El Banco de España, en su último Informe de Estabilidad Financiera (IEF), advierte de que el combinado de inflación y altos géneros de
interés “podría mermar” la capacidad de pago de las compañías en un corto plazo. Si mezclamos con un tanto de inseguridad desde Ucrania y agitamos con los
vencimientos de los préstamos ICO (los periodos de falta concluyen tras el verano) nos queda un coctel marcado por la morosidad. De hecho,
Cepyme publicaba en su observatorio a fines de dos mil veintiuno de qué manera las deudas comerciales a nivel interanual habían aumentado
un diecisiete,3%.
Para atajar ese incremento de prácticamente 280.000 millones de deuda y fomentar el «bienestar financiero» en el campo del crédito y el
recobro, Intrum organiza un
hackathon los próximos 16 y diecisiete de junio en el espacio The Valley de Madrid. Dos jornadas para desarrollar y exponer
ideas con acompañamiento tecnológico y mentorización en todo instante por equipos de especialistas.
El plazo de inscripción para este tercer hackathon concreto de datos o
‘datathon’ está abierto hasta el trece de junio, donde van a poder inscribirse de forma
gratuita individualmente o por equipos quienes deseen dar con una solución tecnológica prosperar la
calidad de esos datos, como impulsar la experiencia del usuario y prevenir los impagos mediante Data Science.
Hay premios de mil, dos mil y tres mil euros para los ganadores del certamen, en el que Luca Zuccoli (Chief Data and Analytics
Officer de Intrum) anima a participar a todos los que deseen asistirles “con sus conocimientos a lograr, mediante la
innovación, una economía poco a poco más sustentable».
Data Analytics vs. impagos
Desde su centro experto en desarrollo IT y Data Science en Málaga, esta firma de servicios de administración de créditos y activos da ciertas
pistas de de qué manera las tecnologías de análisis de datos, IA o machine learning pueden asistir a prevenir la morosidad y prosperar la productividad de
la compañía. Anticiparse al impago, fidelizar a los buenos pagadores y optimar procesos son ciertas claves que pueden conseguirse apoyándose en
los datos, conforme trasladan desde Intrum.
Anticiparse es esencial y la información del cliente del servicio que se guarda en los motores de análisis de datos (histórico de pagos, salud financiera, tipo
de empresa…) hace más simple prever el peligro de retraso en el abono de las facturas. Tal conocimiento dejará establecer medidas precautorias y eludir
así ese impago. El conocimiento generado sobre el cliente del servicio es realmente útil, no solo para eludir inconvenientes en sí, si no para ofrecerle asimismo servicios
adaptados a cada perfil.
Adaptarse y dar comodidades de pago deja hallar una solución para todas y cada una de las partes, algo que además de esto fideliza considerablemente más al cliente del servicio, explican. Como
asimismo lo hace el emplear esos datos para “identificar” y examinar a aquellos “mejores pagadores”, ofreciéndoles productos y servicios más amoldados a
sus necesidades. Es decir, se sostiene una “relación comercial sustentable a futuro».
Por otro lado, merced al big data es posible tener una visión integral o ‘360 grados’ del proceso de cobro, que además de esto facilita el seguimiento
“en tiempo real”. Con ello se pueden diseñar estrategias precautorias más eficaces y, en suma, optimar la restauración de deuda. Y es que
optimar no es una meta trivial en el campo de la administración y prevención de impagos, donde existen muchas labores simultáneas.
Gracias a la Inteligencia Artificial y el machine learning es posible mecanizar las labores «más mecanizables», para poder poner el foco en
aquellas que requieran mayor especialización, maximizando el desempeño, explican desde Intrum. Algo que combinan con una información actualizada del
mercado. La interpretación de posibles tendencias mediante datos masivos del mercado va a suponer un “valor añadido” para los casos de administración, aseveran.
