5 pasos para integrar la IA en tu estrategia de cobro

Donde la idea de la IA solía reservarse para la gran pantalla, ahora ha hecho un debut completo en nuestra realidad.

En 2024, el 76% de las empresas de servicios financieros están considerando o ya están utilizando IA o aprendizaje automático. Las posibilidades en el cobro de deudas son infinitas; redacción de mensajes, compromiso del cliente, incluso control de calidad. Podrías estar pensando: los resultados finales suenan geniales, pero ¿cómo integras tecnología como la IA en sectores altamente scrutinados y regulados?

Con la participación de expertos de la industria como Duhita Khadepau, Jo Mikleus, Mike Zhou y Josh Foreman, vamos a hacerlo paso a paso.

1. Comprender la perspectiva regulatoria

Involucrar a tu equipo interno de Riesgo y Cumplimiento durante todo el proceso es esencial para asegurar que tu tecnología considere la perspectiva regulatoria desde el principio. 

El entorno regulatorio del cobro de deudas es complejo, por decir lo menos, particularmente en los Estados Unidos. Hay mucho que seguir, pero Jo Mikleus (miembro de la junta de la Asociación Global de RegTech) compartió su informe reciente que encontró que el 80% de los reguladores globales están implementando soluciones tecnológicas innovadoras. Al apreciar la innovación como algo necesario, junto con los beneficios que tiene para los resultados del consumidor, están avanzando significativamente más allá del status quo. 

No se trata de si el entorno regulatorio tiene apetito por el cambio, la pregunta es cómo el uso de innovaciones como la IA aborda sus prioridades clave. Según Jo, lo más importante en esta lista es el uso transparente de los datos. Esto incluye asegurar que tus procesos de datos sean sólidos, protegiendo a los consumidores en cada paso. Antes de comenzar con la IA y el aprendizaje automático, investiga:

• ¿Qué datos estamos utilizando y cómo fueron recolectados? 
• ¿Cómo estamos incorporando principios éticos en nuestros procesos de gestión de datos? 
• ¿Existen sesgos potenciales en nuestro conjunto de datos? ¿Cómo los estamos abordando? 
• ¿Cómo estamos construyendo transparencia en nuestros procesos de modelado? 

Los reguladores no son una barrera para la innovación, son una puerta de entrada a cómo la industria puede avanzar de manera segura y justa. Si deseas acercarte a cómo tus avances pueden cumplir con la agenda regulatoria, involúcralos. Llevar a los reguladores en tu viaje tecnológico es invaluable para generar resultados óptimos con un stakeholder muy clave. 

2. Evalúa tu nivel de madurez de datos

Antes de comenzar a explorar aplicaciones potenciales de tecnologías como la IA, examina detenidamente tus datos. Determinar tu madurez de datos es clave para entender lo que es posible en tu negocio. Los marcos de madurez de datos evalúan múltiples factores, incluyendo:

• Gestión: Recolección, almacenamiento y gestión del ciclo de vida
• Gobernanza: Políticas, estándares y responsabilidades
• Calidad: Precisión, fiabilidad y corrección de problemas
• Análisis e informes: Capacidades analíticas y herramientas de informes
• Cultura: Cultura organizacional, capacitación y desarrollo
• Seguridad y privacidad: Medidas de protección de datos implementadas y cumplimiento

Durante Better Debt, Duhita Khadepau recomienda comenzar aquí para obtener una visión completa de los datos disponibles para alimentar modelos de IA o aprendizaje automático. Los problemas relacionados con los datos son la mayor barrera para utilizar IA en organizaciones de servicios financieros, con un 38% diciendo que la privacidad, el almacenamiento y la soberanía son el desafío. Tomarse el tiempo para trabajar a través de un marco de madurez descubrirá estas oportunidades, fortaleciendo y haciendo más utilizables tus datos. Refinar tus procesos también te permite aprovechar al máximo los datos internos únicos de tu organización, ofreciendo un mayor potencial más adelante. Una vez que tus datos tengan poder predictivo, podrás ver dónde encaja la tecnología.

3. Experimenta y prueba diferentes tecnologías

Ahora que has determinado tu enfoque para obtener datos de calidad y alineación regulatoria, es hora de explorar la tecnología. La táctica aquí es comenzar pequeño y avanzar. Considera el problema que estás buscando resolver y piensa si un modelo de aprendizaje automático o IA es realmente necesario. Si lo es, aquí te mostramos cómo puedes determinar exactamente lo que necesitas.

Modelos de aprendizaje automático

En qué son buenos: Tareas que implican hacer recomendaciones basadas en un conjunto específico de datos numéricos.

Caso de uso en el cobro de deudas: Modelo de aprendizaje automático que ofrece recomendaciones personalizadas sobre el mejor momento para enviar correos electrónicos a los clientes, basado en datos de cuentas individuales y compromisos previos.

IA

En qué es buena: Tareas que implican replicar la inteligencia humana y entender el contexto, como el sentimiento del cliente.

Caso de uso en el cobro de deudas: Redacción de correos electrónicos de cobro a los clientes que prueban diferentes llamados a la acción, mensajes y tonos. Mejora continuamente las comunicaciones basándose en el análisis de rendimiento individual. 

Una vez que hayas identificado la tecnología adecuada, es ideal verificar su viabilidad en un entorno controlado primero, luego realizar un lanzamiento progresivo que incluya Beta antes de un lanzamiento completo. Esto te permite solucionar cualquier problema inmediato, construir un caso de negocio más sólido para la inversión y optimizar la tecnología para obtener los mejores resultados con un conjunto de datos más grande.

4. Integra la IA en la cultura organizacional 

El 21% de las organizaciones de servicios financieros están invirtiendo más en la capacitación de IA para el personal. ¿Por qué? El caso de negocio es simple. Involucra a tu gente, fomenta la curiosidad, mejora la eficiencia y aumenta el apetito por la innovación dentro de tu organización. Integrar la IA en tu estrategia comienza con empoderar a tu equipo para usar nuevas tecnologías en su día a día. 

Formas prácticas de impulsar la IA en tu equipo y cultura organizacional: 

• Nombrar a un patrocinador ejecutivo para impulsar la adopción de IA a nivel empresarial
• Introducir herramientas comunes de IA como ChatGPT en toda la empresa y apoyar a los equipos para encontrar casos de uso específicos
• Compartir noticias sobre IA en un canal de Slack de la empresa o en un boletín para mantenerse al día con tendencias y tecnologías emergentes
• Realizar sesiones de almuerzo y aprendizaje sobre IA para enseñar a los miembros del equipo cómo pueden usar la IA en sus tareas diarias y responder cualquier pregunta
• Averiguar si hay herramientas existentes utilizadas por los equipos que ya están integrando IA o explorando estas características en Beta 

Durante Better Debt, Josh habló sobre fomentar el uso de herramientas de IA en toda la empresa compartiendo casos de uso de diferentes equipos en el negocio. Toma como ejemplo al equipo de Finanzas de InDebted, que construyó su propio bot de IA para proporcionar recomendaciones para sus decisiones contables. Resaltar una iniciativa tangible como esta brinda a otros equipos una visión real de lo transformador que puede ser la IA, lo que facilita el salto a las cobranzas con IA.

5. Evalúa el ROI 

Con el gasto en IA en el sector financiero proyectado para duplicarse a $97 mil millones en 2027, entender el ROI es esencial. Es importante notar que la inversión en IA es para generar valor a largo plazo, así que míralo en línea con los costos a corto plazo. Obtén una visión completa con un análisis de costo-beneficio exhaustivo. Otras organizaciones de servicios financieros que han adoptado IA han experimentado una variedad de beneficios:

• Creación de eficiencias operativas (43%)
• Creación de una ventaja competitiva (42%)
• Mejora de la experiencia del cliente (27%)
• Generación de modelos más precisos (27%)
• Apertura de nuevas oportunidades de negocio (23%)
• Reducción del costo total de propiedad (14)

Cuando se trata de evaluar específicamente el impacto de tus cobranzas integradas con IA, rastrear tus métricas es clave. Estas deben estar alineadas con tu innovación específica y podrían incluir KPIs como tasas de satisfacción del cliente, compromiso de canales y más. También recuerda que la tecnología de IA y aprendizaje automático tiene el beneficio adicional de mejorar naturalmente con el tiempo, a medida que aprende con nuevas interacciones y datos. La conclusión más importante es establecer un objetivo que, una vez alcanzado, justifique una mayor inversión.

Comienza ahora

Estos cinco pasos proporcionan un marco accionable para comenzar a explorar cómo la nueva tecnología puede crear soluciones específicas que satisfagan las necesidades de tus clientes. Con un potencial transformador, tómate tu tiempo para entender e integrar esta tecnología de manera efectiva y segura, manteniendo la experiencia de tu cliente en el centro. Esfuérzate por el progreso en lugar de la perfección, ¡pero mantén a tu equipo de Cumplimiento cerca!