30 000 posibilidades, un objetivo.

Cuando los clientes no pagan, apostamos por una combinación de inteligencia artificial (IA), ciencia de datos e investigación conductual.

Nuestro algoritmo de autoaprendizaje tipifica a las personas basándose en datos y acciones para ejecutar la estrategia más adecuada.

En un trato respetuoso, nuestra IA sensibiliza a la persona para que pague y encuentra una solución orientada al cliente.

Inteligencia artificial.

Utilizamos las tecnologías de IA más avanzadas para crear una experiencia de cobro altamente personalizada.

Aprendizaje por refuerzo Aprendizaje supervisado Procesamiento del lenguaje natural

El aprendizaje por refuerzo (RL) es adecuado para elegir la mejor estrategia. El RL permite un contacto personalizado con el cliente durante el proceso de cobro teniendo en cuenta preferencias individuales y patrones de comportamiento. El Deep Q Learning es una forma compleja de aprendizaje por refuerzo basada en redes neuronales. De este modo, se pueden derivar acciones óptimas a largo plazo y, por ejemplo, determinar el mejor momento o el mejor canal de comunicación para un mensaje de pago.

El aprendizaje supervisado se utiliza para predecir eventos concretos y, a menudo, sus probabilidades. Los conjuntos de datos marcados se utilizan para entrenar algoritmos. El aprendizaje supervisado es una forma de aprendizaje automático que se puede utilizar en la gestión de deudas, por ejemplo, en la calificación. Gracias al aprendizaje supervisado, el algoritmo puede estimar la probabilidad de que una persona pague la deuda pendiente.

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) permite procesar grandes cantidades de texto automáticamente y extraer información relevante. De este modo, las consultas de los clientes se pueden procesar de forma eficiente y rápida. Los Large Language Models (LLM) como Llama 2 pueden, por ejemplo, analizar correos electrónicos y reconocer si se desea un acuerdo de pago, si hay preguntas o quejas. El LLM entiende, por ejemplo, que una consumidora desea contratar un plan de pago a plazos en 3 cuotas.

Ciencia de datos.

Nuestro algoritmo procesa las características individuales de tus clientes morosos, que se obtienen antes y durante la interacción en el proceso de reclamación a través del análisis de datos. Basándose en estas características, nuestra IA identifica determinados patrones de comportamiento y especifica la tipología.

Datos del cliente de primera mano

Los datos de tus clientes nos proporcionan información sobre el comportamiento de los consumidores, así como indicaciones sobre patrones de actuación sistemáticos de tus clientes, y determinan los canales de comunicación.

Datos de terceros

Los datos de las agencias de crédito, las instituciones de crédito o el mercado nos ayudan a hacernos una mejor idea de la capacidad de pago de tus clientes morosos. Esto nos permite ofrecer opciones de solución personalizadas.

Datos digitales

Los datos obtenidos de las redes sociales o en el marco de la identificación por correo electrónico proporcionan información adicional sobre el estado socioeconómico de tus clientes y también determinan la comunicación en el proceso de reclamación.

Datos de comportamiento

La disponibilidad, el tipo de reacción o la velocidad de reacción de tus clientes nos dan información sobre la disposición de pago y nos muestran si las medidas del proceso de reclamación son efectivas.

Investigación conductual.

Basándonos en los conocimientos de la investigación conductual, determinamos el mejor contacto con tus clientes. Durante la interacción, nuestro algoritmo personaliza la comunicación en función de la respuesta del cliente hasta que llegamos a un acuerdo con él.

Ventajas.

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