Inteligencia de negocio
Uno de los mayores desafíos en los procesos de recobro y gestión preventiva es lograr que las acciones de contacto no solo sean efectivas, sino también oportunas y bien recibidas por los clientes. En Algonew sabemos que el canal es tan importante como el contenido del mensaje. Por eso diseñamos…
En Algonew, somos conscientes de que anticiparse al comportamiento de los clientes no es solo una ventaja táctica, sino una necesidad estratégica. Las tecnologías predictivas, especialmente aquellas potenciadas por inteligencia artificial, se han convertido en herramientas imprescindibles para detectar con antelación los indicios de riesgo financiero y prevenir la morosidad…
En Algonew entendemos que la eficiencia operativa y la experiencia del cliente no tienen por qué estar reñidas. Esto es especialmente cierto en la etapa de precobranza, donde un contacto adecuado en el momento oportuno puede marcar la diferencia entre una recuperación preventiva o una deuda consolidada.
En Algonew creemos firmemente que la etapa más crítica del ciclo de crédito no comienza con el impago, sino mucho antes. La precobranza representa una ventana estratégica para anticiparse al comportamiento del cliente, construir relaciones más saludables y, sobre todo, reducir sustancialmente la entrada en mora.
Los datos son contundentes: 1 de cada 2 clientes (49%) abandona la llamada ante tiempos de espera prolongados. Esta realidad, que afecta directamente a la rentabilidad de las empresas, encuentra en la Inteligencia Artificial una solución efectiva y escalable.
El cálculo adecuado de provisiones contables y requerimientos de capital regulatorio es fundamental para la estabilidad y sostenibilidad de las instituciones financieras. Actualmente, los motores de cálculo de provisiones avanzado se han convertido en la piedra angular para garantizar precisión, agilidad y cumplimiento estricto de los estándares regulatorios.
La admisión de clientes es uno de los momentos de mayor riesgo de fraude en las instituciones financieras. Con la IA generativa y los motores de decisión avanzados es posible detectar patrones de fraude en tiempo real, de forma precisa, y sin perjudicar a la UX del cliente.
En este sector la IA no se utiliza para generar contenido publicitario ni diálogos espontáneos. Su principal aplicación es procesar y sintetizar volúmenes de información sobre el historial financiero, comportamiento de pago y circunstancias individuales del deudor.
Hemos entrado de lleno en una nueva era para la gestión proactiva de clientes donde la gestión de límites de crédito, y las estrategias de cross-selling, son pilares fundamentales para el crecimiento rentable en el sector financiero.
La de admisión de productos financieros ha evolucionado radicalmente con la incorporación de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA) y los motores de decisión.
