Durante años, la gestión de cobranzas se apoyó principalmente en la experiencia, datos rudimentarios y la intuición. Sin embargo, en un entorno cada vez más competitivo y con carteras de deuda cada vez más diversas, las empresas deben adoptar nuevas estrategias y herramientas para favorecer la cadena de pagos.
Aquí es donde la inteligencia artificial cobra un rol fundamental con modelos estadísticos basados en machine learning. Al analizar grandes volúmenes de datos históricos y comportamientos crediticios, estos modelos permiten anticipar la probabilidad de recupero de una deuda, optimizando tiempos, recursos y resultados.
La inteligencia predictiva aplicada al recupero no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también permite diseñar estrategias diferenciadas por segmento, priorizando acciones sobre aquellos casos con mayores chances de resolución favorable. Una verdadera evolución para el mundo de las cobranzas.
¿Qué es el machine learning y cómo puede ayudar a la evaluación de riesgo?
El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras detectar patrones, aprender de la información disponible y hacer predicciones con altos índices de precisión. A través de algoritmos que procesan grandes volúmenes de datos, estos sistemas pueden generar modelos capaces de anticipar comportamientos futuros.
En el ámbito de la evaluación de riesgo, el machine learning permite analizar múltiples variables —historial crediticio, comportamiento de pagos, situación BCRA, entre otras— para estimar la probabilidad de incumplimiento o recupero. Estos modelos se actualizan constantemente a medida que reciben nuevos datos, lo que los hace más dinámicos y adaptables que los enfoques tradicionales.
Gracias a esta tecnología, las empresas pueden tomar decisiones más informadas, segmentar mejor a sus clientes, plantear estrategias diferencias de cobranzas y asignar recursos de forma más eficiente, ágil y precisa.
¿Por qué serviría un modelo predictivo aplicado a la gestión de cobranza y recupero de deuda?
Un modelo estadístico de machine learning puede ser un aliado estratégico en la gestión de cobranzas al permitir identificar, con alto nivel de precisión, cuáles deudores tienen mayor probabilidad de cancelar o regularizar sus obligaciones en un determinado plazo. Esto le da a las empresas la posibilidad de segmentar sus carteras por potencial de recupero y asignar recursos de forma más eficiente, priorizando los casos con mayor retorno esperado.
A diferencia de los enfoques tradicionales, estos modelos aprenden continuamente del comportamiento de pago de los clientes, adaptándose a cambios en las características de la deuda. Esto permite una toma de decisiones más dinámica, con estrategias de cobranza personalizadas según el perfil del deudor, mejorando tanto la efectividad de contacto como la tasa de recupero.
Además, el uso de machine learning ayuda a reducir costos operativos al automatizar procesos y anticiparse a situaciones de difícil resolución. En definitiva, se trata de una herramienta clave para potenciar el recupero de deuda con inteligencia, precisión y foco en resultados.
Score de Recupero de Nosis: una ágil solución para el recupero de deuda
En el mundo de la cobranza, anticiparse marca la diferencia. Por eso, en Nosis desarrollamos una herramienta innovadora que te permite identificar con mayor precisión a quiénes vale la pena contactar primero: el Score de Recupero.
Este modelo exclusivo estima la probabilidad de que una persona cancele o normalice sus deudas en los seis meses posteriores a la evaluación. Así, podés segmentar mejor tu cartera, priorizar gestiones y optimizar tus recursos. El score se expresa en una escala de 1 a 999, siendo 1 la escasa probabilidad de recupero en el corto plazo y 999 un perfil con altas chances de saldar sus compromisos dentro del período estimado.
Este modelo está diseñado específicamente para el universo de individuos con situación crediticia 2 del Banco Central de la República Argentina (BCRA) o superior, permitiéndote actuar con foco y precisión sobre los casos con mayor potencial de resolución. Se considera que un individuo está “recuperado” cuando, seis meses después de haber registrado atrasos mayores a 30 días, ya no presenta deudas impagas ni morosidad vigente.
Conocé más del Score de Recupero o pedi un backstesting con nuestros técnicos especialistas:
