medios de comunicación que hacen más efectiva la manera de recuperar cartera, atualmente existen empresas tecnología de medios de pago, pero que olvidan una parte importante el desarrollo de nuevas sistemas de
    alertas temprana de cobranza.

    Considero que las acciones de cobranza deben ser inmediatas y no esperar un mes para aplicar otro tratamiento como se menciona en el articulo, lamentablemente los tiempos de respuestas son necesarios y la cobranza no es inmediata.

    Excelente articulo, desde hoy seguidor para estar actualizado.

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  9. Excelente artículo,

    Me parece importante incorporar al artículo el tema de los chatbots y la manera en que debe existir una mayor sinergia entre la originación, uso y cobranza dentro del contacto que tienen los usuarios en las apps que utiliza. Me explico, inicialmente cuando se otorga una linea de crédito (originación), está únicamente se otorga por cierto % del originalmente solicitado y puede ir incrementando / reduciendo conforme se observe un correcto desempeño de la línea de crédito. En el caso de que se presenten complicaciones, en automático se comienza con el bloqueo o reducción de la línea a efectos de administrar y educar al cliente de manera preventiva para que la mora no sobrepase a una solución adecuada.

    Por otra parte, se puede implementar estategias en las cuales se vayan generando apartados de ahorro en donde el cliente conforme realiza algún tipo de compra, cierto % se vaya apartando de sus cuentas de ahorro para efectos de algún tipo de imprevistos.

    Ahora bien, con respecto al tema de cobranza, los chatbots considero que pueden resultar de gran ayuda a un menor costo. Te comparto dos artículos que me parecieron interesantes…

    https://www.bbva.com/es/chatbots-apps-futuro/

    https://www.bbva.com/es/el-avance-imparable-del-machine-learning-entre-las-tendencias-del-radar-de-tecnologias-2018/

    En espera de que se de tu utilidad quedo atento a tus comentarios…

    Saludos

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