¿Qué es el machine learning y cómo funciona? El machine learning (ML) es una rama avanzada de la inteligencia artificial que se ha expandido rápidamente en diferentes sectores, destacando por su capacidad para aprender de grandes volúmenes de datos y realizar predicciones precisas.
Esto hace que su potencial en la gestión de cobranza sea prometedor, puesto que las empresas pueden aprovechar esta tecnología para optimizar sus procesos, anticipar riesgos y adaptar sus estrategias para mejorar la eficiencia y resultados.
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La gestión de cobranzas enfrenta retos complejos que demandan soluciones más inteligentes y adaptativas. En un entorno donde las decisiones deben ser rápidas y basadas en datos confiables, el machine learning permite analizar información histórica y en tiempo real para identificar patrones en el comportamiento de pago de los clientes. Esto ayuda a predecir con mayor precisión quiénes tienen más probabilidades de cumplir con sus obligaciones, y bajo qué condiciones.
Además, el ML facilita la segmentación dinámica de clientes, lo que permite a los equipos de cobranza enfocar sus recursos de manera más eficiente, priorizando casos con mayor potencial de recuperación. También posibilita la automatización de tareas repetitivas y la personalización de las comunicaciones, mejorando la experiencia del cliente y la tasa de éxito en las gestiones.
El machine learning emplea distintos tipos de algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar sus predicciones con el tiempo. En el contexto de las cobranzas, algunos de estos algoritmos son especialmente relevantes para anticipar comportamientos de pago, segmentar clientes y optimizar estrategias.
Son algoritmos que analizan la relación entre diferentes variables para predecir un resultado numérico. En cobranzas, esto significa estimar la probabilidad de que un cliente pague dependiendo de factores como el monto adeudado, el tiempo que lleva en mora o su historial de pagos. Por ejemplo, un modelo puede indicar que clientes con un retraso menor a 15 días tienen un 80 % de probabilidad de pago pronto.
Funcionan como un conjunto de preguntas ordenadas que guían hacia una conclusión. Imagina un diagrama donde cada rama representa una decisión basada en datos, como “¿El cliente tiene pagos atrasados mayores a 30 días?” o “¿Ha respondido a recordatorios anteriores?”. Esto ayuda a determinar qué acción tomar, por ejemplo, enviar un recordatorio o escalar a un seguimiento personalizado.
Son sistemas inspirados en el cerebro humano que procesan grandes cantidades de información para detectar patrones complejos. En cobranzas, permiten analizar múltiples variables al mismo tiempo, como datos financieros, demográficos y comportamiento previo, para identificar clientes con riesgo no identificado o detectar patrones difíciles de ver mediante métodos tradicionales.
Este algoritmo clasifica datos dividiéndolos en grupos bien definidos, incluso cuando la información es muy variada o compleja. Por ejemplo, puede separar clientes en "riesgo de impago alto o bajo", ayudando a priorizar esfuerzos de cobranza.
Consisten en combinar varios modelos para mejorar la precisión de las predicciones. Técnicas como Random Forest o Gradient Boosting generan múltiples “árboles” de decisión o modelos simples y luego combinan sus resultados para obtener una evaluación más confiable sobre quién pagará o no.
A partir de la identificación de tan solo algunos de los algoritmos del machine learning, podemos decir que esta tecnología resulta útil para hacer más eficiente la gestión de cuentas por cobrar porque permite analizar grandes volúmenes de datos con rapidez y precisión. Esto facilita identificar patrones de comportamiento de los clientes, anticipar riesgos de morosidad y segmentar a los deudores de acuerdo con su probabilidad de pago. Gracias a ello, las empresas pueden enfocar sus esfuerzos en los casos con mayor potencial de recuperación, automatizar gestiones personalizadas y optimizar continuamente sus estrategias, logrando mejores resultados con menor esfuerzo y costo.
El machine learning no es una tecnología que funcione de manera aislada, sino que suele estar integrada dentro de plataformas y programas especializados, como los software de cobranza.
Por ello, para comenzar a aprovechar sus beneficios en la gestión de cobranzas, es recomendable digitalizar el área con soluciones que ya incluya esta capacidad. Descubre cómo funciona Moonflow y transforma tu cobranza.