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Sistema cognitivo-¿Qué información es relevante para el entrenamiento del Sistema de Recomendaciones

Sistema cognitivo: ¿Qué información es relevante para el entrenamiento del Sistema de Recomendaciones?

ESCRITO POR Juan Pablo Santelices
Product Owner, Stack de Relacionamiento de Digevo Corp
Sistema cognitivo-¿Qué información es relevante para el entrenamiento del Sistema de Recomendaciones
   
Publicado el 08 de abril 2019

El sistema de recomendaciones es una herramienta inteligente que sugiere los canales y acciones más óptimos para el proceso de cobranza, a partir de elementos o criterios de diversa índole para resultados personalizados.

Dependiendo de las características establecidas y mediante un procesamiento de datos empíricos extraídos del flujo de información de la empresa, este sistema de Inteligencia Artificial arroja la mejor solución según las variantes encontradas.

El propósito de incorporar un Sistema de Recomendaciones en una empresa o área de cobranza es otorgar sugerencias definidas y basadas en un objetivo específico, para un mejor recupero de carteras. Este algoritmo es capaz de encontrar datos valiosos y aplicarlo de manera individualizada para optar por el canal de cobro y acción más recomendable para acercarse al cliente moroso.

¿Cómo funciona el Sistema de Recomendaciones?

Basado en datos reales y no en suposiciones o juicios sin evidencia empírica, el Sistema de Recomendaciones determina patrones de éxito mediante redes neuronales, lo que posteriormente podrá recomendar la mejor acción y canal para cada deudor.

Internamente, se compone de dos módulos.

Módulo Asistido: permite articular el proceso y otorga una definición manual de estrategias por medio de un operador humano. Posteriormente, se ejecuta de manera automatizada.

Módulo Cognitivo: corresponde al componente de inteligencia artificial, el cual genera la recomendación a partir de la estrategia que mejor se adecúe a las necesidades de la empresa.

Ambos sistemas interactúan entre sí y se conectan al Campaign Manager, que es lo que finalmente ejecuta las estrategias y enlaza a los asistentes virtuales y/o canales presenciales o no presenciales.

Sistema Cognitivo: automatizar los procesos y entrenar el Sistema de Recomendaciones

Como vimos anteriormente, el Sistema Cognitivo es el componente inteligente del Sistema de Recomendaciones, el que genera finalmente la sugerencia de la mejor estrategia a utilizar en cada cliente. Así es posible maximizar la recaudación y optimizar los procesos de cobranza.

El procedimiento en el módulo cognitivo se compone de cuatro vectores: deudor, asistente virtual y canal, y el motor cognitivo, que es el que se entrena por medio de estos módulos, para luego generar una recomendación efectiva.

A partir de estas dimensiones, el sistema cognitivo puede entrenarse para otorgar el mejor servicio como algoritmo. Pero, ¿qué es lo más relevante para, finalmente, entrenar el Sistema de Recomendaciones, considerando que el objetivo final es la completa automatización de los procesos de cobranza?

  1. Contar con gran volumen de información: si la empresa cuenta con poca cantidad de data es porque tiene un bajo índice de morosidad, por lo tanto, no será óptimo el uso del Sistema de Recomendaciones. El propósito es poder maximizar el recupero de cartera, por lo tanto, es imprescindible que se cuente con mucha información y datos empíricos para que la herramienta no solo funcione, sino que sea útil para la empresa.

  2. Disponer de muchas variables: a diferencia de la analítica tradicional, la cual se basa en pocas y generalizadas variables, el Sistema de Recomendaciones intenta considerar la mayor cantidad de ángulos posible para arrojar sugerencias personalizadas y reales. Entre los vectores, considera los más tradicionales, pero también aquellas variables explicativas, incluso exógenas y específicas que pudieran determinar un cierto comportamiento.

  3. Medir todo lo que esté disponible: sin juicios previos de las variables, el Sistema de Recomendaciones leerá, analizará y medirá toda la data que se encuentre disponible. La herramienta por sí sola discriminará aquellas que no son relevantes, por tanto, entre más información se le otorgue más óptimo será el servicio del sistema. Entre más variables y más datos empíricos, la Inteligencia Artificial indicará de mejor manera las variables relevantes, y en base de análisis de datos en tiempo real.

De esta manera, mediante el entrenamiento del módulo cognitivo, el Sistema de Recomendación podrá maximizar el recupero de las empresas con gran cantidad de deudores.