Big Data o cómo la analítica de datos permite predecir la morosidad
La aplicación de esta tecnología en el sector del crédito y el recobro ayuda a la anticipación de posibles impagos, así como a mejorar la rentabilidad y la productividad de las empresas
Ninguna empresa está libre de posibles impagos. La morosidad o el retraso en los pagos es más frecuente de lo que a cualquier negocio le gustaría. El big data, la inteligencia artificial o el machine learning pueden ser valiosos aliados. Estas tecnologías van más allá del simple almacenamiento de datos. Pueden ayudar a hacer más eficientes los procesos de recuperación de deudas.
Se trata de técnicas que analizan y utilizan la información recopilada, permitiendo a las empresas identificar tendencias de mercado y patrones de comportamiento, contribuyendo así a una mejora de su rentabilidad, productividad y competitividad. Entre sus ventajas, agilizan la toma de decisiones o aumentan la seguridad de la información. Estos beneficios han llevado a que el sector del crédito y recobro haya incrementado en los últimos años su interés por aplicar el big data en sus procesos ante el previsible incremento de los impagos.
Según el Banco de España, la combinación a corto plazo de una inflación más elevada con el aumento de los tipos de interés podría mermar la capacidad de pago de las empresas. A esto hay que añadir la incertidumbre generada por la guerra de Ucrania y el vencimiento de los periodos de carencia de los préstamos ICO que cumplirán a final de verano, lo que pone por delante un contexto marcado por la morosidad en el sector empresarial. El último Observatorio de la Morosidad publicado por Cepyme muestra ya su aumento en las pequeñas y medianas compañías, hasta llegar a cierre de 2021 a un nivel de deudas comerciales de 279.808 millones de euros, un 17,3% más en términos interanuales.
La alta inflación y la subida de los tipos de interés puede mermar la capacidad de pago
En este contexto, el big data se posiciona como una gran herramienta para la prevención y gestión de impagos. Como compañía que aplica esta tecnología en sus procesos, Intrum sostiene que permite prever el riesgo de retraso en el abono de facturas en base al comportamiento histórico de los clientes en pagos o salud financiera. Sostiene también que “conocer a los clientes ayuda a plantear la mejor estrategia con cada uno de ellos”. Así, dependiendo del perfil del deudor, se emprenderán unas acciones específicas para determintar qué facilidades de pago son las que mejor se ajustan a su realidad. Del mismo modo, identificando y analizando las características de los clientes que resultan mejores pagadores, es posible emprender acciones para fidelizarlos.
Según Intrum, gracias al big data se obtiene una visión 360º del proceso de recobro, beneficiándose, además, de su “aprendizaje automático”. Esto no solo facilita el seguimiento exhaustivo de cada caso en tiempo real, sino que también permite optimizar las estrategias futuras de recuperación de deuda corrigiendo prácticas poco efectivas.
Según Intrum, es posible obtener una visión 360º del proceso de recobro
Además, haciendo uso de tecnologías como la inteligencia artificial o el machine learning, será posible automatizar todas aquellas tareas que sean más mecanizables y poner el foco en otras muchas que requieran mayor especialización, maximizando el rendimiento y la productividad de los recursos.
Por último, para que la gestión y prevención de impagos sea totalmente efectiva, es igualmente importante contar con información actualizada del mercado y sus tendencias.
Ahorro de tiempo y protección de datos
Automatización de gastos. La startup Expensya ha creado un software para automatizar la gestión de los gastos en las empresas por medio de una aplicación simple e intuitiva. Este proceso permite a los clientes ahorrar entre un 70% y un 80% del tiempo que antes dedicaban a estas tareas de forma manual. Además, esta herramienta cuenta con la homologación de la Agencia Tributaria, pudiendo así mantenerse al día con la Administración de forma digitalizada, por lo que no será necesario guardar los tiques o recibos por largos períodos de tiempo.
Protección de datos. Casi un 92% de empresas utiliza una base de datos para guardar la información de los clientes actuales o potenciales. El sistema utilizado debe cumplir el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), que acaba de cumplir su cuarto aniversario. Aprovechando este hito, la empresa de ciberseguridad ESET da algunas claves para mejorar la protección de los datos. Por ejemplo, establecer portales de privacidad para que los clientes puedan acceder a sus datos y dar su consentimiento para los servicios personalizados que consideran valiosos. También definir correctamente qué es la información personal, designar a un buen responsable de protección de datos o conservar pruebas del cumplimiento, implementando tecnologías que impidan la pérdida de datos. Además, hay que tener especial cuidado con la divulgación accidental de información sobre los clientes en internet.
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