Los modelos de inteligencia artificial como los machine learning están empezando a entrar en las entidades financieras de todos los tamaños. Su mayor poder de predicción, el aprovechamiento que logran extraer de los datos, su forma de identificación de patrones que permite reducir el número de modelos y las restimaciones, los hacen muy atractivos para distintos aspectos dentro de las áreas de riegos de bancos, financieras y fintechs. En AIS los hemos desarrollado para evaluación de créditos, para detección del fraude, para propensión de contratación y para la cobranza.

Precisamente sobre su aplicación en la recuperación de impagados habló Leandro Fernández, gerente general de AIS para Chile y Región Andina, en el último encuentro de asesores y gestores de cobranza de Ecuador organizado por la Red de Instituciones Financieras de Desarrollo.

Fernández comentó que para aplicar inteligencia a la gestión de la cobranza se puede recurrir tanto en la parte más estratégica como en la operativa y en el seguimiento. En la fase de la estrategia, modelos como los machine learning pueden ayudarnos a predecir con mayor grado de acierto quién tiene mayor probabilidad de no cumplir con la cuota de su préstamo, o si ya ha incumplido, qué deuda tiene más posibilidades de ser recuperada. Te lo cuenta en este vídeo.

En cuanto a la operativa, uno de los aspectos clave es la asignación de carteras a agencias externas. Descubre las diferencias entre un enfoque tradicional y un enfoque con modelos machine learning en el siguiente vídeo.

Al final de la sesión, Fernandez fue preguntado sobre cómo afrontar el escenario marcado por la COVID en lo que a la gestión de cobranzas se refiere.

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