Ventajas de usar la IA para predecir el comportamientos de pago

¿Se puede usar la IA para predecir comportamiento de pago? Sí, de hecho, las entidades bancarias y fintech que ofrezcan préstamos B2B o B2C deberían usarla. Esta es una medida que permite mitigar el riesgo de impagos y tener un mejor control y seguimiento de las cuentas por cobrar.

¿Qué vas a encontrar en este texto?

• ¿Qué es la predicción de pagos con IA?
• ¿Cómo funciona la IA para predecir el comportamiento de pago?
• Ventajas de usar la IA en estrategias de cobranza
• Ejemplos de uso de evaluación de riesgo de clientes con IA 
• Preguntas frecuentes

 ¿Qué es la predicción de pagos con IA?

La inteligencia artificial es una tecnología que permite imitar ciertos procesos del pensamiento humano para encargar a las máquinas tareas complejas. En finanzas, la IA se aplica en el desarrollo de herramientas que agilizan y optimizan la labor de distintas áreas.

En el caso de la predicción de pagos con IA, esta tecnología permite anticipar con precisión cuándo y cuánto dinero ingresará o saldrá de la empresa. Analizando grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real, identifica patrones de pago de clientes y proveedores, detecta posibles retrasos o riesgos de impago, y genera proyecciones que facilitan la planificación financiera y la toma de decisiones.

¿Cómo funciona la IA para predecir el comportamiento de pago?

La inteligencia artificial aplicada a la gestión de pagos funciona sobre un principio básico: usar datos históricos y actuales para anticipar la conducta financiera de los clientes.

El proceso del funcionamiento de la IA está conformado de varias etapas, entre ellas: 

• Análisis del historial. El sistema revisa los registros de facturación y cobro: plazos pactados, retrasos pasados, montos, frecuencia de operaciones y relación comercial. A esto suma variables externas como sector económico, situación financiera de la empresa cliente o condiciones macroeconómicas.
  
• Identificación de patrones. Con esa información, la IA encuentra correlaciones. Por ejemplo, que facturas de cierto monto suelen pagarse más tarde, que clientes de determinada zona presentan mayor riesgo o que determinados períodos del año concentran más demoras.
  
• Cálculo de riesgo individual.  A cada cliente se le asigna una puntuación de probabilidad de retraso o impago. Este “score” no es estático: cambia conforme el cliente interactúa y genera nuevos datos.
  
• Actualización continua.  El modelo aprende con cada pago cumplido o incumplido. Así, la predicción se va afinando en el tiempo y se adapta a nuevas condiciones del mercado o de la cartera.
  
• Entrega de insights accionables.  Finalmente, los resultados se muestran en paneles claros para tesorería y dirección financiera: qué clientes requieren un contacto más proactivo, qué facturas conviene priorizar en la cobranza y cómo se distribuye el riesgo en la cartera.
  

Ventajas de usar la IA en estrategias de cobranza

Como la IA es útil para predecir el comportamiento de pago, no solo puede usarse para la aprobación de créditos a clientes; sino también para el proceso mismo de cobranza. En cuanto a qué beneficios ofrece usar IA en estrategias de cobranza, podemos mencionar:

• Anticipación de retrasos: la IA puede señalar, por ejemplo, que un cliente que normalmente paga a 30 días está comenzando a extenderse a 45. Esto permite enviar recordatorios anticipados o renegociar plazos antes de que el atraso se convierta en un impago.
  
• Priorización de acciones: al clasificar cuentas según nivel de riesgo, el sistema puede indicar que el 20% de los clientes representa el 80% del riesgo de mora. Así, el equipo concentra llamadas o gestiones personalizadas en esos casos, mientras los clientes de bajo riesgo reciben recordatorios automáticos.
  
• Mejor relación con los clientes: al contar con predicciones más exactas, es posible enviar recordatorios en el momento justo, evitando notificaciones innecesarias a quienes siempre cumplen. Esto mejora la percepción del servicio y fortalece el vínculo comercial.
  
• Mayor liquidez y previsibilidad: si el sistema predice que un grupo de clientes retrasará pagos en la campaña de fin de año, la empresa puede ajustar su calendario de gastos y asegurar fondos alternativos, manteniendo la estabilidad del flujo de caja.
  
• Estrategias basadas en datos: con los patrones detectados, la empresa puede diseñar campañas específicas, como ofrecer descuentos por pronto pago a clientes que suelen retrasarse, o flexibilizar plazos a quienes cumplen regularmente para fidelizarlos aún más.
  

Ejemplos de uso de evaluación de riesgo de clientes con IA

Con este acercamiento al uso de la inteligencia artificial para la predicción de comportamiento de pagos ¿cómo puedes usarla en tu negocio?  Imaginemos algunos escenarios. 

Empresa 1. Fintech de préstamos para autónomos

Una fintech española que concede microcréditos a autónomos puede aplicar IA para analizar el historial de pagos de cada solicitante, sus ingresos mensuales y la estacionalidad de su sector (por ejemplo, turismo o comercio). Con ello, el sistema asigna un nivel de riesgo y determina montos, plazos o tipos de interés más ajustados a cada perfil, reduciendo la morosidad y optimizando la gestión del crédito. 

Empresa 2. Empresa exportadora

Una exportadora española que factura a clientes en distintos países puede usar IA para mejorar su cash flow forecast. La herramienta analiza el historial de pagos de cada cliente e incorpora factores externos como diferencias culturales en los plazos de cobro, fluctuaciones del tipo de cambio o retrasos logísticos que afectan a la facturación. Gracias a estas predicciones más precisas, la empresa obtiene una visión clara de su liquidez futura, lo que le permite planificar cobros, ajustar gastos y garantizar estabilidad en su flujo de caja.

Empresa 3. Empresa de logística que da crédito B2B

Una compañía logística española que ofrece servicios a crédito a empresas puede beneficiarse de la IA para analizar el comportamiento de pago de su cartera. El sistema detecta patrones, como clientes que suelen retrasarse en periodos de alta demanda (por ejemplo, campañas navideñas o rebajas), o sectores que presentan mayor riesgo de impago. Con estos datos, la empresa puede priorizar la gestión de cobros, renegociar condiciones y asegurar un flujo de caja estable para sostener sus operaciones.

La predicción de pagos con IA no es solo una tendencia, sino una herramienta estratégica para mejorar la liquidez y reducir riesgos financieros. El siguiente paso es claro: listar, evaluar y elegir la solución que mejor se adapte a tu empresa. Apostar por un software de cobro con capacidades de predicción de pagos con IA marcará la diferencia en tu gestión.