Inteligencia Artificial para reducir la tasa de morosidad en comercios y entidades financieras

El aumento en el coste de la vida en nuestro país ha provocado un aumento en el número de ciudadanos que encuentran dificultades para llegar a fin de mes. Y esto se traduce, en general, en un incremento de la morosidad en las entidades financieras.

Aunque el año pasado se cerró con cifras relativamente positivas (la banca tuvo un índice de morosidad del 3,32 %, la más baja desde 2008), esto no debe hacernos perder el foco. De hecho, la tasa de morosidad en financieras de consumo superó los 2.500 millones de euros en diciembre de 2024.

Por ello, es importante que las estrategias de recobro y recuperación sean efectivas, pero también sostenibles y éticas: en 2024, más de la mitad de los expedientes gestionados por empresas de recobro llegaron al juzgado.

Combinación de tecnología y equipo humano, la clave del éxito

El aumento de la carga de trabajo para los departamentos de recobro ejerce una presión adicional sobre los equipos operativos y, por tanto, exige un replanteamiento de los procesos y capacidades que solo la Inteligencia Artificial puede ayudar a resolver.

Aun así, la importancia de un enfoque centrado en el cliente nunca ha sido mayor. Esto puede mejorar los resultados de recuperación al tiempo que garantiza el cumplimiento de la normativa de protección al consumidor y mantiene relaciones más cercanas con los clientes. Lograrlo requiere una combinación de personalización y tecnología para crear interacciones escalables, pero empáticas y adaptadas a cada cliente.

Históricamente, la experiencia del cliente ha sido un factor clave en el proceso de adquisición. Sin embargo, las altas expectativas de los clientes y los reguladores actuales no terminan con la venta. Hay que mantenerlas a lo largo del ciclo de vida del cliente, también, o sobre todo, en los procesos de recobro.

Los procesos de recobro deben centrarse en las necesidades y características de los clientes, de manera similar a los procesos de venta. Esto permite identificar los canales de comunicación adecuados, opciones de autoservicio y soluciones de pago que dan el poder de decisión al cliente, aumentan su compromiso y generan mejores resultados tanto para la entidad como para el cliente.

Las llamadas telefónicas para reclamar pagos vencidos pueden seguir siendo necesarias, pero, en su mayoría, están desfasadas y no se alinean con las expectativas y preferencias de los clientes. Por ello, deben complementarse con una amplia gama de opciones digitales flexibles y personalizadas.

El contacto digital permite automatizar procesos, de forma que los equipos pueden centrarse en brindar un toque personal y empático en las cuentas que lo requieran. Sin embargo, si las actividades automatizadas se alinean con las necesidades y características de los clientes, es posible que estas interacciones sean también empáticas y cercanas. Y esto es clave, ya que la empatía impacta en la relación con el cliente y, en última instancia, en los resultados financieros. Cuando los clientes sienten que se les valora, es más probable que colaboren con el pago y quieran encontrar una solución: la forma en la que una empresa maneja a los clientes con dificultades será recordada.

El enfoque omnicanal mejora la productividad y los resultados

La personalización es posible mediante un enfoque omnicanal que pueda gestionar todos los datos e interacciones de los clientes en un sistema común. Las comunicaciones omnicanal son fáciles de usar y respetan las preferencias de contacto del cliente. Estas incluyen autoservicio, agentes virtuales y humanos, SMS bidireccionales, aplicaciones móviles y respuestas de voz interactivas.

La frecuencia y los medios de contacto deben adaptarse al perfil de cada cliente, con el objetivo de crear una mejor experiencia y respetar las necesidades de control y discreción. Además, gestionar los canales de comunicación de forma integrada facilita el trabajo de los equipos de recobro. Poder trasladar conversaciones entre distintos canales sin perder el historial y el contexto mejora la eficiencia. Asimismo, comprender cómo interactúa el cliente en todos los puntos de contacto proporciona una base más sólida para trabajar juntos en una solución.

La digitalización de los cobros permite una mejor comprensión del cliente, revisiones continuas y mejoras en los procesos. Esto, a su vez, ayuda a las organizaciones a cumplir con las expectativas de los clientes y las nuevas normativas de protección al consumidor, al tiempo que reduce los costes y la carga operativa.

La inteligencia artificial conversacional se está posicionando como una tecnología clave para adaptar los procesos de recobro a las circunstancias del cliente, manteniendo un enfoque cercano y personalizado, mientras optimiza procesos y fomenta el autoservicio cuando es posible.

A diferencia de los chatbots tradicionales, la IA conversacional no se limita a entradas predefinidas, respuestas estáticas o canales específicos. En su lugar, los agentes equipados con IA conversacional pueden comprender, capturar y procesar la información compartida por un cliente, interpretando y analizando esta información para usarla a la hora de automatizar procesos; extraer información relevante, como intención de pago, nombre, número de cuenta o fechas relevantes; y automatizar escenarios complejos para mejorar la experiencia del cliente abordando situaciones concretas con soluciones automatizadas, reduciendo el tiempo necesario para resolver casos de fraude, aprobación de préstamos y cobros.

El recobro es un buen ejemplo de cómo la IA conversacional puede mejorar los procesos. Al desglosar el proceso en distintas intenciones, se pueden abordar la mayoría de las necesidades de un cliente moroso. Con el apoyo de una lógica de decisión en tiempo real, la IA puede automatizar interacciones con clientes que prefieren comunicarse por voz, que desean negociar, que pueden pagar de inmediato o más adelante, que ya han realizado un pago o que necesitan hablar con un agente.

La irrupción de la IA conversacional en los procesos de recobro representa una continuación de la tendencia hacia la digitalización y proporciona nuevas oportunidades para automatizar los diálogos a través de los canales más adecuados para cada cliente. Cuando se combina con estrategias basadas en datos y personalización, los beneficios para las empresas y los clientes pueden ser significativos. Un mejor soporte al cliente genera mejores resultados, una experiencia más positiva y relaciones más sólidas a largo plazo, además de aumentar las tasas de recuperación de deudas.

Autor: Peter Lemon, consultor jefe en FICO