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Las empresas y las entidades financieras recurren cada vez más a las innovadoras tecnologías de automatización, predicción, analítica avanzada e inteligencia artificial para reclamar la deuda impagada y gestionar con mayor eficacia los cobros. La estrategias inteligentes y precisas de cobros son claves para fidelizar clientes, disminuir los comportamientos de riesgo, recuperar carteras cobros y disminuir las tasas de morosidad e incumplimiento en un mercado global cada vez más competitivo.
Según GDS Modellica, cada cliente es único y cada contacto con ellos es una oportunidad para fortalecer la relación. Los clientes son sensibles a cómo, cuándo y por qué son contactados. Los Call Centers son un método efectivo de comunicación pero también el más costoso. Las entidades buscan hacer un uso efectivo de los métodos alternativos de comunicación. Las soluciones de comunicación automatizadas llegan a los consumidores a través de canales móviles y digitales, y proponen opciones viables para su resolución.
La irrupción de la Inteligencia Artificial, la humanización de las interfaces y la comunicación se han convertido en clave de la recuperación de recobros. GDS Modellica ha desarrollado diferentes tecnologías que permiten sacar partido a las técnicas de analíticas avanzadas, como la Inteligencia Artificial o el Machine Learning a través del formato PMML u otros modelos basados en R o Python. La Inteligencia Artificial es capaz de analizar grandes cantidades de datos (Big Data) e identificar patrones y tendencias y, formular predicciones de forma automática, con rapidez y precisión. La Inteligencia Artificial permite que la experiencia cotidiana de contacto con el cliente sea más inteligente al integrar análisis predictivos y otras técnicas en aplicaciones que se utilizan diariamente.
Los datos que poseen las empresas son claves, una información que, bien analizada y diseñada a través de algoritmos, permite establecer patrones de comportamientos con gran valor para la toma de decisiones automatizadas y resolver problemas de negocios cotidianos. A partir de los datos disponibles se pueden priorizar y aplicar diferentes estrategias de cobro en base al tiempo y la cantidad asociada a dicha deuda. Los modelos predictivos pueden utilizarse complementariamente con otras tecnologías como los chatbots y los asistentes virtuales, para automatizar y dinamizar los procesos de cobro con alternativas adaptadas a cada situación incrementándose la probabilidad de que el deudor solvente su deuda.
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