En un entorno económico volátil con tasas de interés altas e inflación persistente, la inteligencia artificial emerge como clave para transformar la cobranza en América Latina. Con pérdidas crediticias estimadas en 20 mil millones de dólares, las organizaciones financieras deben evolucionar sus métodos tradicionales.

¿Cómo está cambiando la cobranza en América Latina?

En un entorno económico marcado por la volatilidad, con tasas de interés en aumento, inflación persistente y un creciente nivel de endeudamiento tanto en personas como en empresas, los modelos tradicionales de cobranza han perdido eficacia. La inteligencia artificial emerge como un factor clave de transformación en este panorama desafiante.

La evolución del cliente y la cobranza

Durante un reciente webinar con especialistas en la materia, Rafael Zapata, director de Estrategias y Análisis de Producto en Banorte, destacó que los clientes actuales son más informados, exigentes y esperan experiencias personalizadas, incluso en procesos sensibles como la recuperación de cartera.

César Muñoz, director de Riesgos en Grupo Promérica, subrayó que la antigua visión de una cobranza dura ha quedado obsoleta. “La evolución del cliente obliga a replantear el enfoque: las áreas de cobranza deben convertirse en verdaderas solucionadoras de vida. Ya no se trata solo de la transaccionalidad o del historial bancario, sino de entender las causas que dificultan el pago y brindar soluciones reales”, afirmó.

El papel de la IA en la cobranza

Gabriela Herrera, directora de Estrategia de Crecimiento en Provenir, destacó que el ecosistema actual incluye tanto bancos tradicionales como fintechs, y que ambos actores deben integrar capacidades tecnológicas avanzadas para lograr una cobranza más eficiente, empática e inteligente. “El uso de datos en tiempo real y analítica avanzada es lo que permite transformar el paradigma, anticiparse a los riesgos y mejorar las tasas de recuperación”, apuntó.

Herrera ejemplificó cómo la IA puede identificar el mejor canal y momento para contactar a un cliente, ya sea WhatsApp, SMS o email, con base en patrones de comportamiento previos. También remarcó la importancia de sugerir ofertas de pago personalizadas y oportunas, con un seguimiento dinámico de saldos y movimientos.

Tecnologías avanzadas en cobranza

Con plataformas tecnológicas adecuadas, es posible actualizar los perfiles de riesgo en tiempo real, automatizar flujos de trabajo e implementar acciones inmediatas ante retrasos, como el envío automático de mensajes. Esto permite una visión 360 del cliente y una intervención más precisa y oportuna.

Muñoz identificó tres niveles clave donde la IA está revolucionando la cobranza: predictivo, operativo y estratégico. “Hoy podemos anticipar situaciones de riesgo, intervenir de forma preventiva y no sólo reactiva. Esto cambia por completo la lógica de la cobranza”, aseguró.

Modelos analíticos en cobranza

Gabriela Herrera detalló algunos modelos analíticos utilizados en este nuevo enfoque:

• Modelos de clasificación: predicen si un cliente pagará o no.
• Modelos de regresión: estiman montos de pago o días de retraso.
• Modelos de agrupación: identifican patrones entre grupos de deudores con características similares.
• Modelos de series temporales: permiten prever tendencias de comportamiento.

Además, enfatizó que el valor de las plataformas de datos radica en su capacidad para manejar grandes volúmenes de información estructurada y no estructurada, lo que potencia aún más la capacidad predictiva.

Finalmente, Muñoz subrayó que el verdadero aporte de la IA está en la inmediatez: “Pasamos de evaluaciones mensuales a análisis en tiempo real. La inteligencia artificial puede ajustar el nivel de riesgo de un cliente minuto a minuto, según su comportamiento reciente. Eso cambia las reglas del juego”.