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SAS: Analítica como pieza clave para optimizar los procesos de cobranza

Una solución integral de inteligencia artificial y machine learning permitirá reducir costos y optimizar los procesos de cobranza, según el comportamiento del cliente

Gadgerss Por Gadgerss
8 noviembre, 2022
En Noticias
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SAS: Analítica como pieza clave para optimizar los procesos de cobranza
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Dado el complejo escenario económico que se vive a nivel mundial, de acuerdo con Karla Bittencourt, Especialista en Gestión de Riesgos y Analítica Avanzada de SAS, los consumidores están dejando de ser buenos pagadores, afectando la recaudación de las compañías financieras. Por esta razón, dice la especialista, las entidades están cambiando sus modelos de negocio a soluciones con cobros inteligentes y más automatizados. 

Ante este escenario, junto con Carolina Velásquez, Especialista en Analítica Avanzada y Machine Learning de SAS, Bittencourt explicó, en el reciente webinar “Maximice su cobranza y convierta deudores en clientes leales” organizado por SAS, cuáles son las nuevas estrategias de cobro de créditos que deben tener en cuenta las compañías considerando el nuevo escenario económico y el perfil de los consumidores.

“El cambio en el comportamiento de los clientes ha provocado una disminución de las ganancias de las empresas, ha aumentado las tasas de default de los clientes, entre otros factores crediticios. Esto ha ocasionado que los modelos para determinar si un cliente era bueno o malo como pagador se vea deteriorado por el cambio de perfil, lo que conlleva a que la calidad crediticia de los clientes baje” agregó Karla Bittencourt, Especialista en Gestión de Riesgos y Analítica Avanzada de SAS.

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Asimismo, las especialistas explicaron que existen 4 desafíos que enfrentan las industrias financieras, las instituciones del gobierno, las agencias tributarias, las empresas de telecomunicaciones, de servicios de energía, gas, entre otros, al gestionar sus cobranzas. Estos desafíos son:

  1. Recuperación: Recaudar más efectivo de los deudores para disminuir las provisiones por riesgo crediticio  
  2. Rapidez: Al momento de cobrar hay que ser mucho más rápido y anticiparse al comportamiento de los clientes. 
  3. Optimizar los recursos para la cobranza: Recaudar de una manera más eficiente a menor costo. 
  4. Evitar la insatisfacción: No provocar la insatisfacción de aquellos clientes se pondrían al día de todos modos sin hacer una gestión de cobranza. 

Es por ello que, para enfrentar estos desafíos, las ejecutivas de SAS recomendaron que es importante potenciar y operacionalizar la cobranza de principio a fin, automatizando la estrategia, lo que traerá beneficios como: 

  • Administrar la capacidad de cobranzas 
  • Reducir la deuda incobrable 
  • Controlar los costos de recuperación 
  • Mejorar la experiencia del cliente al momento de realizar la cobranza
  • Mantener el cumplimiento 
  • Gestionar la rotación de los agentes de cobranza 
  • Mejor seguimiento del rendimiento de las estrategias de cobranza
  • Mejora continua de las estrategias de cobranza

En esa misma línea, durante el webinar “Maximice su cobranza y convierta deudores en clientes leales”, las especialistas agregaron que implementar modelos de analítica ayudarán a las empresas a tener un proceso dinámico desde los datos hasta las decisiones, de forma que se cobre más, más rápido y a un menor costo.

“Un proceso dinámico consiste en tener acceso directo a la base de datos con información necesaria y en base a ello desarrollar modelos analíticos para hacer una cobranza más personalizada. Luego, definir los micro segmentos con una gama de distintos perfiles para definir quienes son de alto riesgo, bajo riesgo, alta contactabilidad, entre otros. Por último, elegir el canal de comunicación para contactarse y la modalidad” especificó Bittencourt.

Finalmente, Carolina Velásquez recordó que SAS posee una solución completa que inicia desde el análisis de los datos hasta el fin del proceso de cobranza, lo cual permite automatizar la toma de decisiones, integrando los sistemas operacionales y combinando las reglas de negocio y analítica.

 “Contar con componente analítico como motor de decisión permite reducir el riesgo y mejorar los resultados, optimizar la gestión de reglas comerciales y las interacciones de gran volumen con los clientes de forma eficaz y coherente brindándole tratamientos distintos según cada segmento de clientes” concluyó Velásquez.

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