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Artículo por: Team Moonflow Colombia
La inteligencia artificial (AI) está marcando un antes y un después en la manera en que interactuamos con la tecnología. Aunque estamos más familiarizados con el uso de AI en asistentes virtuales (como Alexa o Siri), lo cierto es que las disciplinas de esta tecnología van más allá de las soluciones conversacionales. Otras ramas de la inteligencia artificial abarcan el machine learning, el data mining, las redes neuronales artificiales, etc.
En esta publicación queremos abordar qué es machine learning y cómo puede tener un impacto en la gestión de cuentas por cobrar.
¿Qué vas a encontrar en este texto?
- Machine learning: ¿qué es y cómo funciona?
- ¿Para qué sirve el machine learning?
- ¿Cómo se usa el machine learning en cobranzas?
Machine learning: ¿qué es y cómo funciona?
El machine learning, o aprendizaje automático, es una tecnología que permite a las máquinas ejecutar tareas sin necesidad de programación explícita. ¿Cómo lo logra? A través del análisis de grandes volúmenes de datos, identificando patrones que le permiten mejorar y tomar decisiones de manera autónoma.
Esta tecnología se basa en algoritmos, que procesan los datos y los utilizan para aprender. Existen tres tipos principales:
- Aprendizaje supervisado: utiliza datos etiquetados, lo que permite a la IA tomar decisiones basadas en ejemplos previos.
- Aprendizaje no supervisado: no cuenta con etiquetas ni parámetros predefinidos, sino que analiza la información en busca de patrones para organizarlos.
- Aprendizaje por refuerzo: la IA aprende mediante prueba y error, ajustando su comportamiento según las recompensas o penalizaciones que recibe.
Gracias a estos enfoques, el machine learning es una herramienta clave en la automatización, la predicción y la toma de decisiones en diversas industrias.
¿Para qué sirve el machine learning?
Esta tecnología, derivada de la inteligencia artificial, tiene aplicaciones en múltiples industrias, optimizando procesos y mejorando la experiencia del usuario. ¡Aquí tienes algunos ejemplos de uso!
- E-commerce y contenido digital. El machine learning es clave en plataformas como Amazon, YouTube o TikTok, donde se utiliza para ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en el historial de búsqueda y visualización de cada usuario. Esto mejora la retención y la experiencia en la plataforma.
- Industria automotriz. Se emplea en la fabricación de vehículos inteligentes, mejorando tanto la seguridad como la experiencia de conducción. Los sistemas de asistencia avanzada al conductor (ADAS) y los autos autónomos utilizan machine learning para reconocer señales de tráfico, detectar obstáculos y anticipar movimientos.
- Ciberseguridad. En este campo, el machine learning se aplica en el análisis de amenazas para detectar malware, fraudes y ataques informáticos. Gracias al aprendizaje continuo, los sistemas pueden identificar patrones sospechosos y reaccionar en tiempo real ante nuevas amenazas.
¿Cómo se usa el machine learning en cobranzas?
El machine learning está transformando el ámbito financiero, llevando la recuperación de deudas a un nivel completamente nuevo. Esta tecnología permite a las empresas mejorar la eficiencia, reducir costos y tomar decisiones mucho más acertadas basadas en datos reales.
- Predicción precisa de morosidad. El machine learning analiza el comportamiento de pago de cada cliente, su perfil financiero y su historial, para predecir con precisión el riesgo de morosidad. Gracias a esto, las empresas pueden anticiparse a posibles incumplimientos de pago, actuar con mayor rapidez y reducir el riesgo de impagos.
- Segmentación y personalización de acciones de cobranza. Los algoritmos permiten segmentar a los deudores según sus características, lo que facilita la creación de estrategias de cobranza personalizadas. Ya no hay enfoques genéricos. Cada cliente recibe el mensaje adecuado en el momento justo, lo que optimiza los recursos y mejora las tasas de recuperación.
- Ajuste dinámico con aprendizaje continuo. El aprendizaje por refuerzo se adapta constantemente, ajustando las estrategias de cobranza según los resultados obtenidos. Esto permite una optimización continua, haciendo que cada contacto sea más efectivo, sin necesidad de intervención humana constante.
- Mejor experiencia del cliente. Gracias a la automatización y la comunicación no intrusiva, el machine learning no solo mejora la eficiencia, sino que también fortalece la relación con el cliente. Herramientas como el análisis de sentimientos permiten entender cómo se siente el cliente, ajustando el tono y contenido de los mensajes para ser más empáticos y efectivos.
El resultado: una mayor tasa de recuperación de deudas y una relación más sólida y de confianza con los clientes, que aumenta la lealtad y mejora la imagen de la empresa.
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