Un conocimiento completo del cliente antes de contraer una deuda permitirá detectar posibles riesgos de morosidad o garantías de cobro. Una buena salud financiera necesita, según GDS Modellica, tecnologías efectivas para que la gestión de recobros sea eficaz e identificar el fraude de una manera eficiente
Más vale prevenir que curar. La buena salud financiera de una empresa necesita de una correcta gestión de recobros. Un elemento clave es poseer un conocimiento lo más completo del cliente antes de contraer su deuda para detectar posibles situaciones de impagos previos, riesgo de morosidad o garantías de cobro. Según Antonio García Rouco, director General de GDS Modellica “Hoy en día, hay una gran cantidad de datos de clientes disponibles y accesible. Una información con enorme valor que permite a los bancos, por ejemplo, aprovechar al detalle los pagos de los clientes, el comportamiento del gasto, la presencia en los medios sociales e incluso la actividad de navegación online en la toma de decisiones de riesgo. La proliferación de nuevas tecnologías proporcionan un alto nivel de ejecución y almacenamiento de datos con costes bajos y de forma más rápida. Además de un mejor soporte a las decisiones de riesgos e integración de procesos”.
Al realizar un contrato/pedido o préstamos se confía en la credibilidad y confianza de que el cliente pagará según las condiciones establecidas. El hecho de otorgar crédito conlleva siempre riesgo. GDS Modellica posee MODELLICA Collections Engine (MCE) una solución que evalúa la relación crediticia del prestatario basada en el comportamiento previo y la información predictiva de las relaciones de esa persona o PYME. Esta tecnología pone al alcance de las compañías el enorme poder del análisis de datos para crear estrategias adecuadas que personalizan los procesos de recuperación, ganando en eficiencia y conservando las relaciones a largo plazo con los buenos clientes. Esta tecnología permite además manejar de una manera inteligente la gestión de los clientes que podrían tener problemas en un futuro próximo. Anticiparse a la entrada en mora del cliente es la mejor de las estrategias para disminuir la cartera en mora, mejorar la rentabilidad y fidelidad de los clientes.
Los incumplimientos de pagos pueden acabar no sólo descuadrando las cuentas de las empresas, sino agonizando y poniendo en solfa su propia existencia. A veces son simples retrasos, en otras ocasiones resulta más complejo cobrar los impagos que vender y no queda otro remedio que para optimizar la estrategia de recobro sea preciso delegar esta tarea a profesionales eficaces y confiar en sus técnicas y en sus planes de actuación de recobros que aportan una visión más completa del entorno económico y cambios constantes, así como de las diferentes tecnologías utilizadas para hacer efectivo el recobro.
Tecnologías como la inteligencia artificial, el manejo intensivo de estrategias, los chatbots y los asistentes virtuales han llegado para automatizar y dinamizar los procesos de recobro y recuperaciones. Este tipo de tecnologías permiten una personalización y humanización de los interfaces inteligentes lo que sin duda marcara tendencia de cara al futuro.
Las claves para optimizar la gestión de estrategias de recobro según GDS Modellica son:
Segmentar las deudas de la maneja mas adecuada. Antes de iniciar los cauces judiciales, habría que agotar todas las formas posibles de las nuevas tecnologías y de los profesionales tanto presencial o telemáticamente. El tiempo es fundamental, actuar con diligencia porque el tiempo apremia, si se actúa con rapidez existe más posibilidades de recuperar el impago. Manejar una tecnología que permita implementar en tiempo récord nuevas estrategias de tratamiento en respuesta a los cambios del comportamiento del cliente o cambios en el rendimiento de las carteras. Mida y evaluar continuamente que las estrategias están dando los resultados que su empresa necesita. La negociación ha de ser directa y personalizada para garantizar una mayor recuperación. Agilizar el proceso de negociación y pago para los clientes morosos. Generar estrategias que permitan tratamientos personalizados y facilite cómodas opciones de pago tanto digitales, a través de chatbots y pasarelas de pago, como a través de su red física. Un manejo eficiente de la información histórica permitirá segmentar o diseñar estrategias en función de criterios objetivos: importe, días de retraso, número de impagos, tipo de cliente, historial de comportamiento, etc. El seguimiento pormenorizado hará que la gestión sea óptima. Anticiparse a las situaciones e iniciar cuanto antes acciones automatizadas marcará la diferencia en sus resultados. Priorizar las gestiones a realizar, centrarse en aquellos deudores que se prevén pagarán, buscar alternativas adecuadas para facilitar la forma de pago para subsanar esta deuda son factores claves en la estrategia. Evitar las gestiones que no llevan a ninguna parte. Identificar y separar las cuentas fraudulentas ocultas en su cartera de recobros. Muchas probablemente sean irrecuperables y el resto necesitará un tratamiento totalmente diferente. Segmentar y decidir ,de una manera masiva y personalizada a la vez, que cuentas deben de ser manejadas internamente y hasta cuando y que cuentas deben de ser entregadas a agencias externas. Evaluar el rendimiento de cada una de las agencias y tener este factor en cuenta antes de repartir las cuentas la próxima vez. Los sistemas inteligentes deben de ayudar y marcar la estrategia incluso como el proceso se mueva a un gestor humano. Controlar la situación con un lenguaje correcto en base a unos guiones predefinidos, con argumentos personalizados y preparados convertirá muchas de las gestiones en compromisos de pago y posteriores ingresos. Priorizar las gestiones a realizar, centrarse en aquellos que se prevén pagarán. Buscar alternativas adecuadas para facilitar la forma de pago para subsanar esta deuda La evaluación de posibles problemas legales y acciones judiciales, así el ratio coste/beneficio son aspectos a tener en cuenta en sus estrategias automatizadas.
Las empresas, afirma García Rouco, "necesitan confiar en tecnologías poderosas e innovadoras como la automatización, la predicción, el análisis avanzado y la inteligencia artificial. tecnologías que ayudarán a transformar los modelos de negocio actuales con estrategias inteligentes, precisas y no intrusivas".
La tecnología debe de permitir incluir información externa en el proceso. Tener acceso a fuentes de datos enriquecidas le dará una visión completa de su cartera de clientes, permitiendo la toma de decisiones inteligentes basadas en el análisis de los datos.
En GDS Modellica utilizan DataView360, una tecnología que facilita la integración con fuentes de datos externas e internas, como burós de crédito, fraude y proveedores de verificación de identidad. El poder y la flexibilidad de DataView360 junto con la experiencia y el conocimiento es aprovechado para mitigar posibles riesgos y proporcionar una solución flexible de gestión de casos a gran escala.
GDS Modellica ofrece a las empresas la segmentación inteligente precisa de cuentas deudoras y con una alta visibilidad de los datos de los clientes. Se logra orientar estratégicamente las interacciones con el objetivo de aumentar las recuperaciones, orientar las acciones de cobro, automatizar las decisiones y aumentar la retención de los buenos clientes con problemas puntuales, llevando a cabo interacciones mas eficientes.
GDS MODELLICA GDS Modellica es una empresa que provee de tecnología - analítica y de gestión de decisiones, así como consultoría especializada en los procesos de riesgo de crédito. La compañía ayuda las organizaciones a potenciar el proceso de toma de decisiones interconectadas en cada etapa del ciclo de vida del cliente generando relaciones rentables con los clientes gracias a su conocimiento, tecnología y mejores prácticas de la industria. GDS Modellica lleva más de 16 años colaborando con éxito para cientos de instituciones financieras, minoristas, aseguradoras y diversos sectores en más de 36 países.