Las tecnologías en el Proceso de Recobros abren retos y posibilidades en un entorno financiero cada vez más exigente, competitivo e incierto con intervenciones y resultados más específicos y eficaces. GDS Modellica y sus soluciones, traducidas en números mejoran en un 25% los créditos otorgados, en un 78% los créditos aprobados y reducen las pérdidas en un 35%. Informa EKMB
La digitalización es una herramienta clave para detectar de manera más precisa la probabilidad de impago de los clientes. Conlleva la realización y comprensión mediante la analítica avanzada, así como la capacidad de incorporar la información obtenida de las operaciones existentes. En este entorno complejo, mucho más exigente, competitivo e incierto, la tecnología es un pilar para el sector financiero que abre numerosas posibilidades. El desarrollo y la incorporación de la digitalización y otras tecnologías de Inteligencia Artificial o Machine Learning ha permitido al sector financiero aplicar algoritmos y técnicas que multiplican la capacidad de acierto en los modelos de gestión del riesgo de crédito.
El riesgo de crédito y la gobernanza interna siguen siendo áreas clave para las medidas supervisoras, según los resultados del proceso de revisión y evaluación supervisora (PRES) de 2022, publicado por el BCE. Según el BCE, muchas entidades no disponen de recursos suficientes en todas sus funciones de control (gestión de riesgos, cumplimiento y auditoría interna) y, otras no han mejorado suficientemente su capacidad de agregación y presentación de sus datos de riesgo provocando un efecto negativo en la calidad de los datos y en la capacidad de las entidades de crédito para elaborar informes no estandarizados.
La incorporación de herramientas tecnológicas y elementos analíticos garantiza al Proceso de Recobro un mayor conocimiento y unos resultados óptimos. El Recobro debería ser un circuito integral de gestión que comienza con la previsión del impago e integra acciones anticipatorias para determinados clientes con elevada probabilidad de «default». Una vez comienza el ciclo de gestión de riesgo, la tecnología facilita el segmentar a los clientes según sea su comportamiento y trazan acciones eficientes para obtener el cobro o la regularización de los saldos pendientes: a mayor microsegmentación, intervenciones más específicas y eficaces. Estas herramientas generan un mayor valor, mejoran efectividad y rentabilidad. Un ejemplo son las cifras positivas de GDS Modellica. Su soluciones profesionales han mejorado la aprobación de los créditos otorgados en un 25% y las pérdidas se han reducido en un 35%.
Desde GDS Modellica afirman que «las acciones anticipatorias, con alertas tempranas, facilitan conocer mejor a los clientes, a través del análisis de su comportamiento». De hecho, continúan «la implementación de instrumentos, basados en la innovación, que permiten poner en marcha estrategias específicas para cada segmento de la cartera, donde son claves la multicanalidad: el mensaje ha de ser muy cuidado y ágil, con propuestas adecuadas a su situación personal (capacidad de pago)». «En este contexto, la automatización,, permite poner en marcha acciones destinadas a corregir comportamientos irregulares para que los clientes atiendan a sus obligaciones de pago, por ejemplo, con recordatorios».
El contacto con el cliente es fundamental en la mejora del proceso de recobro. Ocupa un papel central y prioritario. En palabras de Antonio Garcia Rouco, director general de GDS Modellica es imprescindible «influir en su comportamiento y mantener una relación buena, pues es fundamental para obtener el cobro y convertir la situación en una acción que refuerce la fidelidad, fortaleciendo la relación». Esta buena relación repercute en un mejor clima de comunicación que mejorará el retorno y a tener un mejor conocimiento, que va a permitir entre otras cuestiones detectar con adelanto situaciones de fraude o impago. Un planteamiento acertado en las estrategias a seguir en cada caso/cliente dentro de los procesos va a permitir identificar situaciones y a qué clientes apoyar o actuar de forma contundente, conociendo si han funcionado los indicadores de impago que se han implementado.
La analítica avanzada, el Machine Learning y la Automatización serán fundamentales para construir el futuro de la banca, según el estudio «The Value of Credit Risk Transformations and the Role of AI, elaborado por GARP y SAS, al proporcionar información y datos procesables sobre los que funcionará este nuevo mundo. Según se desprende del estudio anterior, los profesionales del riesgo saben que la digitalización requiere de una alta comprensión de la analítica avanzada para integrarla en las operaciones existente. Bancos enfocados en conseguir un retorno de sus inversiones ya están trabajando para lograr la transformación del riesgo de crédito a una velocidad vertiginosa, pues la medición del riesgo de crédito y la gestión activa de esta cartera son fundamentales en la supervivencia de las instituciones financieras.
Las instituciones financieras han de implementar tecnologías y soluciones profesionales que mejoren el proceso de recobro, sin dejar de lado su labor principal: la atención a los clientes y su propia rentabilidad. Las tecnologías y la digitalización, afirma García Rouco, «son una clara ventaja competitiva que simplifican y mejoran los procesos y las gestiones financieras, incluido los de recobro, que contribuyen a ser más eficaces, rentables y seguros».
GDS MODELLICA
GDS Modellica es una empresa que provee de tecnología – analítica y de gestión de decisiones, así como consultoría especializada en los procesos de riesgo de crédito. La compañía ayuda las organizaciones a potenciar el proceso de toma de decisiones interconectadas en cada etapa del ciclo de vida del cliente generando relaciones rentables con los clientes gracias a su conocimiento, tecnología y mejores prácticas de la industria. GDS Modellica lleva más de 16 años colaborando con éxito para cientos de instituciones financieras, minoristas, aseguradoras y diversos sectores en más de 36 países. https://www.gdsmodellica.com.
Fuente Comunicae