Cómo la IA nos ayuda a detectar clientes con más riesgo de impago

Tendencias en Inteligencia Artificial: Finanzas.

Cómo la IA nos ayuda a detectar clientes con más riesgo de impago.

Microsoft está trabajando en democratizar la Inteligencia Artificial (IA) con el fin de compartir experiencias e impulsar los datos conjuntos. La IA presenta una gran oportunidad para generar valor en las empresas a partir de los datos recabados de la industria, pero para que dicha información impulse la IA es importante incrementar el número de personas que puedan acceder, comprender, confiar y obtener conocimiento de la IA, ya que ese enriquecimiento de datos aportará más valor a las empresas del futuro.

Como ejemplo más claro de cómo la Inteligencia Artificial puede ayudarnos a ser más eficientes en nuestro día a día, en el área de finanzas, se puede predecir qué clientes pagarán más tarde o los que lo harán a tiempo. Lo que supone un adelanto importante a la hora de detectar el riesgo de pago de determinados clientes.

Microsoft recauda cada año 100 billones de dólares de ingresos en todo el mundo. Sobre el 99% de las transacciones financieras entre los clientes y Microsoft implicaban alguna forma de crédito. Anteriormente enviaban un email de recordatorio al 90% de los clientes, pero con el fin de tratar de reducir esa carga de trabajo y mejorar la experiencia de cliente, se quería cambiar esa forma de trabajar para comunicarse sólo con aquellos clientes que tienen más probabilidad de pagar tarde.

Microsoft, utilizando la IA para aplicar a sus clientes, ha conseguido que la cantidad de clientes contactados con recordatorios de pago pasara de 90% al 40%. Los equipos de tesorería y finanzas se asociaron con el departamento de IT para crear un modelo que predijera con un 80% de acierto la probabilidad de pago de los clientes. Esto se vinculó a un panel de Power BI con el fin de disponer de una tasa de riesgo de cada cliente, para saber la probabilidad de pago de cada uno de ellos, pasando a contactar tan sólo al 40% de los clientes.

Además de la información sobre clientes específicos, esa información sirve para determinar tendencias que ayudan a mejorar continuamente sus procesos. Algunos ejemplos son:

  • Es más probable que las facturas complejas se retrasen, y en este tipo de facturas es más eficiente realizar llamadas de teléfono para reducir la tasa de retraso.
  • Los clientes y socios a largo plazo raramente se retrasan en los pagos, con lo que pueden beneficiarse de la automatización de los pagos.
  • En función de la tipología de cliente y geografía es más efectivo realizar una llamada de teléfono o cara a cara que por email.

Este es tan sólo un ejemplo de lo que Microsoft está desarrollando en el ámbito de la IA para mejorar la eficiencia en las empresas. La Inteligencia Artificial es la esencia del futuro y todos los cambios que Microsoft está realizando van en la línea de mejorar su tecnología actual para estar preparados para un importante salto cualitativo al que las empresas tendrán que adaptarse para seguir siendo competitivas.

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