Durante el año 2022, el 64% de los empresarios reconoció haberse enfrentado a incumplimientos en los pagos de préstamos de sus clientes, según datos del Análisis del comportamiento de pago empresarial de Informa D&B. Ante esta situación, las compañías han acudido a las nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial, para librar la batalla del recobro de forma no intrusiva, más eficiente y acortando los tiempos de la gestión.
Según datos de Servinform, el uso de la IA en el recobro mejora la tasa de recuperación, aplicada en una gestión integral de la deuda, iniciándose desde la estrategia en la gestión, canal de contacto con el cliente, y cobro de la deuda.
Pero los beneficios de la Inteligencia Artificial en la recuperación de deudas no pasan solo por mejorar su devolución, sino que esta nueva tecnología también presenta otras numerosas ventajas como la agilización del proceso o la reducción de costes.
Las grandes ventajas de la IA en la gestión de deudas
- Los números de Servinform revelan que esta herramienta de automatización reduce los tiempos de recuperación hasta un 40%, ayudando a mantener así la salud financiera de la empresa.
- Desde Servinform se trabaja con una tecnología que permite alimentar nuevos números de teléfonos y direcciones de contacto. Esto nos ayuda a localizar con facilidad a los deudores mejorando más de un 18% el recobro a clientes sin contacto e incrementando el 7,5% del importe recobrado no previsto.
- El uso de la Inteligencia Artificial facilita las tareas manuales y repetitivas para que las empresas puedan reasignar sus recursos y destinar la intervención humana para casos más complejos que sí la requieren. Así se reducen los costes operativos, permitiendo a la empresa ser más rentable y eficiente, ofreciendo soluciones flexibles y personalizadas.
- Cabe destacar también que, la IA ayuda a identificar cómo los algoritmos pueden analizar patrones de comportamiento y prever tendencias futuras. Esta ventaja permitirá a las empresas adaptar sus estrategias de recobro de manera más precisa, identificando enfoques específicos para cada tipo de deudor y priorización en la gestión, y segmentación de las bases de datos.
