El big data, la inteligencia artificial o el machine learning van más allá del simple almacenamiento de datos. Son técnicas que analizan y utilizan la información recopilada, estableciendo, entre otras cosas, conclusiones y patrones de comportamiento que pueden facilitar enormemente el día a día de las empresas, favoreciendo su rentabilidad, su productividad y su competitividad. Entre sus ventajas, agilizan la toma de decisiones, permiten la automatización de procesos o aumentan la seguridad de la información. Estos beneficios han llevado a que el sector del crédito y recobro haya incrementado en los últimos años su interés por aplicar el big data en sus procesos ante el previsible incremento de los impagos.
Según el último Informe de Estabilidad Financiera (IEF) del Banco de España, la combinación a corto plazo de una inflación más elevada con el aumento de los tipos de interés podría mermar la capacidad de pago de las empresas. A esto hay que sumar, además, la incertidumbre generada por el conflicto de Ucrania y el vencimiento de los periodos de carencia de los préstamos ICO que cumplirán a final de verano, lo que pone por delante un contexto marcado por la morosidad en el sector empresarial. De hecho, el último Observatorio de la Morosidad publicado por Cepyme muestra ya su aumento en las pequeñas y medianas compañías, hasta llegar a cierre de 2021 a un nivel de deudas comerciales de 279.808 millones de euros, un 17,3% más en términos interanuales.
Ante este incremento, el big data se posiciona como una poderosa herramienta para la prevención y gestión de imagos. Como compañía que aplica esta tecnología en sus procesos, con la puesta en marcha de un centro especializado en desarrollo IT y Data Science en Málaga, Intrum establece las claves sobre cómo el análisis de datos puede ayudar a la recuperación de deuda:
- Anticiparse a posibles impagos. Clasificando a los clientes actuales e integrándolos en motores de análisis es posible prever el riesgo de retraso en el abono de facturas en base a sus comportamientos históricos de pago, salud financiera, tipología de empresa, características demográficas… Esto permitirá establecer medidas preventivas para anticiparse.
- Mayor conocimiento = Mejor servicio. Conocer a los clientes también ayuda a plantear la mejor estrategia con cada uno de ellos, prestando un servicio personalizado que se ajuste a cada situación, permitiendo encontrar una solución para todas las partes. Así, dependiendo del perfil y empresa deudora, se emprenderán unas acciones específicas, y será posible determinar qué facilidades de pago son las que mejor se ajustan a su realidad.
- Reconocer y fidelizar a los mejores pagadores. Del mismo modo, identificando y analizando las características de los clientes que resultan mejores pagadores, es posible emprender acciones para fidelizarlos, ofreciéndoles aquellos productos y servicios que mejor se adapten a sus necesidades y manteniendo una relación comercial sostenible a futuro.
- Visión integral del proceso y diseño de estrategias más efectivas. Gracias al big data, se obtiene una visión 360º del proceso de recobro, beneficiándose, además, de su “aprendizaje automático”. Esto no solo facilita el seguimiento exhaustivo de cada caso en tiempo real, sino que también permite optimizar las estrategias futuras de recuperación de deuda corrigiendo prácticas poco efectivas, minimizando riesgos o implementando nuevos métodos de recuperación que den mejores resultados.
- Automatización de procesos. La prevención y gestión de impagos requiere la realización de muchas tareas simultáneas y, haciendo uso de tecnologías como la inteligencia artificial o el machine learning, será posible automatizar todas aquellas que sean más mecanizables y poner el foco en otras muchas que requieran mayor especialización, maximizando el rendimiento y la productividad de los recursos.
- Identificar tendencias del mercado. Para que la gestión y prevención de impagos sea totalmente efectiva, es igualmente importante contar con información actualizada del mercado, procedente de diversas fuentes secundarias. Especialmente, en el caso de las empresas dedicadas a la recuperación de deuda, ya que el análisis e interpretación masiva de datos del sector supondrá un valor añadido para los casos en gestión, permitiendo detectar tendencias muy útiles para el proceso.