¿Cómo aplicar la IA en la gestión de cobranzas en empresas?

Actualmente, usamos la inteligencia artificial en gran parte de nuestra vida, incluso sin saberlo. Por ejemplo, está el caso de Youtube, que utiliza inteligencia artificial para recomendar videos según tus intereses, historial de reproducciones y hábitos de visualización. Y así como podemos usar esta tecnología en la cotidianeidad, también se puede usar IA en gestión de cobranzas. 

¿Qué vas a encontrar en este texto?

• ¿Cómo funciona la automatización de cobranzas con IA?
• ¿Qué beneficios aporta la IA en gestión de cobranza?
• ¿Cómo implementar la automatización de cobranzas con IA?
• Casos de uso clave de inteligencia artificial en cobranza
  
• La IA es un aliado en la gestión de cobranzas
  

¿Cómo funciona la automatización de cobranzas con IA?

La automatización de cobranzas con IA opera mediante sistemas que gestionan de manera simultánea y autónoma distintas interacciones con los clientes, como llamadas, mensajes y recordatorios de pago. 

Al usar tecnología, como el software de cobranzas con IA se pueden priorizar contactos según criterios predefinidos, coordinar campañas preventivas y mantener la comunicación en múltiples canales de forma continua. 

Además, los programas con inteligencia artificial analizan los datos de cada interacción para ajustar de manera dinámica los procesos de cobranza.

¿Qué beneficios aporta la IA en gestión de cobranza?

Algunos beneficios clave son:

• Mejora la eficiencia en la recuperación de pagos: permite anticipar qué clientes tienen mayor probabilidad de pagar y enfocar los esfuerzos del equipo en ellos.
  
• Optimiza la comunicación con los clientes: analiza el tono y la actitud en las interacciones para ajustar el enfoque y mejorar la experiencia del cliente.
  
• Permite estrategias más personalizadas: segmenta a los clientes según comportamiento de pago y características, aumentando la efectividad de las acciones de cobranzas.
  
• Reduce la carga manual y errores humanos: automatiza tareas repetitivas como recordatorios de pago o actualización de registros.
  
• Facilita la priorización de recursos: evalúa el riesgo crediticio de cada cliente y ayuda a decidir dónde concentrar los esfuerzos del equipo.
  
• Aporta soporte en tiempo real al equipo: sugiere estrategias durante las interacciones, ayudando a tomar decisiones más rápidas y acertadas.
  
• Incrementa la efectividad de los mensajes y acercamientos: personaliza la comunicación según historial de pago y comportamiento del cliente, logrando respuestas más positivas y oportunas.
  

¿Cómo implementar la automatización de cobranzas con IA?

Aquí te mostramos algunas aplicaciones de la IA en gestión de cobranzas:

1. Segmentación de clientes con IA

La IA permite clasificar a los clientes según su comportamiento de pago, historial o antecedentes crediticios, tipo de deuda, canal preferido y predisposición a interactuar. Esto facilita personalizar las estrategias de cobranzas para cada segmento, asegurando que los mensajes y acciones se ajusten a las necesidades y características de los deudores. Además, permite distinguir rápidamente qué clientes requieren atención humana directa y cuáles pueden ser gestionados mediante automatización.

2. Priorización de cobranzas

Gracias al análisis de datos históricos y en tiempo real, la IA ayuda a identificar qué clientes tienen mayor riesgo de incumplimiento y cuáles presentan mayor probabilidad de pago. Esta priorización asegura que el equipo enfoque sus recursos en los casos de mayor valor o complejidad, optimizando la eficiencia y el tiempo de los agentes. Sistemas de puntuación de riesgo y modelos predictivos guían estas decisiones.

3. Contacto automatizado con IA

La automatización permite gestionar interacciones de manera simultánea y continua mediante bots, IVR (respuesta de voz interactiva), mensajes de WhatsApp o correo electrónico, y recordatorios automáticos. Esto libera a los agentes de tareas repetitivas, garantiza respuestas 24/7 y mantiene la comunicación consistente en múltiples canales, ajustándose al canal favorito del cliente. La IA también puede sugerir acciones o respuestas en tiempo real durante la interacción con el cliente, aumentando la efectividad de cada contacto.

4. Negociación y gestión de acuerdos

Aunque los sistemas automatizados manejan los casos simples, la IA brinda soporte estratégico a los agentes en interacciones más complejas. Mediante asistencia en vivo, la tecnología analiza la conversación y sugiere acciones de negociación o pasos a seguir, mejorando la resolución en el primer contacto y facilitando la personalización de acuerdos de pago según el perfil del cliente.

5. Previsión y análisis de cobranzas

La IA analiza grandes volúmenes de datos históricos y actuales para anticipar comportamientos de pago futuros. Esto permite planificar estrategias preventivas, generar alertas sobre posibles incumplimientos y optimizar la asignación de recursos de cobranza. Además, los resúmenes automáticos de interacciones y el acceso rápido a la información permiten un seguimiento más eficiente de la cartera, mejorando la capacidad de decisión basada en datos.

Casos de uso clave de inteligencia artificial en cobranza

Para aclarar el uso de la IA en cobranzas, veamos algunos ejemplos hipotéticos:

Segmentación dinámica de clientes:

Una fintech de microcréditos en Argentina con 1.000 clientes y préstamos promedio de $50.000 descubre que muchos pagos se retrasan al final del mes porque coinciden con fechas de salario. La IA analiza historial de pagos, monto de deuda y canal de contacto preferido, y clasifica a los clientes según riesgo y probabilidad de pago en esa fecha específica. Los agentes priorizan los casos de mayor riesgo, mientras que los clientes con historial regular reciben recordatorios automáticos vía WhatsApp un par de días antes del vencimiento, reduciendo la morosidad o el índice de incobrabilidad sin sobrecargar al equipo.

Priorización inteligente de cobranzas:

Un banco de préstamos personales en Buenos Aires con una cartera de 5.000 clientes morosos por un total de $150 millones. La IA detecta que ciertos clientes con deudas medianas tienen historial de retrasos recurrentes y alta probabilidad de impago, mientras que otros con deuda más alta suelen pagar puntualmente. Con esta información, el equipo contacta primero a los clientes con mayor riesgo y utiliza estrategias diferenciadas, optimizando recursos y aumentando la recuperación efectiva.

Contacto automatizado multicanal:

Una empresa de telecomunicaciones que factura mensualmente a 20.000 clientes nota que muchos llaman al call center para consultar saldo o fechas de pago. La IA envía recordatorios automáticos por SMS y WhatsApp y gestiona consultas simples con un chatbot que responde sobre saldos y vencimientos. Esto libera a los agentes humanos para tratar casos de facturas impagas complejas o conflictos de servicio, reduciendo tiempos de espera y aumentando la satisfacción del cliente.

La IA es un aliado en la gestión de cobranzas

Hoy, la inteligencia artificial en cobranzas forma parte de nuestra realidad y se convierte en una aliada estratégica si aprendemos a usarla y aprovechar todas sus funcionalidades.  Lejos de reemplazar a los cobradores de la empresa, actúa como un apoyo que optimiza sus tareas y mejora los resultados. La pregunta es: ¿estás listo para implementarla? Si todavía no lo hiciste, el siguiente paso es conocer más sobre Moonflow. ¡Agendá ahora tu demo gratuita!