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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.

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”.

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. 

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