skip to Main Content

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. 

La propuesta de Debitia, es ayudarlo en la Gestión de Cobranzas

SISTEMA DE COBRANZAS

   

           

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.

NUESTRA PROPUESTA:

Ayudarlo a utilizar las mejores prácticas y estrategias de Gestión de Cobranzas. Recuperar su dinero, coordinar y supervisar su equipo de trabajo, aun gestionando en forma remota.

Ya ayudamos a Empresas, Empresas de telecomunicaciones, Bancos, Bancos Digitales y Fintech de Crédito en toda América Latina.

SISTEMA DE COBRANZAS

Tiene consultas, queremos saber en que podemos ayudarlo/a

 Automatizacion cuentas por cobrar. Sistema de gestion de cobranzas. Gestion de cobranzas cobro recobro. Estapas de cobranzas cobro recobro. Software cobranzas Software para cobranzas Software para cobranzas. Gestion de Cobranzas con Machine Learning

Usar Software para gestion de cobranzas B2B. Automatizacion cuentas por cobrar. Sistema de gestion de cobranzas. Gestion de cobranzas cobro recobro. Gestion de Cobranzas con Machine Learning . Software cobranzas sistema de cobranzas. Gestion como cobranzas software cobranzas. Gestion de Cobranzas con Machine Learning

This Post Has One Comment

  1. […] que soportan un Proceso de Gestion de Cobranza Eficiente en principio y luego Optimizado (Mediante Machine Learning) de forma de ahorrar tiempo y […]

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *


The reCAPTCHA verification period has expired. Please reload the page.

Back To Top
es_EC