Gestión del riesgo de crédito: Las mejores estrategias para 2025

La gestión del riesgo crediticio y el cobro de deudas son dos caras de la misma moneda. Si no se evalúa el riesgo adecuadamente, las empresas se enfrentarán a un aumento de la morosidad, mayores tasas de impago y cobros ineficaces. Sin estrategias proactivas de riesgo de crédito, los prestamistas se ven obligados a luchar para recuperar las deudas incobrables en lugar de prevenirlas.

A medida que nos adentramos en 2025, las instituciones financieras se enfrentan a mayores retos. La subida de los tipos de interés, la incertidumbre económica y un control normativo más estricto están restando eficacia a los sistemas tradicionales de riesgo de crédito. Las empresas que confían en modelos obsoletos corren el riesgo de aumentar su exposición a la morosidad y los costosos esfuerzos de recuperación.

¿La solución? La gestión del riesgo crediticio basada en IA. Al aprovechar el análisis predictivo, la automatización y las estrategias de cobro basadas en el riesgo, las empresas pueden mitigar el riesgo financiero antes de que se produzcan impagos. En este blog, exploraremos siete estrategias de vanguardia que integran la IA en la gestión del riesgo crediticio, optimizan la recuperación de deudas y preparan las operaciones financieras para el futuro.

Analicemos cómo una evaluación de riesgos más inteligente, la toma de decisiones impulsada por IA y la automatización de la recuperación de deudas pueden remodelar la gestión del riesgo crediticio en 2025.

6 estrategias para mejorar la gestión del riesgo de crédito en 2025

1. Aprovechar la analítica avanzada y la IA para la predicción de riesgos

La IA en la gestión del riesgo crediticio está revolucionando la forma en que las instituciones financieras evalúan el riesgo, segmentan a los prestatarios y toman medidas proactivas para prevenir los impagos antes de que se produzcan. 

Mediante la integración de análisis basados en IA, los prestamistas pueden pasar de una recuperación reactiva de la deuda a un enfoque proactivo y estratégico que reduzca los préstamos morosos (NPL) y optimice los cobros.

Evaluación del riesgo crediticio y cobros basados en IA

Los métodos tradicionales de calificación crediticia se basan en datos estáticos como el historial de crédito, los niveles de ingresos y el comportamiento de pago en el pasado. Pero los modelos de IA van más allá y analizan en tiempo real la actividad del prestatario, sus patrones de gasto y las tendencias económicas externas para evaluar el riesgo de forma dinámica.

Con la segmentación de riesgos basada en IA, las entidades financieras pueden clasificar a los prestatarios en función de su probabilidad de morosidad. Esta segmentación permite a los prestamistas:

• Identificar precozmente a los prestatarios de alto riesgo y aplicar planes de reembolso adaptados.
• Automatice las estrategias de intervención temprana, como los recordatorios de pago personalizados o las opciones alternativas de reestructuración de préstamos.
• Aplicar estrategias de cobro basadas en el riesgo, en las que se reservan medidas más estrictas para las cuentas con mayor probabilidad de impago.

La IA también mejora la priorización de las cuentas morosas. En lugar de utilizar un enfoque único, los modelos de cobro basados en IA puntúan las cuentas en función de la probabilidad de recuperación, lo que ayuda a los equipos a centrar sus esfuerzos en los casos en los que la intervención tendrá un mayor impacto.

Análisis predictivo para reducir los impagos antes de los cobros

El análisis predictivo en los cobros lleva las capacidades de la IA un paso más allá, permitiendo a los prestamistas actuar antes de que un prestatario llegue al impago. Estos modelos analizan el historial de pagos, los datos de las transacciones e incluso los indicadores de comportamiento (como la reducción de la actividad de la cuenta o el aumento de la utilización del crédito) para señalar las cuentas de riesgo en tiempo real.

Con esta información, las instituciones financieras pueden

• Ofrezca opciones de reembolso personalizadas antes de que una cuenta entre en mora.
• Ajuste las condiciones del préstamo de forma dinámica para mejorar la asequibilidad.
• Reducir los impagos pasando de tácticas agresivas de recuperación de deudas a una asistencia financiera preventiva.

¿Cuál es el resultado? Tasas de impago más bajas, menos costosas gestiones de cobro y un enfoque más sostenible de la gestión del riesgo crediticio.

2. Diversificar las carteras de crédito para mitigar la exposición a la deuda

Una cartera de créditos bien equilibrada es una de las estrategias de gestión del riesgo crediticio más eficaces para reducir las tasas de impago y optimizar el cobro de deudas. Cuando los prestamistas concentran excesivamente sus préstamos en sectores volátiles o en segmentos de prestatarios de alto riesgo, se exponen a un aumento de las cancelaciones y a una prolongación de las gestiones de cobro. 

Al diversificar la exposición al crédito, las entidades financieras pueden distribuir el riesgo de forma más eficaz, garantizando un flujo de reembolsos más estable y unas tasas de recuperación globales más sólidas.

La relación entre la diversificación y el rendimiento de la recaudación

La dependencia excesiva de un solo tipo de prestatario, como los consumidores de alto riesgo o las empresas de sectores de alto riesgo, puede dar lugar a una acumulación desproporcionada de deudas incobrables cuando cambian las condiciones económicas. Por ejemplo, los prestamistas que se centraron en gran medida en la hostelería o el comercio minorista durante las recesiones económicas registraron tasas de morosidad superiores a la media.

Una cartera diversificada equilibra el riesgo:

• Diferentes sectores (por ejemplo, tecnología, sanidad, industria manufacturera) para evitar recesiones sectoriales.
• Varios niveles de crédito, lo que garantiza que los préstamos de mayor riesgo se compensen con prestatarios estables de menor riesgo.
• Productos de préstamo (garantizados frente a no garantizados) para mitigar la gravedad de las pérdidas en caso de impago.

Al mantener una cartera de créditos diversificada, los prestamistas mejoran su capacidad para recuperar deudas, ya que dependen menos de la estabilidad financiera de un solo sector.

Gestión de los prestatarios de alto riesgo mediante la segmentación

No todas las cuentas morosas conllevan el mismo nivel de riesgo. Un prestatario que se enfrenta a dificultades financieras temporales requiere un enfoque de recuperación diferente al de uno con un historial de morosidad crónica. Una segmentación eficaz del cobro de deudas permite a los prestamistas adaptar sus estrategias en función de los perfiles de los prestatarios, maximizando las tasas de recuperación y manteniendo al mismo tiempo relaciones positivas con los clientes.

Un enfoque de cobros basado en el riesgo implica:

• Intervención temprana en casos de morosidad temporal: Ofrecer planes de pago flexibles a los prestatarios que muestren signos de dificultades financieras a corto plazo.
• Medidas de recuperación más estrictas para los morosos de alto riesgo: Aplicar tácticas firmes de recuperación a los prestatarios con impagos reiterados y baja probabilidad de reembolso.
• Priorización basada en IA: Utilizar la IA para analizar la probabilidad de reembolso y dirigir los esfuerzos de cobro allí donde tengan mayor impacto.

Al alinear la gestión del riesgo con la diversificación de la cartera y la segmentación estratégica, los prestamistas pueden mitigar el riesgo financiero al tiempo que mejoran la eficiencia de los procesos de recuperación de la deuda.

3. Potenciar las pruebas de resistencia para mejorar las estrategias de recuperación

Las pruebas de resistencia son una herramienta fundamental en la gestión del riesgo de crédito, pero su valor va más allá de la evaluación del riesgo. También mejora la previsión de cobros y las estrategias de recuperación de deudas. Mediante la simulación de recesiones económicas, fluctuaciones de los tipos de interés y escenarios de dificultades de los prestatarios, los prestamistas pueden identificar debilidades sistémicas en sus flujos de trabajo de recuperación de deudas y ajustar proactivamente su enfoque.

Pruebas de estrés para prever el rendimiento de los cobros

Unas pruebas de estrés del riesgo de crédito eficaces permiten a las entidades financieras anticiparse a los picos de morosidad antes de que se produzcan. Mediante la modelización de diversos escenarios de riesgo, como el aumento de las tasas de desempleo o el repunte de la inflación, los prestamistas pueden calibrar su exposición a la morosidad y optimizar sus estrategias de recuperación en consecuencia.

Las principales ventajas son:

• Mejor asignación de recursos: la identificación de los periodos de mayor morosidad permite a los equipos de cobros ampliar la plantilla y los esfuerzos de automatización en consecuencia.
• Optimización de los flujos de trabajo de cobro: las pruebas de resistencia ponen de manifiesto la ineficacia de las estrategias de cobro basadas en el riesgo, lo que permite a los prestamistas perfeccionar los procesos de contacto, las opciones de planes de reembolso y la escalada de recuperación.
• Mejoras en la intervención temprana: las pruebas de estrés basadas en IA pueden detectar segmentos de prestatarios en riesgo antes de que se disparen las tasas de impago, lo que permite una intervención preventiva y la mitigación del riesgo.

La IA en las pruebas de resistencia: Simulación de escenarios reales de cobro de deudas

Las pruebas de estrés tradicionales se basan en datos históricos, pero la IA mejora este proceso incorporando el comportamiento de los prestatarios en tiempo real, indicadores macroeconómicos y modelos predictivos. La IA en las pruebas de estrés permite a los prestamistas:

• Realice simulaciones dinámicas que tengan en cuenta los cambios en las condiciones financieras y las tendencias de los prestatarios.
• Predecir el rendimiento de los cobros en diferentes escenarios de estrés, ajustando las estrategias de recuperación de deudas antes de que se produzca una crisis.
• Automatice la planificación de la respuesta, garantizando que los equipos de recuperación dispongan de estrategias preventivas para situaciones de alto riesgo.

Al aprovechar las pruebas de estrés y la previsión de cobros basadas en IA, las instituciones financieras pueden ir más allá de la recuperación reactiva de deudas y aplicar estrategias proactivas de gestión del riesgo crediticio, reduciendo las cancelaciones y reforzando la resistencia financiera.

4. Reforzar la gobernanza de los datos para unas colecciones más inteligentes

Los datos inexactos u obsoletos de los prestatarios son uno de los mayores obstáculos en la gestión del riesgo crediticio y el cobro de deudas. Una gestión deficiente de los datos de riesgo crediticio puede dar lugar a intentos fallidos de acercamiento, evaluaciones de riesgo incorrectas y pérdida de oportunidades de intervención temprana. Reforzar la gobernanza de los datos garantiza que los equipos de recobro dispongan de información precisa y en tiempo real sobre los prestatarios, lo que se traduce en esfuerzos de recuperación más eficaces y en una reducción de las pérdidas financieras.

Calidad de los datos en la toma de decisiones crediticias

Cuando los prestamistas se basan en datos incompletos o anticuados de los prestatarios, corren el riesgo de:

• Recaudación ineficaz: los datos de contacto incorrectos hacen que se malgasten recursos y se reduzcan los índices de participación.
• Calificación errónea del riesgo - Sin datos financieros en tiempo real, los prestamistas pueden juzgar mal la capacidad de reembolso de un prestatario, lo que da lugar a gestiones de cobro excesivamente agresivas o a la pérdida de oportunidades de ayuda preventiva.
• Incumplimiento de la normativa: una mala gestión de los datos aumenta el riesgo de infringir las leyes de protección del consumidor, como la notificación incorrecta de deudas o el incumplimiento de las solicitudes de exclusión voluntaria.

Al mejorar la gestión de los datos de riesgo crediticio, los prestamistas pueden garantizar que las decisiones, desde la concesión del préstamo hasta la gestión de la morosidad, se basan en perfiles de prestatario precisos y actualizados.

Validación de datos mediante IA en las colecciones

La automatización de cobros impulsada por IA ayuda a las instituciones financieras a mantener la integridad de los datos mediante la detección de inconsistencias, la validación de los detalles del prestatario y la optimización de los esfuerzos de recuperación. Las herramientas basadas en IA pueden:

• Identificar y corregir discrepancias en los registros de prestatarios, garantizando que los equipos de cobros se pongan en contacto con las personas adecuadas.
• Actualice los datos de contacto en tiempo real cruzando múltiples fuentes de datos.
• Analizar los patrones financieros para afinar la segmentación de riesgos y adaptar las soluciones de reembolso en función de la capacidad de pago actual del individuo.

Al integrar la IA en la recuperación de deudas, los prestamistas reducen los intentos fallidos de contacto, mejoran las tasas de compromiso y aumentan la eficacia de las estrategias de cobro basadas en el riesgo. Una gobernanza de datos más sólida conduce a decisiones más inteligentes, ayudando a las instituciones financieras a recuperar más deudas con menos recursos.

5. Fomentar la colaboración entre los equipos de riesgos y cobros

Un reto común en la gestión del riesgo crediticio y los cobros es la desconexión entre la evaluación del riesgo y los esfuerzos de recuperación de la deuda. Cuando estos equipos operan en compartimentos estancos, los prestamistas se enfrentan a un mayor número de cancelaciones, cobros ineficaces y oportunidades perdidas de intervención temprana. Para mejorar tanto las decisiones de crédito como las tasas de recuperación, las instituciones financieras deben fomentar una colaboración más estrecha, garantizando que los conocimientos sobre el riesgo informen directamente a las estrategias de cobro.

Alinear la evaluación de riesgos con las estrategias de cobro

Un enfoque fragmentado del riesgo de crédito y los cobros puede dar lugar a:

• Retraso en los esfuerzos de cobro - Sin datos de riesgo en tiempo real, los equipos de cobros pueden actuar demasiado tarde, reduciendo la probabilidad de éxito en el reembolso.
• Estrategias de recuperación desajustadas: los prestatarios que atraviesan dificultades temporales pueden recibir el mismo trato que los morosos crónicos, lo que provoca un mayor desgaste y menores tasas de reembolso.
• Comunicación incoherente con el prestatario - Cuando los equipos de riesgos y cobros utilizan fuentes de datos diferentes, los clientes pueden recibir mensajes contradictorios, lo que perjudica la confianza y el cumplimiento.
• Al integrar la evaluación de riesgos en los flujos de trabajo de cobro, los prestamistas pueden desplegar estrategias de cobro basadas en el riesgo y adaptadas a la situación financiera del prestatario, ofreciendo planes de reembolso proactivos para las cuentas de riesgo y reservando medidas más estrictas para los impagos de alto riesgo.

Uso de plataformas de IA compartidas para un flujo de datos sin fisuras

Las plataformas de gestión de riesgos sin fisuras basadas en IA permiten a los equipos de riesgos y cobros trabajar desde una única fuente de verdad. Estos sistemas:

• Proporcionan puntuaciones de riesgo de los prestatarios en tiempo real, lo que permite a los equipos de cobros priorizar el contacto en función del potencial de recuperación.
• Automatice los flujos de trabajo de recuperación de deudas sincronizando información basada en IA entre los equipos de riesgos y cobros.
• Mejorar la colaboración entre equipos, garantizando que los analistas de riesgos y los especialistas en recuperación tengan estrategias alineadas.

Por ejemplo, las herramientas de recuperación de deudas basadas en IA, como Receeve , ayudan a los prestamistas a unificar la gestión de riesgos y los cobros ajustando dinámicamente las estrategias de reembolso en función de los datos del prestatario. Esto elimina ineficiencias, reduce la intervención manual y garantiza que cada etapa del ciclo de vida del crédito se optimice para lograr la máxima recuperación.

Cuando los equipos de riesgos y cobros colaboran eficazmente, los prestamistas pueden prevenir los impagos antes de que se produzcan y recuperar más deuda con menos recursos, lo que convierte la integración impulsada por la IA en un componente fundamental de la gestión moderna del riesgo crediticio.

6. Formar a los equipos de cobros en la recuperación de deudas con IA

La IA está transformando el proceso de recuperación de deudas, haciendo que los métodos de cobro manuales tradicionales sean cada vez más ineficaces. Formar a los equipos de recobro para que aprovechen la automatización basada en IA ya no es opcional. Es esencial para mejorar las tasas de recuperación, reducir los costes operativos y garantizar un alcance más inteligente y personalizado.

Por qué fracasan los métodos tradicionales de cobro en 2025

Las estrategias de cobro anticuadas se basan en el contacto manual, los recordatorios de pago genéricos y las tácticas de recuperación reactivas. Estos métodos no consiguen captar a los prestatarios, lo que:

• Bajos índices de contacto: es menos probable que los consumidores contesten a llamadas de números desconocidos o respondan a correos electrónicos genéricos.
• Asignación ineficiente de recursos - Los prestatarios de alto y bajo riesgo reciben el mismo tratamiento, lo que reduce la eficacia de los esfuerzos de cobro.
• Aumento de los costes operativos: los procesos manuales requieren más tiempo y esfuerzo del personal, lo que incrementa los gastos sin mejorar significativamente los índices de recuperación.

A medida que las condiciones económicas se vuelvan más volátiles, los prestamistas que no se adapten a la IA del riesgo crediticio se enfrentarán a tasas de impago más elevadas y a un aumento de las insolvencias.

Cómo la automatización basada en IA mejora el éxito de los contactos

La gestión automatizada de cobros basada en IA aborda estos retos ofreciendo un compromiso personalizado y basado en datos a gran escala. En lugar de depender de enfoques únicos, la IA permite:

• Segmentación dinámica para que los prestatarios reciban mensajes personalizados en función de su historial de pagos, perfil de riesgo y situación financiera.
• Participación multicanal mediante IA para optimizar los canales de comunicación (SMS, correo electrónico, chatbots) en función de las preferencias del prestatario, lo que aumenta las tasas de respuesta.
• Seguimientos basados en el comportamiento: cuando un prestatario ignora un mensaje inicial, la IA ajusta el momento, la redacción y el canal para maximizar el compromiso.

Formación de los equipos de cobros para una recuperación impulsada por la IA

Para sacar el máximo partido de los cobros impulsados por IA, las entidades financieras deben formar a los equipos de cobros en:

• Interpretar la información generada por la IA: Comprender las puntuaciones de riesgo de los prestatarios y la probabilidad de reembolso prevista.
• Utilizar eficazmente las herramientas de automatización: Aprovechar las plataformas basadas en IA para agilizar las actividades de divulgación y seguimiento.
• Mejorar las interacciones con los prestatarios: Combinando la automatización de la IA con negociaciones humanas cuando sea necesario.

Al equipar al personal con habilidades de recuperación de deudas basadas en IA, los prestamistas pueden mejorar la gestión del riesgo crediticio, aumentar la eficiencia de los cobros y mantener estrategias de recuperación centradas en el cliente, convirtiendo posibles impagos en reembolsos exitosos.

Gestión del riesgo crediticio basada en IA: La clave para reducir los impagos

La gestión eficaz del riesgo crediticio en 2025 consiste en adoptar un enfoque proactivo y basado en IA para predecir, prevenir y optimizar la recuperación de deudas. Los prestamistas que sigan confiando en modelos obsoletos corren el riesgo de que aumente la morosidad, los cobros ineficaces y los costes operativos. 

Al aprovechar el análisis predictivo basado en IA, las estrategias de cobro basadas en el riesgo y la automatización, las instituciones financieras pueden reducir los impagos, agilizar los esfuerzos de recuperación y mejorar la resiliencia financiera.

Receeve permite a las instituciones financieras cerrar la brecha entre la gestión de riesgos y la recuperación de deudas con una plataforma impulsada por IA que automatiza los cobros, optimiza la segmentación de riesgos y mejora el compromiso del prestatario. 

Ya sea que necesite identificar antes las cuentas de alto riesgo, implementar flujos de trabajo de recuperación más inteligentes o reducir la intervención manual, la solución integral de Receevele ayuda a tomar el control de su estrategia de riesgo crediticio. Solicita un Demo hoy para ver cómo la IA puede transformar su enfoque de la gestión del riesgo crediticio.

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