El aprendizaje automático en cobranzas está mejorando las tasas de conversión en este sector a partir de la integración de soluciones como los software de cobranza impulsados por IA, gracias a los cuales se puede predecir riesgos de impagos, personalizar las comunicaciones en tiempo real e incluso mejorar los flujos de cobranza.
Y este no es un uso exclusivo, el machine learning también ha revolucionado las finanzas en general, al automatizar procesos complejos. HSBC, por ejemplo, logró disminuir el fraude en banca telefónica en un 50% mediante sistemas de autenticación basados en IA. Y hay plataformas de comercio electrónico que han reducido en un 40% los casos de fraude gracias al análisis en tiempo real de patrones de comportamiento.
Estos avances evidencian el alcance transformador de la IA en múltiples áreas financieras. A continuación, explicaremos con más detalle su impacto específico en las cobranzas.
¿Qué vas a encontrar en este texto?
¿Cómo funciona? Este modelo evalúa en tiempo real el riesgo de que un cliente incumpla sus pagos, ajustando continuamente su análisis con los datos más recientes sobre su comportamiento. Así, se mantiene una predicción siempre actualizada que mejora la precisión al identificar a quienes realmente presentan riesgo.
¿Qué datos se necesitan? Historial de pagos, registros de interacciones previas y señales actuales como cambios en el comportamiento de pago o respuestas a campañas de cobranza.
¿Qué resultados genera? Permite focalizar la gestión en los clientes con mayor probabilidad de retraso o incumplimiento, optimizando recursos y anticipando problemas.
¿Cómo funciona? En lugar de enviar comunicaciones genéricas, esta solución adapta mensajes y selecciona canales basándose en las preferencias y comportamiento individual de cada cliente, aumentando la efectividad y mejorando la experiencia del usuario.
¿Qué datos se necesitan? Información del cliente, historial de respuesta a mensajes y canales preferidos para contacto.
¿Qué resultados genera? Incrementa la tasa de contacto y respuesta, reduce costos y mejora la relación con el cliente durante la cobranza.
¿Cómo funciona? Este enfoque clasifica a los clientes en grupos según su probabilidad de pagar, permitiendo asignar de manera inteligente los recursos y las estrategias de cobranza a cada segmento para maximizar la recuperación de deuda.
¿Qué datos se necesitan? Comportamiento histórico de pago, retrasos de pago previos y señales recientes que indiquen disposición al pago.
¿Qué resultados genera? Mejora la tasa global de recuperación, reduce costos operativos y disminuye el desgaste con clientes de bajo riesgo.
¿Cómo funciona? Con este modelo se identifican señales tempranas de clientes que podrían caer en mora, detectando patrones específicos en su comportamiento de pago para anticipar posibles incumplimientos y actuar preventivamente.
¿Qué datos se necesitan? Historial de pagos atrasados, frecuencia y montos de cuotas no pagadas, además de cambios recientes en el comportamiento financiero.
¿Qué resultados genera? Facilita la aplicación de estrategias de cobranza personalizadas que se ajustan al tipo de comportamiento moroso detectado.
¿Cómo funciona? Esta solución aprovecha el machine learning para coordinar y ajustar dinámicamente las acciones de cobranza, seleccionando en tiempo real el momento, canal y mensaje óptimos para cada cliente, lo que incrementa la eficiencia y reduce la intervención manual.
¿Qué datos se necesitan? Datos históricos y en tiempo real sobre comportamiento de pago, interacciones previas, respuestas a gestiones y montos adeudados.
¿Qué resultados genera? Optimiza el uso de recursos y mejora las tasas de recuperación al enfocar las acciones que realmente funcionan para cada caso.
No necesitas desarrollar tecnología de machine learning desde cero. Lo clave es encontrar soluciones que ya integren estos modelos avanzados y que puedan potenciar tu gestión de cobranza. Por ejemplo, plataformas de cobranza como Moonflow aplican inteligencia artificial avanzada para optimizar la gestión y acelerar la recuperación de pagos, además de integrarse fácilmente con los principales ERP del mercado, sin complicaciones técnicas. Así, puedes enfocarte en escalar tu negocio mientras la tecnología se encarga de mejorar tus resultados.
1. ¿Qué modelos son más efectivos para las cobranzas?
En cobranzas, los modelos que han demostrado mejor rendimiento combinan precisión y flexibilidad para captar patrones complejos en el comportamiento de pago. Entre ellos destacan:
2. ¿Cuánto tiempo tarda en entrenarse un modelo?
El tiempo de entrenamiento varía según la cantidad y complejidad de los datos disponibles. Puede ir desde unas horas hasta varios días o semanas. Por eso, en lugar de desarrollar una solución de machine learning desde cero, muchas fintech prefieren usar plataformas ya entrenadas o que actualizan automáticamente sus modelos.
3. ¿Qué datos necesita una fintech para empezar?
Para iniciar con machine learning en cobranza, una fintech debe contar con datos históricos de pagos y morosidad, registros de interacciones previas con los clientes (como llamadas, mensajes y respuestas), información sobre saldos pendientes y fechas clave, así como datos actualizados que reflejen cambios recientes en el comportamiento de pago.
4. ¿Qué riesgos o errores comunes hay?
Algunos riesgos frecuentes incluyen usar datos de mala calidad o incompletos, lo que degrada la precisión del modelo; no actualizar los modelos regularmente, lo que hace que pierdan vigencia frente a cambios en el comportamiento de los clientes; y depender excesivamente de la automatización sin supervisión humana, lo que puede generar decisiones inapropiadas o afectar la relación con el cliente. Por eso, es fundamental combinar la tecnología con el análisis experto y mantener un monitoreo constante del desempeño.