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El Machine Learning en la Gestión de Cobranzas , Debitia

Gestión de Cobranzas con Machine Learning

Gestion de Cobranzas con Machine Learning, ahorra costos, tiempos y recursos.

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.
Gestión de Cobranzas con Machine Learning

Gestión de Cobranzas con Machine Learning

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.

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. 


La propuesta de Debitia es ayudarlo en la Gestión de Cobranzas

  • Poder automatizar la Gestión sus Cobranzas desde la emisión de la factura o deuda hasta su cobro, mediante un  de sistema que permita mapear su Política de Cobranzas, el seguimiento de los pagos y contacto con sus clientes.
  • Que su empresa disponga de límites y cursos de acción pre establecidos y automatizados.
  • Poder organizar las tareas  y los recursos para mantener la calidad de sus carteras, mediante un proceso predecible, medible y controlable, que registre las gestiones que usted realiza con sus clientes.
  • Ayudarlo a que pueda organizar su cartera de morosos según la complejidad de cobro, basado en la iteración y respuestas que obtenga de sus clientes y al cumplimiento de las promesas de parte de ellos.
  • Poder interactuar con sus clientes en los distintos canales de contacto digitales integrados y automatizados de Debitia.
  • Ayudarlo a organizar la próxima y mejor acción sobre cada uno de sus clientes a fin de lograr el pago.
  • Organizar la planificación y el orden en que serán contactados los clientes y la forma de priorizar según criterios relevantes para la empresa.

¿Porque es importante sistematizar la de Gestión de Cobranzas?

Estamos convencidos que mediante un PROCESO

  • organizado
  • que utilice buenas prácticas y
  • tenga soporte tecnológico adecuado,
  • permitirá potenciar a su equipo que gestionan la  cobranza.
OPTIMIZAR LA GESTIÓN DE COBRANZAS

OPTIMIZAR LA GESTIÓN DE COBRANZAS

Ese es el desafío de Debitia y ya lo hemos resuelto en diferentes clientes de diferentes industrias.

 La «articulación de las Mejores Practicas» en la Gestión de Cobranzas y la disponibilidad para las empresas en forma online.

Tiene consultas, queremos saber en que podemos ayudarlo/a

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