Operaciones de cobranza en la nueva realidad

Utilizar modelos predictivos basados en procesos de inteligencia artificial y realizar cobros automatizados, son algunos de los cambios que en este contexto de nueva realidad ya aplican las empresas para reducir costos operativos, de gestión y de riesgo.

Martes 26 de Enero de 2021

La propagación del covid19 cambió las reglas de juego en casi todos los mercados y modelos de negocios, situación que afectó a los departamentos de cobros de las empresas, cuyos equipos de trabajo que en la actualidad enfrentan retos complejos.

Basar las decisiones con base a modelos predictivos de inteligencia artificial y en paralelo desarrollar capacidades de cobros automatizados y de autoservicio, permiten reducir los costos operativos, en este escenario en el que los clientes han variado sus comportamientos.

Conozca el "Sistema de monitoreo de mercados y situación económica en los países de Centroamérica", elaborado por CentralAmericaData.

Reseña Martesfinanciero.com que "... al alejarnos de la forma tradicional en que los agentes de cobros llaman a los clientes para cobrar y el uso de tecnologías de análisis, podemos obtener una mejor gestión de las cobranzas: más y mejores resultados, mejorar el rendimiento de los equipos de cobros y aumentar la satisfacción del cliente incluso en un mundo posterior a Covid-19".

La discusión de las mejoras en las operaciones de las gestiones de cobros, surge en un contexto en el que en Centroamérica varias empresas han enfrentado situaciones de atrasos en los pagos de los clientes.

De acuerdo con el artículo, las empresas que estén listas para expandir el uso de análisis predictivo y prescriptivo para sus funciones de cobranza deben considerar las siguientes cuatro razones:

"... 1. Mejor el servicio al cliente. Los modelos predictivos también pueden ayudar a mejorar el servicio al cliente de varias formas. Permiten a los bancos dar a los clientes de menor riesgo más tiempo para pagar, las llamadas telefónicas y las cartas a los clientes también pueden ser menos frecuentes, lo que resultará en menos quejas y menos presión.

2. Optimización de los procesos de cobros. Los análisis pueden ayudar a mejorar los procesos, estrategias de cobros y los distintos tratamientos que se deciden aplicar, permitiendo la medición del efecto de los cambios individuales en las estrategias de cobros y comprobar la efectividad de la cobranza y también se puede aplicar para comparar diferentes tiempos para contactos, canales, acuerdos de pago, etc.

3. Optimización del desempeño de los equipos de Cobranza. La optimización de la analítica prescriptiva lleva la analítica predictiva un paso más allá al examinar todo el proceso empresarial para encontrar la estrategia que dará como resultado el nivel más alto de rendimiento general.

4. Reducir el costo de los procesos de cobros. Los modelos predictivos pueden predecir literalmente qué casos tienen más probabilidades de pagar, lo que hace que los casos asignados al personal de cobranza sean más productivos".

Las nuevas tendencias no reemplazan la experiencia del personal de cobranza, sino que buscan mejorar el desempeño general de esta área apalancándose en nuevas capacidades digitales, señala la publicación. 



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