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?
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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:
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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