La IA y su impacto en la gestión de cobranza en México

El uso de un sistema de cobro con IA se hace cada vez más popular en la gestión de cobranza. Esto se debe a que los modelos predictivos en los que se basa  la IA son de muy útil aplicación en los procesos de cobro, al ser capaces, por ejemplo, de predecir comportamientos de los clientes, e incluso atenderlos.

Con la implementación de sistemas de cobranzas con inteligencia artificial se logra automatizar procesos, lo que permite que los gestores y supervisores del área se liberen de tener que realizar tareas de bajo valor. En su lugar, pueden concentrarse en casos mucho más complejos. 

¿Qué vas a encontrar en este texto?

¿Cómo funciona la gestión de cobranza con IA?

Gestión de cobranza. Ejemplos del uso de IA

1. Con la IA es posible analizar las cuentas e identificar las que tienen predisposición a mora

2. La IA puede sugerir las mejores estrategias para abordar el cobro a perfiles de clientes

3. Generación de mensajes personalizados para clientes

¿Cómo funciona la gestión de cobranza con IA?

Para comprender el valor de las tecnologías con IA para cobranza, como los programas informáticos para cobranza de deudas, es importante comprender cómo funcionan estos.

Básicamente, se trata de plataformas que almacenan todos los datos relacionados con la cobranza. Esta base de datos es analizada por la IA integrada para ser procesada. En el caso de que la IA de las plataformas sea del tipo NN (red neuronal) es posible no solo analizar la complejidad de datos, sino realizar tareas predictivas en base a estos y prescribir acciones que optimicen las cobranzas.

Toda esta información, procesada por la IA cae en manos del software de cobranza bajo el cual correo el proceso, para que luego los gestores de cobranza autorizados por la empresa puedan ejecutar acciones o tomar decisiones estratégicas basadas en toda la información procesada. 

Gestión de cobranza. Ejemplos del uso de IA

Para que quede más claro como la IA favorece la gestión de cobranza, aquí algunos ejemplos prácticos. 

1. Con la IA es posible analizar las cuentas e identificar las que tienen predisposición a mora

La inteligencia artificial puede analizar grandes volúmenes de datos en poco tiempo para identificar patrones de comportamiento que sean señal de una posible tendencia a la morosidad. De esa manera, pueden remitirse alertar a los gestores de cobranza para que puedan proponer a los clientes con este perfil soluciones que eviten el retraso, por ejemplo: fraccionamiento de pagos, extensión del pago de la deuda, etc. 

2. La IA puede sugerir las mejores estrategias para abordar el cobro a perfiles de clientes

Debido al análisis de datos, es posible que los programas de cobranza con IA puedan identificar los medios más efectivos para cobrar clientes. Por ejemplo, pueden recomendar comunicaciones por llamadas, mensajes o WhatsApp según cada perfil, basándose en el análisis de su comportamiento, así como en las interacciones previas.

3. Generación de mensajes personalizados para clientes

Otra forma como la IA puede ayudar en la cobranza, es creando mensajes personalizados para cada cliente en base a los diferentes datos que ha recopilado de él. Así, por ejemplo, puede crear un script de cobranza más amistoso para clientes con buen historial, con un ligero retraso en el pago de sus compromisos; por otra parte, usar un tono más serio y formal para aquellos que sean reincidentes.

Como puedes notar la gestión de cobranza con IA es sumamente útil y cada vez más popular. Por eso, te invitamos a implementar un software de cobranza con IA para mejorar tu recaudo, fortalecer las relaciones con tus clientes y reducir tu tasa de morosidad. ¡Conoce más sobre Moonflow!