Debitia es una innovador software de Cobranza en Latinoamérica, diseñado para automatizar y optimizar el proceso de gestión de cobranza. Las funciones y beneficios del software de Cobranza Debitia, facilitan el contacto con los clientes utilizando etapas de gestión de cobranza, potentes herramientas de contacto digitales y estrategias de cobranza inteligentes mediante canales digitales integrados como WhatsApp e email, ademas permite la autogestión de pagos, la mejora en la supervisión del equipo y proporcionado un análisis en tiempo real, lo que resulta en una recuperación de deudas más eficiente y efectiva. El software de cobros Debitia,  ya automatiza la Gestión de Cuentas por Cobrar en Empresas, Bancos, Fintech, Telefónicas, Transporte, Retail, Hotelería, Residuos, Petroleo y Estado si quiere conocernos agende una demo.. El software de gestión de Cobranza Debitia está presente en México, Perú, Colombia, Panamá, Chile, Paraguay, Ecuador, Bolivia, Uruguay, Argentina y Centro América y brinda las mejores, las estrategias de cobranza y se integra con ERPs y Core Bancarios.

¿Que es la gestión de Cobranzas con Machine Learning?

En la cobranza, el machine learning se emplea para apoyar en las estrategias de contactabilidad con los deudores y gestionar las labores de análisis y reportes. Ya sea en el sector financiero o cualquier otra industria, la IA puede ser tu mejor herramienta para gestionar las cobranzas de manera eficiente. Implementa estas tecnologías y observa cómo tu negocio se transforma: libera recursos, mejora la liquidez y lleva tu empresa hacia un futuro más próspero. El uso de machime learning en la gestión de cobranzas, promueve mensajes eficaces e Impulsa una mayor y mejor conexión entre prestamista y deudor. Nos permite utilizar la Automatización para maximizar la eficacia. La automatización facilita gestionar las tareas, seguimiento de pagos y tiempo, garantizando que cada interacción sea oportuna y optimizada a la máxima eficiencia.

Cobranza efectiva y machine learning:
La cobranza efectiva se potencia al incorporar machine learning, que permite predecir pagos tardíos, segmentar clientes y automatizar la toma de decisiones. Esta tecnología transforma la gestión tradicional, permitiendo respuestas ágiles, reducción de costos y una experiencia personalizada, asegurando mejores resultados y sostenibilidad financiera para la empresa

Gestión de Cobranzas con Machine Learning

Es utilizar algoritmos que aprendan a encontrar patrones y soluciones en la información diaria para ahorrar costos y maximizar la Gestión. Gestion de Cobranzas con Machine Learning

• • Disponibilizarlo en un sistema de Gestión de Cobranzas ayudara a gestionar eficientemente

• • El proceso de cobranzas se basa en la utilización de recursos limitados: sistemas, herramientas masivas de contactación (Mail, SMS) o mediante gestores que realizan llamadas.

• • La curva de recupero es lineal, solo cobro más agregando recursos, pero de todas formas es una función asintónica decreciente.

• • Hay clientes que por mas que re contacte en forma masiva o por gestión personal, no los lograre cobrar.

• • Si imaginamos un Contact Center de Cobranzas con 15 gestores, que realizan un total de 2,000 llamadas diarias, podríamos aumentar la eficiencia.

• No solo realizando una buena estrategia de barrido, basada en una metodología de Gestión de Cobranzas, como la que vemos abajo.

También será necesario potenciarlo mediante un elemento que permita planificar los llamados discriminando a los deudores en base a un umbral determinado por su “Probabilidad de Pago”.

Modelado

• • De forma de utilizar los recursos (Gestores, Acciones masivas, Sistema y Estrategia) de forma mucho más eficiente.

• • Se logra mediante la utilización de un “Scoring de Cobranzas” que proporciona una valoración cuantitativa del potencial de recuperación de un deudor

• • que “ajusta” u “ordena” los casos a contactar basándonos en esa probabilidad.

• • Define la probabilidad de recuperación y el tramo de la gestión en que es más probable recuperar

• • Permite generar un modelo consistente y con buen poder predictivo.

• • El Proceso de Scoring de cobranzas toma variables medibles que recolecta de la historia de los clientes en mora .

• • Ejecuta con cierta frecuencia periódica un modelo estadístico de correlación de dichas variables.

• El modelo calcula la probabilidad de pago asociado a cada valor de las variables.

Probabilidades de pagos

Esas variables están relacionadas:

• • Al perfil de la operación financiera

• • al perfil del cliente
    

• • a su comportamiento de pagos

• otras variables

Por ejemplo, que para una determinada provincia, producto o tipo de cliente existe una mayor probabilidad de recupero para un cierto plazo.

El modelo estadístico “ata las correlaciones” entre todas las variables y calcula los pesos específicos de cada una en el modelo.

Por esto cada producto financiero o plazo dentro de la cartera tendrá un diferente Scoring.

Utilizando este Scoring y ajustando la estrategia de contactación del día a día, es como podemos optimizar la gestión

• En base a un umbral
• Que permita la utilización de los recursos en forma eficiente.
• Dejando de llamar a los deudores que según mi modelo deberían pagar en forma voluntaria sin intervención de los gestores.

Beneficios:

El Machine Learning en la Gestión de Cobranzas es utilizar algoritmos que aprendan a encontrar patrones y soluciones en la información diaria para ahorrar costos y maximizar la Gestión.

El Proceso de Scoring de cobranzas toma variables medibles que recolecta de la historia de los clientes en mora y ejecuta con cierta frecuencia periódica un modelo estadístico
de correlación de dichas variables. El modelo calcula la probabilidad de pago asociado a cada valor de las variables.

Utilizando este Scoring y ajustando la estrategia de contactación del día a día, es como podemos optimizar la gestión en base a un umbral que permita la utilización de los recursos en forma eficiente, dejando de llamar a los deudores que según mi modelo deberían pagar en forma voluntaria sin intervención de los gestores.

Para un Contact Center con 15 gestores, que realizan 2,000 llamadas diarias, podríamos aumentar la eficiencia, mediante un Scoring que permita planificar los llamados discriminando a los deudores en base a un umbral determinado por su “Probabilidad de Pago”.

La cobranza efectiva se basa en la capacidad de anticipar riesgos, personalizar acciones y actuar de manera proactiva. Los beneficios del machine learning en la cobranza incluyen mayor precisión en la predicción de pagos, hiperpersonalización de mensajes, automatización de recordatorios y adaptación continua a los cambios en el comportamiento del cliente. Así, el machine learning convierte la cobranza en un proceso dinámico, eficiente y alineado con los objetivos financieros de la empresa.

Un sistema de cobranzas moderno incorpora machine learning para transformar la gestión de cuentas por cobrar. Estos sistemas automatizados recopilan y analizan datos históricos, calculan la probabilidad de pago y ajustan las estrategias de contacto en tiempo real. El uso de machine learning en el sistema de cobranzas permite una segmentación precisa, comunicación personalizada y una gestión ágil, aumentando la tasa de éxito en la recuperación de deudas.

La estrategia de cobranza se potencia significativamente con el uso de machine learning, ya que permite analizar grandes volúmenes de datos y predecir el comportamiento de pago de los clientes. Al integrar algoritmos avanzados en la estrategia de cobranza, las empresas pueden identificar patrones de morosidad, segmentar clientes por riesgo y definir acciones personalizadas, logrando así una cobranza más efectiva y centrada en el cliente

¿Que es el proceso de cobranza?, ¿Que son las estrategias de cobranza?

¿Que es el proceso de Cobranza?, el proceso de cobranza o administración de cuentas por cobrar se divide en varias etapas de cobranza, que buscan garantizar el cumplimiento de las obligaciones financieras de los clientes y mantener un flujo de caja constante. El proceso de cobranza es el procedimiento que realiza una empresa para obtener el pago de las deudas de los clientes de su cartera que han obtenido productos o servicios a crédito. Como se observa, el objetivo de este proceso es obtener el pago de las cuentas por cobrar y, en el mejor de los casos, evitas que las deudas venzan y se retrasen. Lo importante es que se le ofrezcan al cliente alternativas que resulten beneficiosas para los dos partes, de manera que podamos realizar nuestra tarea de manera exitosa sin que se fragmente el vínculo con el cliente. Por lo tanto, en la negociación también cobra importancia el equilibrio entre asertividad y empatía.

El procedimiento de cobranza de una empresa, método de cobranza o como desees llamarle, es el proceso a través del que se tramita el cobro de una cuenta por concepto de venta de un producto o servicio. El objetivo es transformar las cuentas por cobrar en activos líquidos lo más rápido posible. La gestión de cobranza es el proceso mediante el cual una empresa administra y recupera los pagos pendientes de sus clientes. Este procedimiento abarca desde el seguimiento y recordatorio de facturas y deudas hasta la toma de medidas legales si es necesario. Los tipos de gestión de cobranza pueden dividirse en cuatro etapas: cobranza preventiva, cobranza administrativa, cobranza extrajudicial y cobranza judicial.

Proceso de cobranza eficiente:
Un proceso de cobranza eficiente se apoya en la automatización de tareas repetitivas, como el envío de facturas y recordatorios, reduciendo errores y acelerando los cobros. El machine learning identifica patrones de pago y prioriza acciones, garantizando una gestión proactiva y adaptada a cada situación, mejorando la liquidez empresarial

¿Qué es una estrategia de cobranza?, como su nombre lo indica, son ciertos lineamientos o planificaciones sobre el departamento de cobros. Es decir, es un proceso estratégico en donde se analiza con detalle y de manera continua el comportamiento de los clientes para definir una planificación de cobro eficiente. Las Estrategias de Cobranza se diseñan con el objetivo de optimizar el proceso de cobranza en las empresas, mejorar la eficiencia en la recuperación de activos financieros, reducir los costos operativos y mantener relaciones positivas con los clientes morosos. La estrategia de cobranza es un conjunto de acciones sistematizadas que tienen como fin mejorar el proceso de pagos de tus clientes. Una estrategia para la gestión de cobranza eficaz busca reducir las tasas de morosidad. No debe normalizarse el hecho de tener clientes morosos. Una estrategia de cobranza es un plan estructurado que establece lo que harás, los tiempos y las herramientas que necesitas ante el desafío de cobrar facturas impagas. No se trata solo de enviar recordatorios, sino de enfocarse en tener un sistema que realmente cumpla con el objetivo de que lo adeudado se pague.

Estrategia de cobranza:
Una estrategia de cobranza moderna combina la automatización y el análisis de datos para personalizar acciones según el perfil del cliente. El uso de machine learning permite segmentar y predecir comportamientos, optimizando recursos y aumentando la tasa de recuperación, lo que fortalece la planificación financiera y la relación comercial

Las estrategias de cobranzas en las empresas, pueden incluir desde el establecimiento de políticas de cobranza claras, la segmentación de la deuda, el uso de canales digitales integrados para el contacto con los deudores, hasta la automatización de tareas repetitivas y la implementación de modelos avanzados de comportamiento y análisis de datos para una gestión más efectiva, aplicando o ejecutando un plan de cobranza efectivo. La automatización de cobros a clientes se enfoca en el flujo completo de las entradas de efectivo, desde la generación automática de facturas, su envío, el seguimiento del pago y la confirmación del recibo del pago. Procura conocer a tus clientes y generar con ellos un vínculo de confianza para conocer su entorno, así como el historial de gestiones que ha realizado. De este modo sabrás cuáles son posiblemente sus dificultades al realizar un pago.

Debemos definir la forma o estrategia, en que queremos contactar a los clientes morosos y la coordinación y seguimiento a las acciones previas. De esta manera, elegir con mayor precisión los canales de comunicación y las soluciones de pago que más se ajusten a sus necesidades. Nuestro software de cobranzas le da flexibilidad para hacerlo.

Igualmente, al ser métodos y procedimientos de cobranza, lógicamente están compuestos por algunos pasos o etapas generales, como:

• Gestión de documentos, facturas, pagarés, valores.
• Definición de los planes, métodos, políticas y estrategias de cobranza.
• Definición de Indicadores, reportes y KPI de referencia.
• Reportes de rendimiento y control sobre los métodos y estrategias de cobranza.
• Proceso o workflow del proceso de cobranza

¿En qué consiste el Sistema de Recomendaciones de Debitia?

Esta solución automatiza el desarrollo de las campañas de cobranza mediante un Sistema de Recomendación basado en machine learning, que recibe data a partir de cada uno de los intentos de cobro y así indica a nuestros clientes las medidas óptimas que lograrán aumentar sus tasas de recupero. Luego de segmentar tu base de usuarios, configurar las estrategias omnicanales a seguir y llevar a cabo las acciones de contacto, el algoritmo de la solución empieza a identificar en cada ciclo de campaña las preferencias de todos los usuarios.

Mediante este proceso automático, la data de aprendizaje obtenida al interactuar digitalmente con los deudores funciona como una guía que es procesada por Debitia para entrenar sus sistemas cognitivos, hasta personalizar integralmente la experiencia del cliente. En pocas palabras, el Sistema de Recomendación de nuestra plataforma aprende sobre las preferencias de los deudores y recomienda cuáles son las mejores estrategias digitales de cobranza que aumentarán el éxito de las campañas.  Además, todo esto lo realiza el sistema de manera automática y generando insights valiosos en cada paso, que pueden visualizarse a través de un moderno dashboard muy sencillo de usar.

Te permite conocer mejor tu cartera:  A través de algoritmos basados en Machine Learning, una de las subáreas de la Inteligencia Artificial, se pueden hacer segmentaciones más inteligentes de las carteras, logrando descubrir rápidamente patrones de comportamiento que te ayudarán a definir la estrategia. Los modelos predictivos pueden llegar a tener una precisión superior a un 95% y al aplicarlos a los segmentos de clientes podrás predecir su comportamiento de pago, mejor canal, horario y estrategia de contacto.

El Machine Learning en la Gestión de Cobranzas es también, es parte de la Transformación Digital. El Machine Learning en la Gestión de Cobranzas, es una realidad, disponer de estas herramientas integradas en la elaboración de la estrategia de barrido diaria es una necesidad.  

¿Que es la Automatización de la Cobranza y del Proceso de Cobro con un sistema de Cobranza?:

El beneficio principal de un software de cobranzas es organizar el proceso de cobranzas en forma automática, mediante las estrategias de cobranzas seremos capaces de ordenar la gestión de cobranzas y las tareas que debemos realizar en cada segmento o estado del clientes morosos, para obtener los pagos correspondientes. En resumen, la utilización de un sistema de cobranza ofrece ventajas como la automatización de procesos, la optimización del trabajo, la organización y coordinación efectiva, el contacto inteligente con clientes, y la supervisión y medición del desempeño, lo que contribuye a una gestión de cobranzas más eficiente y exitosa. Las empresas que deciden adoptar un software de cobranza, ingresan a un camino de automatización y optimización de su proceso de gestión de cuentas por cobrar, ya que mejoran su eficiencia en operaciones, reducen la morosidad de sus clientes y hacen más fuerte su flujo de efectivo, lo que vuelve robusta y sostenible su gestión financiera. La gestión de Cobranza con Machine Learning, dinamiza el contacto con los clientes, permite analizar grandes volúmenes de datos, patrones, tendencias y factores que influyen en el comportamiento de los deudores.

El software de cobranza permite automatizar la cobranza, este tipo de software automatiza tareas repetitivas, proporciona un seguimiento detallado de las cuentas por cobrar y facilita la comunicación con los clientes. Su objetivo principal es reducir el tiempo y los costos asociados con la recuperación de pagos, mejorando así la liquidez y el flujo de caja de la empresa. Los sistemas de cobranzas son ser herramientas tecnológicas que automatizan los procedimientos para cobrar documentos morosos, reduciendo así los tiempos, ayudándolo a organizar su proceso de gestión de cuentas por cobrar. Debitia, te permite definir flujos de cobranza automáticos para cada una de las etapas de cobranza: antes del vencimiento, día del vencimiento y después del vencimiento.

La automatización de recordatorios y alertas, a través de canales como correo electrónico, SMS o WhatsApp, permite que ningún cliente quede sin seguimiento y que la comunicación sea constante, oportuna y profesional. Además, el monitoreo constante del estado de las cuentas por cobrar facilita la identificación temprana de posibles problemas, permitiendo actuar rápidamente y ajustar las estrategias según el comportamiento de pago de cada cliente. Esta gestión sistemática y basada en datos no solo reduce la morosidad, sino que también optimiza los recursos del equipo financiero, ya que automatiza tareas repetitivas y libera tiempo para actividades de mayor valor estratégico.

La automatización de la cobranza de deudas implica el aprovechamiento de la tecnología para agilizar y mejorar el proceso de cobro de deudas vencidas. Este sistema automatiza las tareas repetitivas, como recordatorios y seguimientos, mejorando la eficiencia y reduciendo la intervención manual en las gestiones de cobro de deudas. La automatización de la cobranza, se potencia, con la integración con el ERP, sistema contable o Core bancario, ya que permite una automatización eficiente, la integración de un software de cobranza con el sistema ERP permite la automatización eficiente de procesos relacionados con la gestión de cuentas por cobrar. Esto incluye tareas como el seguimiento de pagos, envío de recordatorios, y registro de transacciones.

Automatizar las cobranzas implica la aplicación de tecnologías y sistemas que agilizan y optimizan la gestión de los pagos, reduciendo la intervención humana y minimizando posibles errores. Esta práctica no solo aumenta la velocidad en la recuperación de deudas, sino que también mejora la precisión en el seguimiento de los pagos pendientes y las fechas de vencimiento. Un ejemplo claro de automatización de cobranzas incluye el uso de software especializado en cobranzas que envíe recordatorios de pago de manera automática, gestione la emisión de facturas electrónicas y realice el seguimiento de las cuentas por cobrar en tiempo real.

La automatización de procesos de cobro redefine la gestión financiera al ofrecer un enfoque estratégico. Permite configurar un sistema altamente eficiente que se adapta a las necesidades específicas de tu empresa. Esto se traduce en recordatorios personalizados por correo electrónico y el envío programado de e-mails de cobro. De esta manera, se asegura una coherencia y efectividad excepcionales en las actividades de cobro, lo que permite a las organizaciones mantener una comunicación constante con los clientes y optimizar la recuperación de saldos pendientes.

Por otra parte, la reducción de la morosidad impacta directamente en la salud financiera del negocio: asegura un flujo de caja más predecible, disminuye la necesidad de recurrir a financiamiento externo y fortalece la capacidad de inversión y crecimiento de la empresa. En resumen, el uso de tecnología y estrategias proactivas en la gestión de cobranza es clave para minimizar el riesgo de impagos, mejorar la eficiencia operativa y garantizar la sostenibilidad financiera a largo plazo.

La irrupción del machine learning en la gestión de cobranzas está revolucionando la manera en que las empresas abordan la recuperación de cartera. A través del análisis avanzado de datos y la creación de modelos predictivos, el machine learning permite identificar patrones en el comportamiento de pago de los clientes y calcular la probabilidad de recuperación de cada caso. Esto posibilita una asignación mucho más eficiente de los recursos del equipo de cobranzas, priorizando las gestiones sobre los deudores con mayor riesgo y optimizando la estrategia diaria de contacto. Además, la automatización y el scoring de cobranzas basados en inteligencia artificial no solo ahorran costos y tiempo, sino que también mejoran la tasa de éxito y la experiencia del cliente, al personalizar las acciones y reducir gestiones innecesarias. En este contexto, plataformas como Debitia integran estas tecnologías para ofrecer soluciones innovadoras y efectivas, adaptadas a las necesidades de empresas de todos los tamaños en América Latina, impulsando la transformación digital en el sector de cobranzas.

Nuestra Propuesta: Ofrecerle el mejor Software de Cobranza con las mejores funcionalidades para automatizar su proceso de cobranza y gestión de cobros.

Debitia, el mejor software de cobranza, elegido por las grandes empresas en México, Bancos, Fintech y Telcos, sus principales beneficios son la automatización de procesos, la comunicación inteligente con clientes, la supervisión del equipo, su potente segmentación de clientes, y la integración online a Medios de pago y WhatsApp, lo que contribuye a una cobranza más potente y efectiva. Disponemos de mas de 200 clientes en Latinoamérica. Debitia es el mejor sistema para cobranza en el mercado gracias a sus funcionalidades. Desarrollamos Debitia para ser la mejor plataforma de cobranza. ¡Descubre todas sus ventajas y elige el mejor software de gestión de cobranza para tu empresa!.

El Software de Cobranza Debitia está presente en México, Perú, Colombia, Panamá, Chile, Paraguay, Ecuador, Bolivia, Uruguay, Argentina y Centro América. Nuestro Software de Gestión de Cobranzas, te brinda las mejores, las estrategias de cobranza y se integra con ERPs y Core Bancarios. Con nuestro Software de Cobranzas omnicanal podrá gestionar de manera óptima su cartera de deudores utilizando distintas estrategias de gestión para optimizar el tiempo de sus gestores, administrando de forma integral las cobranzas recibidas en el software por los distintos canales, mejorando los índices globales de recupero.

Contamos con la experiencia de haber implementado Debitia en Empresas, Telcos, Bancos, Bancos Digitales y FinTech de Crédito en toda América Latina, cumplido con los estándares más altos de seguridad e integridad de la información. No deje los datos sensibles de su empresa en manos de software que no tienen probada experiencia en el mercado.

Debitia, está presente en México y toda Latinoamérica.  Contamos con la experiencia de haber implementado Debitia en Empresas, Telcos, Bancos, Bancos Digitales y Fintech de Crédito en toda América Latina, cumplido con los estándares más altos de seguridad e integridad de la información. No deje los datos sensibles de su empresa en manos de software que no tienen probada experiencia en el mercado.

   

           

Nuestro software para gestión de cobranzas, es efectivo en coordinar y supervisar el conjunto de acciones, negociaciones y organizar la Gestión de Cobranza de su equipo de forma de recuperar la liquidez rápidamente en sus activos.

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