Financiera Efectiva optimiza la gestión de cobranza a partir de la implementación de modelos de Machine Learning

Objetivo

Solución

Optimizar el proceso de gestión de cobranza de la entidad con base en la analítica avanzada.

  • Desarrollo de modelos de machine learning para la gestión del proceso de cobranza.
  • Implementación de analítica predictiva con IBM SPSS Modeler, servidor Big Data y herramientas de DevOps.

Financiera Efectiva, holding peruano, fundado en 1999 con el objetivo de ser la solución financiera de las familias peruanas. Elegida como una de las mejores empresas para trabajar en el Perú por GPTW (Great Place to Work), hoy cuenta con 193 oficinas a nivel nacional, canales digitales y físicos con más de 50 mil puntos de atención, permitiéndoles estar más cerca de sus clientes. Está especializada en otorgar créditos al sector emergente y es una de las pocas entidades financieras que hoy, está en la capacidad de otorgar préstamos 100% digitales e híbridos, gracias a la tecnología de identificación biométrica facial.

Financiera Efectiva realizaba su proceso de cobranza a partir del criterio de expertos y con un equipo robusto de personas, este proceso no permitía un tratamiento diferencial para la gestión del cobro y generaba ineficiencias al abordar clientes que sí iban a realizar sus pagos.

Financiera Efectiva implementó analítica predictiva en su proceso de gestión de cobranza tomando como base su plataforma de Big Data & Analytics, a partir de allí, construyó seis (6) modelos de machine learning para cubrir todo el proceso de cartera. Su ambiente de desarrollo analiza más de 1500 atributos sobre el comportamiento del cliente con base en datos tanto internos, como externos de la industria y a partir de allí, se seleccionan alrededor de 80 atributos finales que se procesan en el modelo de producción.

Actualmente, toda la asignación y gestión de clientes está guiada por la analítica predictiva, tanto en la selección adecuada de las personas a abordar, como el medio (asistente virtual María, mensajería, call center, agente de campo, entre otros) que se utilizará para dicha labor. Este proceso ha generado mayor eficiencia, con una reducción del 95% en el esfuerzo operativo, al pasar de una ejecución manual a una automatizada. Igualmente, ha generado gran efectividad en la recuperación de cartera y en la inversión realizada para dicho proceso.

“Entre el 2017 y el 2019, duplicamos el tamaño del portafolio; sin embargo, la planilla para gestión de cobranza solo incrementó el 10%, demostrando la eficiencia de cobranza con base en analítica avanzada.” Juan Cotrina, Gerente de Big Data & Analytics, Financiera Efectiva

Este proceso basado en analítica, facilitó a Financiera Efectiva la creación de su propio call center, identificando tanto el tamaño, como la capacidad de los operadores, con base en el conocimiento de los clientes más propensos a pagar con una gestión de cobranza no presencial.

Financiera Efectiva saca el máximo provecho de la analítica avanzada y sus áreas core Originación, Comercial y Cobranzas gestionan sus procesos con base en la analítica, tanto en la gestión de cobranza, como en la reducción de la morosidad durante el proceso de colocación de nuevos productos o ampliación de productos actuales sobre clientes con probabilidad de no pago, disminuyendo el riesgo de cartera atrasada.

Financiera Efectiva cuenta con uno de los ROA “Return on Assets” más grandes de la industria, el cual pasó de 3,71 en 2017 a 5,85 en 2019, años en los que se inició con la plataforma de Big Data & Analytics en la entidad.

“Durante el inicio de la pandemia COVID-19, la plataforma permitió ajustar los modelos en tiempo record, los modelos se calibraron en 3 semanas, agregando nuevas capas de información para conocer el estado actual del cliente, identificar su situación vigente y plantear las estrategias de originación y cobranza adecuadas.” Juan Cotrina, Gerente de Big Data & Analytics, Financiera Efectiva

Financiera Efectiva se ha posicionado dentro de las mejores entidades que han soportado su estrategia de negocio durante la pandemia, contando con uno de los mejores ratios de cartera atrasada sobre colocaciones brutas, gestionando adecuadamente la morosidad y haciendo que la analítica suceda para generar valor tanto a la entidad como a sus clientes.

INFÓRMESE representante exclusivo de IBM SPSS para Colombia, Ecuador, Perú, Venezuela y otros países de la región andina.

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