¿Cómo impacta el machine learning en la cobranza?

Machine learning ¿qué es? El machine learning, o aprendizaje automático, es una disciplina clave dentro de la inteligencia artificial que permite a los sistemas informáticos aprender y mejorar de forma autónoma a partir del análisis de grandes volúmenes de datos. 

Esta capacidad para identificar patrones y hacer predicciones sin necesidad de programación explícita está revolucionando la transformación digital en diversas industrias, incluida la financiera.

En el contexto de la gestión de cobranzas, el machine learning potencia significativamente la eficiencia operativa al facilitar el análisis predictivo y la automatización de procesos. 

Al integrar esta tecnología en un software de gestión de cobranzas las empresas pueden optimizar la priorización de cuentas, automatizar el contacto con clientes morosos y diseñar estrategias personalizadas para mejorar las tasas de recuperación.

Para las organizaciones peruanas que buscan modernizar sus procesos y maximizar la rentabilidad, entender cómo funciona el machine learning y sus aplicaciones en el software de cobranzas es fundamental para optimizar recursos y mejorar los resultados financieros. 

A continuación, analizaremos cómo funciona el machine learning en la gestión de cobranzas. 

¿Qué vas a encontrar en este texto?

• ¿Por qué es relevante aplicar machine learning en la gestión de cobranzas?
• ¿Qué tipos de algoritmos de machine learning se usan en cobranzas?
  • 1. Regresión logística: anticipar el riesgo de morosidad
  • 2. Agrupamiento en clústeres: segmentación sin sesgos
  • 3. Árboles de decisión y bosques aleatorios: decisiones explicables
  • 4. Redes neuronales: encontrar patrones complejos
• Casos de uso reales del machine learning en cobranzas

¿Por qué es relevante aplicar machine learning en la gestión de cobranzas?

La gestión de cobranzas es un desafío común en muchas industrias, como finanzas, telecomunicaciones, servicios y comercio. Aplicar machine learning en este proceso puede marcar una gran diferencia. ¿Por qué? Porque esta tecnología ayuda a mejorar resultados, reducir costos y cuidar la experiencia del cliente. 

Pero ¿cómo mejora el machine learning la automatización en cobranzas? Los beneficios clave del machine learning en cobranzas son:

• Automatización del contacto con clientes morosos. El machine learning permite automatizar y personalizar las comunicaciones con los clientes en mora, adaptando mensajes y canales según el perfil y comportamiento de cada deudor. Esto reduce la carga operativa del equipo de cobranza y mejora la experiencia del cliente, al recibir información oportuna y relevante.
  
• Optimización del tiempo y priorización de cuentas. Gracias a la capacidad predictiva, los sistemas pueden identificar las cuentas con mayor riesgo o potencial de recuperación, permitiendo que los gestores de cobranza enfoquen su tiempo y recursos en los casos más urgentes o rentables, lo que incrementa la productividad general.
  
• Aumento en las tasas de recuperación. El análisis de patrones y el aprendizaje continuo posibilitan diseñar estrategias más efectivas y personalizadas para cada segmento de cartera, elevando las tasas de recuperación y disminuyendo las pérdidas por morosidad.
  
• Reducción de costos operativos. Al automatizar tareas repetitivas y predecibles, el machine learning contribuye a disminuir costos asociados a la gestión de cobranzas, liberando recursos humanos para actividades que requieren mayor intervención y juicio, lo que optimiza el presupuesto operativo.
  
• Mejora en la experiencia del cliente. El enfoque personalizado que ofrece el machine learning ayuda a gestionar las cobranzas de forma menos invasiva, adaptándose a las necesidades y posibilidades de cada cliente, lo que puede aumentar la satisfacción y fidelidad, evitando daños en la relación comercial.
• Gestión proactiva del riesgo. Los modelos predictivos permiten anticipar comportamientos de impago o incumplimiento, facilitando la toma de decisiones oportunas para mitigar riesgos y diseñar planes preventivos que eviten la morosidad o la pérdida de cartera.
  

¿Qué tipos de algoritmos de machine learning se usan en cobranzas?

El uso de algoritmos de machine learning en las cobranzas está creciendo porque permiten tomar decisiones más inteligentes, automatizadas y personalizadas. Si consideramos lo dicho por IBM sobre los algoritmos de aprendizaje automático más comunes (IBM, 2024), encontramos que muchos de ellos pueden adaptarse a los procesos de cobranza para mejorar la predicción, segmentación y eficiencia operativa.

1. Regresión logística: anticipar el riesgo de morosidad

Este algoritmo permite clasificar a los clientes según su probabilidad de pagar o no una deuda, basándose en variables como montos adeudados, tiempo de retraso o historial de pago. Al integrarlo en un software de gestión de cobranzas, las organizaciones pueden priorizar mejor los casos críticos, anticiparse a incumplimientos y diseñar estrategias preventivas más eficaces.

2. Agrupamiento en clústeres: segmentación sin sesgos

Los modelos de clustering analizan grandes volúmenes de datos para encontrar patrones comunes entre los deudores, sin necesidad de una clasificación previa. Esto facilita agrupar clientes con comportamientos similares (por ejemplo, quienes suelen pagar después del segundo recordatorio) y adaptar las acciones de cobranza a cada grupo. Es una herramienta clave para personalizar sin depender solo del juicio humano.

3. Árboles de decisión y bosques aleatorios: decisiones explicables

Estos algoritmos ayudan a decidir cuál es la mejor acción para seguir con cada cuenta, considerando múltiples factores al mismo tiempo. Por ejemplo, pueden determinar si conviene enviar un correo, hacer una llamada o escalar el caso a gestión presencial. Además, al ser modelos interpretables, permiten auditar las decisiones del sistema, lo que es especialmente útil en sectores regulados.

4. Redes neuronales: encontrar patrones complejos

Inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, las redes neuronales son útiles para reconocer relaciones no evidentes en el comportamiento de los clientes. En cobranzas, pueden predecir patrones como el momento ideal para contactar a un cliente o la combinación de acciones más efectiva según su perfil. Aunque son más complejas de interpretar, su capacidad de análisis puede marcar una diferencia en carteras grandes y diversas.

Casos de uso reales del machine learning en cobranzas

Un caso relevante en el contexto peruano fue documentado por Palomino Mendoza en su investigación titulada Machine Learning en la mejora en la gestión de cobranza en la empresa Externa S.A.C. – Lima 2022.

El estudio evaluó cómo el uso de técnicas de machine learning podía mejorar la eficiencia operativa en una empresa de cobranzas que enfrentaba deficiencias en sus procesos, como estrategias poco efectivas, baja facturación y descontrol de indicadores por asesor.

Tras la implementación de modelos predictivos y herramientas de análisis automatizado, se observaron mejoras concretas en tres indicadores clave:

• Incremento del rendimiento por asesor: 33,24 %
• Mejora en la productividad del asesor: 25,44 %
• Aumento de la rentabilidad por asesor: 56,21 %

Estos resultados respaldan el impacto positivo que puede tener el machine learning  dentro de empresas dedicadas a la gestión de cobranzas.

El estudio completo está disponible en el repositorio de la Universidad César Vallejo:
 🔗 https://hdl.handle.net/20.500.12692/106382

Adoptar machine learning en la gestión de cobranzas no solo mejora la eficiencia operativa, sino que transforma la manera en que las organizaciones priorizan, comunican y recuperan cartera.

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