Optimizamos la gestión de recobros con Inteligencia Artificial
Implicaciones: Data Science & Engineering, Machine Learning, Marketing, Banca
¿Puede la IA reducir la morosidad y mejorar la relación cliente-entidad de crédito?
El reto
La morosidad es uno de los principales riesgos que afectan al sector financiero, llegando a provocar grandes pérdidas e incluso la bancarrota en algunas empresas.
El reto de este proyecto fue construir una estrategia óptima de gestión de recobros para una entidad de crédito. Para ello combinamos técnicas de inteligencia artificial y mecanismos de comunicación personalizada.
El proyecto
Creamos una serie modelos de anticipación con técnicas de inteligencia artificial, que sirvieron predecir si un recibo entraría o no en la cadena de recobros.
Usamos estos modelos para clasificar a los clientes de la entidad en función de su probabilidad de impago. Esta clasificación nos permitió segmentar la comunicación de forma estratégica, adaptando los mensajes a cada situación.
Así logramos reducir el impacto de la morosidad en la entidad y mejorar su relación con los clientes.
“La inteligencia artificial nos ayudó a entender por qué algunos clientes entraban en impago, y a evitarlo”.
¿Cómo utilizamos la inteligencia artificial?
Primero identificamos los parámetros de negocio que podían ser indicadores de potencial impago, así como sus métricas en el data lake del cliente.
Una vez realizado el proceso de entendimiento y ETL de la información relevante construimos una serie de modelos supervisados empleando técnicas de análisis estadístico descriptivo y de algoritmos de aprendizaje automático:
· Análisis univariante
· Análisis multivariante
· Reducción de dimensionalidad
· Técnicas de regresión (logística, random forest, gradient boosting, redes de neuronas artificiales)
Estos modelos asignaron una probabilidad de impago y de devolución del primer recibo a cada cliente, permitiéndonos identificar distintos perfiles que nos serían muy útiles para personalizar la comunicación.
¿Cuál fue el papel de la comunicación personalizada?
Si la inteligencia artificial nos dio los datos e insights necesarios, la comunicación nos permitió utilizarlos para generar un impacto real.
Desarrollamos campañas de comunicación segmentadas por perfil de cliente, optimizando los recursos disponibles (contact center, emails, sms) y ofreciendo facilidades de pago y alternativas en muchos casos. Por ejemplo, con clientes con probabilidad alta de impago que cumplen con las condiciones de refinanciación de un préstamo o o con una cuota de tarjeta alta que se puede reducir.
Resultados
· Redujimos el total de clientes en fase de recobro en más de un 5%, un escenario 6 veces más eficiente que antes del proyecto.
· Ayudamos a reducir el capital de provisiones (requisito europeo para garantizar la liquidez) de la entidad en 2 millones de euros al cabo de 5 meses.
· Optimizamos hasta en un 35% los recursos que la entidad dedicaba a la gestión de la morosidad.
· Logramos reducir la probabilidad de impago de un cliente entre un 20% y un 62%, según el tipo de cliente.
· Mejoramos el EBITDA (Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation, and Amortization), LTV (Lifetime value) y NPS (Net Promoter Score) de nuestro cliente.