La inteligencia artificial es clave para gestionar la morosidad bancaria

Actualmente, la tecnología está permitiendo a los ordenadores aprender y razonar como seres humanos, realizando funciones cada vez más sofisticadas. En este ámbito, uno de los sectores que está siendo más afecto a implantar y explotar estas aplicaciones tecnológicas es el bancario debido a los cambios que se están produciendo en sus canales tradicionales en cuanto a la captación, gestión y fidelización de clientes.

Ante este entorno, es de destacar la importancia que empieza a tener la inteligencia artificial en todos los departamentos de una entidad bancaria debido a que no sólo automatiza diferentes procesos, sino que además aumenta su eficiencia tal como sucede, por ejemplo, en el área de la gestión del riesgo crediticio, donde la inteligencia artificial es ya capaz de mejorar la predicción de riesgo de un cliente para la entidad y analizar así de forma inmediata si su operación es factible. Con ello los bancos persiguen prevenir de forma más contundente y eficaz la morosidad.

Y aunque la tasa de morosidad del sector bancario español se ha reducido hasta situarse en estos días por debajo del 7%, la ya existente hace que diferentes entidades financieras estén aplicando estrategias de recobro en un entorno digital, utilizando herramientas que permiten analizar la mejor forma de gestionar las distintas carteras con el fin de priorizar acciones de recobro más eficaces. Para ello, es conveniente balancear el análisis de las grabaciones con técnicas de inteligencia artificial y la gestión del personal, ya que ambas juegan un papel clave para obtener una mayor recuperación, por lo que hay que crear estructuras organizativas, eficazmente formadas, adecuadas para este tipo gestión. Todo ello conduce a mejoras del ratio de recobro hasta del 100% dependiendo del tipo de cartera de créditos a recuperar entre otros aspectos.

“En este sentido, NEOVANTAS ha desarrollado la aplicación JOY como un aglutinador de información desestructurada, oral y escrita, y de los datos del CRM para elaborar de forma automática índices de interés para la dirección de las empresas, gracias a sus motores de inteligencia artificial. De esta forma, permite conocer la satisfacción del cliente sin preguntarle o hasta, incluso, conocer el índice de calidad de recobro que pudiera haber en una determinada zona geográfica o cartera determinada. Esto permite a las entidades saber en cada momento la situación de sus clientes en cualquier campo, para poder actuar en consecuencia de la manera más acertada”, indica José Luis Cortina, Presidente de NEOVANTAS.

Por todo ello, los bancos son conscientes que tienen que redefinir su modelo de negocio e invertir desde ya en inteligencia artificial para sistemáticamente extraer valor de distinta naturaleza de la extensa información con la que cuentan y que, en muchas ocasiones, no saben ni siquiera que disponen de ella, y así aportar nuevos elementos útiles y pragmáticos a los departamentos de marketing, atención al cliente, comerciales, recobro y servicios postventa, entre otros… para optimizar de forma continua sus resultados.