Gestión de cobros e Inteligencia Artificial: Cuando el Deep Learning se suma al Credit Management

La gestión de cobros y la Inteligencia Artificial, tecnología que permite capturar millones de datos y resumirlos en scores, van de la mano para el Credit Manager. Ahora, este puede observar comportamientos de pagos y realizar previsiones y reclamaciones a clientes con mayor precisión.

Pero, en un futuro, el Deep Learning, o la IA en sentido amplio, ¿sustituirán o se sumarán al departamento de gestión de cobros? ¿Qué papel juega en ello nuestro software de gestión de crédito y cobros ELOFICASH?

Conviene saber que la IAF, o inteligencia artificial fuerte, es una forma de inteligencia artificial, aún por desarrollar, capaz de igualar o superar la inteligencia humana. Sin duda, dicha tecnología deberá integrarse en el plan de aplicación de una estrategia de gestión de cobros eficaz.

Gestión de cobros e Inteligencia Artificial en ELOFICASH

Uno de los principales objetivos que nos hemos marcado con nuestro software de gestión de crédito y cobros es automatizar al máximo las tareas de Credit Managers, de forma que se pueden centrar en el análisis financiero, las previsiones y la lucha contra la morosidad.

Con la integración del Deep Learning en ELOFICASH, se abren nuevas posibilidades para Credit Managers que van más allá de la gestión de la deuda, y cuyo objetivo es optimizar más el proceso de cobro de facturas pendientes, la necesidad de capital circulante y la tesorería de la empresa.

¿Por qué la Inteligencia Artificial debe formar parte de las Finanzas y, sobre todo, de la actividad de gestión de cobros?

 Ante una explosión de datos, el gestor de cobros debe identificar las acciones más pertinentes que llevar a cabo. Debe conseguir optimizar la gestión del riesgo comercial y generar cash. ¿Pero cómo identificar las señales débiles en los millones de datos que circulan a diario? Solo el Deep Learning puede analizar, más allá de la capacidad humana, un volumen exponencial de información, en concreto, comportamientos de pago. A continuación, dicha tecnología los interpreta y traduce en scores para facilitar la toma de decisiones.

El Deep Learning: una rama de la Inteligencia Artificial especialmente adaptada al cobro de la deuda

• Definición sencilla de Deep Learning (DL)

Se trata de una rama de la Inteligencia Artificial, tecnología de automatización del aprendizaje, basada en redes de neuronas artificiales. Esta se traduce en algoritmos que se pueden modificar automáticamente y que pueden captar y comprender situaciones. Este método, que se remonta a finales de los años 80, ha experimentado un auge sin precedentes en la actualidad. Dada la potencia de los actuales ordenadores y el volumen de datos de los que se dispone, la gestión de algoritmos es más potente y eficaz. De ahí que su aplicación en la gestión de deudas pendientes sea esencial.

• Aplicación básica de la IA/DL en la gestión de riesgo y cobros

Actualmente, su aplicación básica en el Credit Management se traduce en un observador de comportamientos de pago. De esta forma las previsiones de cobro, de facturas pendientes, etc., son más claras. Sin límites en su capacidad de tratamiento y análisis, esta tecnología permite, por ejemplo, detectar los comportamientos, legítimos o no, que llevan a una factura no pagada. Así, se detectan las señales débiles de riesgos de partidas devueltas, de facturas pendientes de pago, de pérdidas…

Basándose en el autoaprendizaje, esta forma de IA de análisis de comportamientos permite jerarquizar la información y evaluarla. Por tanto, se puede asignar un tratamiento adecuado. Por ejemplo, un comportamiento de riesgo con señal débil activa una alerta para el Credit Manager. Este puede actuar de forma proactiva para prevenir y evitar el riesgo de incidencias y contenciosos. Su objetivo es garantizar el pago de las facturas pendientes sin problemas.

El futuro de la Inteligencia Artificial para gestionar el cobro personalizado de facturas pendientes

Pero esto es solo el punto de partida. Al estar integrado en un workflow de gestión de la deuda, el Deep Learning ampliaría su campo de acción a la elaboración de notificaciones y alertas cada vez más personalizadas. Se podrá basar en la observación y el caudal de experiencias “in situ” favorables para cobrar las deudas. De esta forma, la gestión del crédito interno será más sencilla.

En unos 5 años, el Deep Learning, con una IAF, puede que se generalice en todas las acciones y decisiones del Credit Manager. Una gestión 100 % asistida de las acciones administrativas y operativas será posible. El pensamiento crítico y la inteligencia emocional y relacional del Credit Manager contribuirán a encontrar el justo equilibrio entre la gestión automática de cobros y el mantenimiento de las buenas relaciones comerciales. Reclamaciones a clientes, seguimiento del cobro de deudas comerciales, emplazamiento de pago, solicitud de servicios contenciosos…, el reto consistirá en evitar al máximo las incidencias y contenciosos, ya que un procedimiento judicial (proceso monitorio, ejecución dineraria) iniciado por el acreedor deterioran, en efecto, la relación comercial.

En definitiva, la Data y el Deep Learning transformarán profundamente la actividad del Credit Manager. Ya no solo deberá tener un perfil financiero, ahora tendrá que sumar competencias comerciales, relacionales y analíticas como futuro director de la relación con clientes.