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Instituto de Data Science de Argentina

Aplicaciones de la Ciencia de Datos en recupero crediticio

Aplicaciones de la Ciencia de Datos en Recupero Crediticio

La Ciencia de datos aplicada a las agencias de recupero crediticio

Una de las claves de la rentabilidad del negocio del recupero crediticio pasa por saber en qué prospectos conviene invertir esfuerzos de cobranza y en cuales esos esfuerzos está perdidos.

La aproximación tecnológica al problema ha pasado más por la multiplicación de las llamadas amenazantes a cargo de robots que por intentar resolver el problema de la predicción.

Reuniendo los datos de la deuda, el deudor y la grabación de la primera conversación es posible realizar esta predicción en forma automática tras un proceso de entrenamiento del algoritmo.

Las organizaciones que consigan dominar esta técnica maximizarán su rentabilidad sin necesidad de crecer en cantidad de operadores ni en el costo telefónico. 

Los jugadores que no apliquen esta tecnología y multipliquen las llamadas automáticas forzarán al estado nacional a regular esas conductas para proteger al ciudadano indefenso de esas prácticas abusivas. 

En el mismo momento en que esa regulación se produzca los que no hayan dado el salto a la nueva tecnología predictiva serán barridos simplemente del mercado.