Durante meses consecutivos, el endeudamiento en Brasil se ha convertido en un tema urgente. Según la Encuesta de Endeudamiento e Incumplimiento del Consumidor (Peic) de la Confederación Nacional del Comercio de Bienes, Servicios y Turismo (CNC), en mayo de 2023, aproximadamente el 77,4% de las familias brasileñas estaban endeudadas. Desde entonces, surgieron diversas medidas y tendencias para modernizar el enfoque hacia el cliente y cerrar esta brecha que influye directamente en la economía del país. No es casualidad que, ahora, en mayo de 2024, podamos observar la primera caída significativa de la morosidad en el año: -1,20%. En total, son 72,54 millones de brasileños en situación de morosidad.
Tendencias emergentes como la aplicación de Inteligencia Artificial (IA), Aprendizaje Automático (Machine Learning – ML) y Big Data en las estrategias son las grandes responsables de esta transformación en el mercado de recuperación de crédito. Y este artículo detalla cómo estas tecnologías están innovando el sector, desde la automatización hasta la personalización en la jornada. ¡Sigue leyendo para saber más!
IA y Aprendizaje Automático: rendimiento a gran escala
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están revolucionando la recuperación de crédito al automatizar procesos y proporcionar insights precisos y predictivos. Aquí destacamos tres principales áreas de evolución:
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Automatización: Algunas herramientas impulsadas por IA ya permiten dirigir tickets de atención y automatizar todo el proceso, desde el primer contacto hasta el cierre de la jornada, en cualquier momento del día. Estas soluciones agilizan significativamente la experiencia del cliente.
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Personalización: Con el uso de IA, las interacciones con consumidores morosos pueden ser altamente personalizadas. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden combinar análisis del historial de compras, comportamiento de pagos anteriores, puntuaciones de crédito y otros datos relevantes para prever la mejor estrategia de cobranza o elaborar una oferta adaptada a la situación financiera del cliente. Según IDC, las empresas que implementaron IA en sus estrategias de cobro registraron un aumento del 20% en las tasas de recuperación.
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Bots Inteligentes: Herramientas como los bots impulsados por IA pueden conducir negociaciones iniciales y responder a preguntas frecuentes basándose en extensas bases de conocimiento, como FAQs. Esto proporciona una experiencia ágil y satisfactoria para el consumidor final. Un estudio de PwC mostró que los bots pueden resolver hasta el 80% de las consultas de clientes sin intervención humana. Ya existen casos de éxito donde estos robots alcanzan un 88% de efectividad en la atención, como es el caso de Théo y Liz, las IAs de Intervalor.
Aprendizaje Automático: el consumidor tiene mucho que enseñar
El análisis predictivo, impulsado por el aprendizaje automático, permite anticipar comportamientos futuros basándose en datos históricos, lo cual es crucial para la recuperación de crédito.
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Predicción de Morosidad: Los algoritmos de ML pueden identificar patrones que indican una mayor probabilidad de incumplimiento o el potencial de pago. Así, se pueden generar ofertas y créditos personalizados. Un estudio de Deloitte revela que el análisis predictivo puede reducir las tasas de morosidad hasta en un 25%.
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Segmentación Eficaz: Estudios de Experian destacan que una buena segmentación puede incrementar en un 15% la recuperación de crédito de una empresa. Actualmente, el uso de IA permite realizar análisis basados en una amplia variedad de criterios y datos históricos, generando abordajes aún más precisos para cada perfil.
El Papel del Big Data en las cobranzas modernas
El Big Data ofrece una ventaja significativa al permitir un análisis detallado y exhaustivo de los datos. Esta integración optimiza las estrategias de cobro para que sean más precisas e incluso ayuda en la detección de fraudes, generando una experiencia positiva tanto para el consumidor como para la empresa.
¿No lo crees?
Estudios de KPMG destacan que la detección de anomalías basada en Big Data puede reducir el riesgo de fraude en un 40%.
Además, considerando que esta tecnología alcanza un 35% de precisión media en la integración de datos, ya es posible ofrecer propuestas personalizadas, feedbacks en tiempo real, mejorar la tasa de éxito en negociaciones y hacerlo todo con mayor disponibilidad horaria y agilidad en el contacto.
La estrategia potencia la tecnología
Las tecnologías emergentes de IA, aprendizaje automático y Big Data están redefiniendo la recuperación de crédito, haciéndola más eficiente, personalizada y orientada por datos.
A medida que estas tecnologías continúan evolucionando, se espera que impulsen aún más innovaciones y mejoras en el sector de cobranzas.
Pero, por supuesto, toda esta innovación solo adquiere verdadero valor (y se traduce en resultados) cuando se combina con la experiencia humana en estrategias y el análisis profundo de datos.
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Referências:
