Presentes en un nuevo encuentro del Risk & Finance: Club de Líderes en Créditos y Cobranzas

El Risk & Finance Club reunió a líderes del ecosistema financiero en un nuevo encuentro donde se debatió el impacto de la inteligencia artificial en la gestión de cobranzas.

En un mundo financiero en plena transformación, la Inteligencia Artificial se posiciona como el motor clave para modernizar los procesos de cobranzas. En la última reunión del Risk & Finance Club –el foro de líderes en Créditos y Cobranzas de Argentina–, los socios de Recupero Crediticio by Ostengo, Raúl y Andrés Ostengo, participaron de una charla exclusiva dictada por un especialista en cobranzas de McKinsey & Company.

A continuación, te compartimos un resumen detallado del análisis presentado: “La Modernización de la Cobranza Bancaria con IA”, que expone cómo la tecnología redefine la estrategia, la operación y la experiencia del cliente en el sector financiero.

Análisis Profundo: La Modernización de la Cobranza Bancaria con IA

Este documento detalla la estrategia y la hoja de ruta tecnológica para transformar los procesos de cobranza en el sector bancario, enfocándose en la implementación de Inteligencia Artificial para mejorar tanto la eficiencia operativa como la experiencia del cliente.

1. La Nueva Estrategia de Cobranzas: Foco en Cliente y Tecnología

La transformación del área de cobranzas se basa en un cambio de paradigma que abandona los modelos masivos y reactivos por un enfoque proactivo y personalizado. Esto se logra a través de dos pilares fundamentales.

Enfoque en el Cliente y Personalización Total

El objetivo es convertir una interacción tradicionalmente conflictiva en una experiencia constructiva. Esto se logra mediante:

• Customización del "Journey" y Mensajes: Se abandona el guion único. Cada comunicación y ciclo de interacción se adapta al perfil del cliente, su historial y su comportamiento, utilizando datos para predecir el mejor canal y momento para el contacto.

• Visión 360° y Omnicanalidad: La clave para una personalización efectiva es tener una visión unificada del cliente. La integración total de los canales (teléfono, chat, email) asegura que la conversación sea fluida y consistente, sin importar cómo o cuándo el cliente elija interactuar.

• Ofertas Flexibles y Educación: En lugar de una demanda de pago única, el sistema permite generar ofertas de pago personalizadas y flexibles en tiempo real. Esto se complementa con herramientas de gamificación y educación financiera para guiar al cliente hacia una solución sostenible.

Optimización de Operaciones con Tecnología de Punta

La eficiencia interna es el motor que permite la personalización a escala.

• Inteligencia Artificial y Automatización: Se implementan agentes virtuales para gestionar interacciones de menor complejidad y copilotos de IA de próxima generación que asisten a los agentes humanos. La Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) se usa para potenciar y medir el desempeño del equipo.

• Empoderamiento del Personal ("Upskilling"): Al automatizar tareas repetitivas, los agentes humanos pueden ser capacitados para manejar casos más complejos y estratégicos, donde la empatía y la negociación son cruciales. Su rol evoluciona de un simple gestor a un asesor financiero.

• Gestión y Analítica Avanzada: Se implementan "torres de control" para un monitoreo en tiempo real de toda la operación y equipos de estrategia dedicados a ejecutar pilotos y análisis de datos, asegurando una mejora continua del proceso.

2. Hoja de Ruta Tecnológica: La Evolución de la IA en Cobranzas 📈

La implementación de estas tecnologías sigue un plan evolutivo y escalonado en tres fases, diseñado para maximizar el valor y minimizar el riesgo.

• Fase 1 (2023) – Análisis Posterior a la Llamada: Esta fue la etapa fundamental de "prueba de concepto". La IA se utilizó para analizar las conversaciones después de que ocurrieran. El valor principal fue demostrar la capacidad de la tecnología para extraer insights valiosos sobre el rendimiento de los agentes y el comportamiento del cliente, construyendo así un caso de negocio sólido para una mayor inversión sin afectar las operaciones en vivo.

• Fase 2 (2024-2025) – Copiloto en Tiempo Real: Es la fase actual de "aumentación del agente". Aquí, la IA actúa como un asistente inteligente durante la llamada, proporcionando al agente sugerencias, datos clave y las mejores acciones a seguir en tiempo real. Ayuda a manejar objeciones complejas, asegura el cumplimiento normativo y funciona como un "coach virtual" que acelera drásticamente la capacitación de nuevos empleados.

• Fase 3 (Futuro) – Agente Virtual Autónomo: Esta es la fase final de "automatización inteligente". El objetivo es desplegar un agente virtual impulsado por GenAI, capaz de gestionar negociaciones completas de forma autónoma, especialmente en segmentos de deuda de menor valor. Esto no solo reduce drásticamente los tiempos de espera y los costos operativos, sino que también permite escalar la capacidad de gestión de cobranzas de manera exponencial.

3. Aplicación Práctica: El "Voice Co-Pilot" en Acción 🖥️

Un ejemplo tangible de estas herramientas es la interfaz del "Voice Co-Pilot", que materializa los beneficios de la hoja de ruta tecnológica.

Su función más destacada es la generación de un reporte de análisis post-llamada. Al finalizar una conversación, la herramienta crea automáticamente un resumen estructurado y preciso de la llamada. Este resumen está listo para ser integrado directamente en el CRM de la empresa. El impacto es triple:

1. Eficiencia del Agente: Elimina el trabajo manual de documentación, permitiendo al agente pasar a la siguiente llamada más rápido.

2. Calidad del Dato: Asegura que los datos registrados sean consistentes y objetivos, lo que mejora la calidad de los análisis futuros.

3. Cumplimiento y Auditoría: Proporciona un registro claro y auditable de cada interacción, simplificando los procesos de control de calidad y cumplimiento normativo.

4. Validación del Mercado y Tendencias del Sector ✅

Este enfoque estratégico no es una iniciativa aislada, sino que refleja una tendencia global validada por el mercado y los analistas del sector financiero.

• La IA como Estándar en la Banca: Medios financieros y de negocios confirman que la adopción de IA para la personalización y la eficiencia ya no es una opción, sino una necesidad competitiva para bancos y fintechs. La capacidad de analizar grandes volúmenes de datos para predecir comportamientos y adaptar servicios es un diferenciador clave.

• El Auge de la IA Generativa: Informes de las principales consultoras internacionales, como McKinsey & Company, enfatizan el impacto transformador de la GenAI en los servicios financieros. Su uso en la creación de comunicaciones personalizadas y en la asistencia a empleados es una de las aplicaciones de mayor retorno de inversión, validando el enfoque en copilotos y agentes virtuales.

• La Experiencia del Cliente como Prioridad: La tendencia general del sector se aleja de una visión centrada en el producto hacia una obsesión por el cliente. Estrategias que utilizan la tecnología para crear experiencias más fluidas, empáticas y resolutivas, incluso en áreas como las cobranzas, han demostrado aumentar la lealtad y el valor a largo plazo del cliente.