La gestión de cobranzas ha evolucionado significativamente en los últimos años, impulsada por la necesidad de optimizar procesos y mejorar la experiencia del cliente. La inteligencia artificial (AI) emerge como una tecnología disruptiva, ofreciendo soluciones innovadoras para los desafíos que enfrentan las empresas en este ámbito.

En su paso por el II Foro de Créditos y Cobranzas de la Cámara de Comercio de Lima, José Luis Elisei, nuestro Gerente de Producto, expuso sobre la implementación de Inteligencia Artificial para volver más eficientes la gestión de las cobranzas. Como caso de ejemplo compartió cómo Moonflow está implementando esta tecnología en su solución. A partir de la conferencia de José Luis Elisei, compartimos un resumen de los puntos centrales de su exposición.

¿Cómo funciona la AI en las cobranzas?

La Inteligencia Artificial es cualquier máquina o sistema que exhiba inteligencia similar a la humana, incluyendo razonamiento, aprendizaje y resolución de problemas.

La AI, a través de técnicas como el machine learning y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), permite a las empresas analizar grandes volúmenes de datos de manera rápida y precisa. Esto posibilita:

• Segmentación de clientes: Identificar grupos de clientes con características y comportamientos similares utilizando algoritmos de clustering y clasificación.
• Predicción de incumplimientos: Emplear modelos de regresión y clasificación para predecir la probabilidad de impago con anticipación.
• Optimización de canales de comunicación: Seleccionar el canal más adecuado para cada cliente (correo electrónico, SMS, llamada telefónica) mediante técnicas de optimización.
• Automatización de tareas: Delegar tareas repetitivas como la generación de reportes y la programación de llamadas a robots y asistentes virtuales.
• Personalización de mensajes: Crear mensajes personalizados utilizando técnicas de generación de lenguaje natural y procesamiento del lenguaje natural.

Dentro de la Inteligencia Artificial, nos vamos a concentrar en la Generativa, la que crea contenidos partiendo de datos pre-entrenados como otros textos e imágenes. ¿Cómo realiza esto? Mediante modelos Transformers, que están dotados de mecanismos de atención. Esto permite entender relaciones más complejas y distantes dentro de un texto, de esta manera puede "hacer foco" en palabras ya generadas para buscar nuevas que sean relevantes.

"El desafío más grande es que aún necesita creatividad y supervisión por parte del usuario para llegar al resultado", asegura José Luis.

¿Qué es Machine Learning?

Mediante machine learning los sistemas aprenden de los datos, reconocen patrones y realizan predicciones, mejorando con la experiencia. Dentro de esta clasificación podemos encontrar los dos tipos de modelos: 

• Aprendizaje supervisado: Entrenamiento de modelos con datos históricos etiquetados para predecir resultados futuros, como la probabilidad de impago. 
• Aprendizaje no supervisado: Descubrimiento de patrones ocultos en los datos sin etiquetas previas, como la segmentación de clientes.

¿Qué es Deep Learning?

Se trata de un aprendizaje automático que utiliza redes neuronales. Son modelos inspirados en el cerebro humano que pueden aprender representaciones complejas de los datos. Por ejemplo, interpretar una mancha en la piel y asociarla con diversos patrones, o identificar correctamente un número escrito a mano alzada. 

Posteriormente, explica José Luis, se descubrió que además de reconocer imágenes, la AI podía reconocer patrones en palabras. A partir de esto es que Chat GPT entra en acción con el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), que permite: 

• Análisis de sentimiento: Identificación de la emoción detrás de un texto (positivo, negativo, neutral).
• Generación de texto: Creación de mensajes personalizados y coherentes.
• Traducción automática: Facilitación de la comunicación con clientes de diferentes idiomas.
• Beneficios de la IA en las Cobranzas
• Mayor eficiencia: Automatización de tareas repetitivas y optimización de recursos.
• Mejor experiencia del cliente: Interacciones personalizadas y relevantes que aumentan la satisfacción.
• Reducción de costos: Menor tiempo y esfuerzo dedicado a las cobranzas.
• Aumento de la recuperación de deudas: Mayor efectividad en la gestión de los impagos gracias a la predicción y la personalización.
• Mayor precisión en la toma de decisiones: Los modelos de IA proporcionan información precisa y actualizada para respaldar las decisiones de los gestores de cobranza.
  
  

¿Cómo trabaja Moonflow con AI?

Moonflow es una plataforma que aprovecha al máximo las capacidades de la AI para optimizar los procesos de cobranza. Al integrar modelos de machine learning y procesamiento del lenguaje natural, Moonflow ofrece una solución integral que incluye la optimización de estrategias y un Agente Virtual. 

• Análisis predictivo: Identificación de los clientes con mayor riesgo de impago.
• Automatización de comunicaciones: Generación de mensajes personalizados y programación de su envío.
• Optimización de estrategias: Recomendación de las mejores estrategias de cobranza en función de los datos del cliente.
• Atención al cliente con AI: mediante su próximo lanzamiento, Moonflow Talk, los clientes obtendrán atención del agente virtual quien podrá interactuar con ellos y encontrar la forma más óptima de lograr el pago, gracias al historial del cliente y conversaciones previas. 

El Futuro de las Cobranzas

La inteligencia artificial está transformando radicalmente el sector de las cobranzas, ofreciendo soluciones más eficientes, personalizadas y efectivas. En el futuro, podemos esperar:

• Mayor adopción de la IA: Cada vez más empresas implementarán soluciones de IA para gestionar sus cobranzas.
• Modelos más sofisticados: Los modelos de IA serán capaces de analizar datos más complejos y realizar predicciones más precisas.
• Mayor personalización: Las interacciones con los clientes serán cada vez más personalizadas y adaptadas a sus necesidades individuales.
• Integración con otras tecnologías: La IA se combinará con otras tecnologías emergentes, como la blockchain y el Internet de las Cosas, para crear soluciones aún más innovadoras.

"Desde Moonflow aspiramos a una gestión de cobranzas autónoma, apuntamos a Agentes AI y la omnicanalidad. Gracias a las estrategias de cobranzas podemos determinar la etapa en la cual se encuentra el cliente, qué canal es mejor para conversar y cuál es la manera más eficiente", asegura Elisei.   

Moonflow propone que la cobranza sea en piloto automático, es decir contando con un sistema que apoya y optimiza esfuerzos. "De las empresas de LATAM, sólo un 7% cuenta con un software para gestión de cobranzas, mientras que el 53% aún trabaja con hojas de cálculo. Estamos muy cerca con la Inteligencia Artificial, debemos dar el primer paso de confianza para lograrlo", concluye Jose Luis Elisei. 

La Inteligencia Artificial está revolucionando la gestión de cobranzas, ofreciendo una serie de beneficios tanto para las empresas como para los clientes. Al adoptar soluciones basadas en IA, las empresas pueden optimizar sus procesos, reducir costos y mejorar la experiencia del cliente.