En el panorama en rápida evolución de las tecnologías financieras, la incorporación del aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) ha surgido como una fuerza transformadora. Este cambio hacia la toma de decisiones basada en datos ha revolucionado varios sectores, incluido el de los cobros. En esta entrada del blog, exploraremos la importancia del software de cobros basado en datos e impulsado por IA y cómo se ha convertido en un elemento de cambio para las empresas de todo el mundo.
Cada vez más, las perspectivas empresariales muestran el valor de la IA en las aplicaciones de gestión de la deuda. Considere las siguientes estadísticas clave:
- Según un estudio realizado por PwC, las organizaciones que han implantado la IA en sus sistemas de cobro han experimentado un aumento medio del 85% en sus tasas de recuperación de deudas.
- Un informe de investigación de McKinsey & Empresa indica que las empresas que implantan tecnologías de inteligencia artificial (IA) en sus operaciones de atención al cliente experimentan una reducción media de costes del 15% al 20%.
- El Boston Consulting Group (BCG) descubrió que las estrategias de cobro basadas en la IA reducían en un 50% las cancelaciones de deudas incobrables de las entidades financieras.
El cambio hacia el aprendizaje automático y la IA en las tecnologías financieras
En los últimos años se ha reconocido cada vez más el potencial del aprendizaje automático y la IA en el sector financiero. Estas tecnologías permiten a las organizaciones aprovechar grandes cantidades de datos para obtener información valiosa, mejorar la eficiencia y tomar decisiones basadas en datos. Mediante el empleo de algoritmos avanzados y modelos predictivos, los sistemas basados en IA pueden analizar datos históricos, identificar patrones y ofrecer recomendaciones prácticas. También facilitan la recopilación de datos de transacciones esenciales para ayudar a obtener una visión más rica de los clientes y perfilar segmentos clave de prestatarios, informando las comunicaciones y las estrategias de recuperación. A su vez, esto ha tenido un impacto sustancial en la mejora de los procesos de cobro de deudas, haciéndolos más eficientes, rentables y centrados en el cliente.
Los paralelismos entre las tendencias de la banca abierta y los sistemas de cobro de deudas basados en datos
La banca abierta permite compartir de forma segura la información financiera entre distintas partes, lo que hace posible que el software de cobro de deudas acceda a datos en tiempo real procedentes de múltiples fuentes, centralizando la información vital y presentándola como una única fuente de verdad para las empresas. Esta riqueza de datos permite a las empresas desarrollar un conocimiento exhaustivo de la situación financiera de sus clientes, identificar su capacidad de reembolso y adaptar sus estrategias comerciales en consecuencia. Al combinar datos de diversas plataformas bancarias y financieras, los sistemas de cobro nativos en la nube aprovechan los algoritmos de IA para optimizar la toma de decisiones y agilizar el proceso de recuperación de deudas.
Cómo la solución de cobro de deudas basada en datos de receeve capacita a las empresas
receeveha demostrado ser muy eficaz a la hora de mejorar las tasas de recuperación de empresas de diversos sectores. Estos son algunos ejemplos de cómo el enfoque basado en datos de nuestra plataforma ha tenido un impacto significativo:
1). Mejor segmentación
Los métodos tradicionales de cobro de deudas suelen basarse en una segmentación amplia, lo que da lugar a un enfoque único. Sin embargo, el software receeve emplea análisis de datos avanzados para segmentar a los clientes en función de su comportamiento de pago, historial financiero y perfiles de riesgo. Al adaptar las estrategias de cobro a segmentos específicos de clientes, las empresas pueden mejorar el compromiso, optimizar los recursos y lograr mayores tasas de recuperación.
2). Previsión de riesgos
receeveanalizan los datos históricos e identifican patrones de riesgo, lo que permite a las empresas prever la probabilidad de éxito en el cobro de deudas. Esto permite a las organizaciones priorizar los esfuerzos en las cuentas de alto valor y asignar los recursos estratégicamente, lo que se traduce en una mejora de las tasas de recuperación y una reducción de los costes.
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3). Ajuste de las prácticas crediticias
Gracias a los datos en tiempo real y a los modelos de evaluación de riesgos basados en IA, el software de receeve ayuda a las empresas a optimizar sus prácticas crediticias. Permite a los prestamistas identificar posibles riesgos crediticios, evaluar la solvencia de los prestatarios y ajustar las condiciones de préstamo en consecuencia. Este enfoque proactivo no solo minimiza las posibilidades de impago, sino que también mejora el rendimiento general de la cartera de préstamos.
A medida que el panorama financiero sigue evolucionando, los proveedores de software de cobros deben adoptar enfoques basados en datos y en IA para maximizar las tasas de recuperación y agilizar las operaciones. receeve ha estado a la vanguardia de esta transformación tecnológica, empoderando a las empresas con una solución innovadora que aprovecha la IA y el análisis de datos.
Al utilizar algoritmos avanzados para la segmentación, la previsión de riesgos y el ajuste de las prácticas crediticias, el software de receeve ofrece beneficios tangibles que permiten a las empresas mejorar las tasas de recuperación de deudas, minimizar las pérdidas y optimizar su proceso de cobro. En definitiva, adoptar un enfoque basado en los datos y potenciado por la IA no es solo un lujo, sino una necesidad para las empresas que quieren prosperar en el panorama moderno del cobro de deudas.
