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Estudio indica que exceso de liquidez temporal en Chile aumentaría en 33% los pagos de deudas

Ago 4, 2021 | Actualidad y noticias

Las empresas de cobranza y las entidades financieras son especialmente susceptibles a las variaciones macroeconómicas, ya que cualquier cambio leve de los índices más importantes impactará de inmediato en las proyecciones y los resultados de recupero.

Entre estas variables, el exceso de liquidez temporal puede generar momentos de oportunidad para que las empresas logren gestionar una cobranza efectiva, que debe ir de la mano con una estrategia precisa.

Caso Chile: El efecto de los retiros en los fondos de pensiones

La pandemia del COVID-19 ha golpeado fuertemente la solvencia y el poder adquisitivo de los ciudadanos. En el caso de Chile, los meses de confinamiento obligaron a muchas personas a replegarse ante las medidas sanitarias, frenando así el avance económico del país.

En este sentido, el Banco Central de Chile destaca que la economía nacional sufrió una caída del 14% durante 2020 y, aunque su contracción fue menos pronunciada que en las naciones vecinas, las tasas de desempleo sufrieron una súbita alza. 

Entre las medidas de emergencia ejecutadas para solventar este difícil escenario, se encuentran los retiros del 10% de los fondos de pensiones por parte de los afiliados a las AFP, que aumentó la liquidez monetaria de la población.

Según el informe de abril de 2021 de la organización TúInfluyes, un 33% de los encuestados afirmó que el destino de su último retiro de fondos sería para el pago de deudas generales, mientras que otro 22% buscará realizar ahorros o inversiones.

Este exceso de liquidez es visto por expertos en economía como una oportunidad para disminuir hasta un 30% los niveles de morosidad y reactivar las cadenas de pagos, que también se vieron detenidas durante los meses de confinamiento total.

¿Qué se debe hacer durante tiempos de exceso de liquidez?

Si bien el exceso de liquidez para las empresas de cobranza o entes financieros constituye un momento perfecto para ampliar los esfuerzos de recupero, lo ideal es que estas estrategias se lleven a cabo con sumo cuidado, sobre todo en momentos de crisis generalizada para no erosionar la relación con los usuarios.

En este particular, cuando las empresas se contactan con sus bases de clientes para disminuir los niveles de morosidad, es posible que los métodos tradicionales se queden cortos ante un flujo abrupto de caja. Para ello, la tecnología tiene una solución: la Inteligencia Artificial.

La IA ofrece posibilidades de una recuperación más efectiva, directa y personalizada, que a su vez va de la mano con las regulaciones en materia de cobro. Se complementa perfectamente con las necesidades de digitalización de los clientes, impacta positivamente en la experiencia de usuario y permite escalar los resultados.

También provee una mayor agilidad en las operaciones a través de sus funciones de automatización, disminuyendo así los costos y tiempos en la gestión. De esta manera, las empresas podrán contar con una mayor flexibilidad al momento de asignar recursos o equipos a labores menos rutinarias.

Además, incorporar esta tecnología para analizar la data de las campañas permite generar módulos de recomendación que proponen acciones para cada deudor, con base en su historial o preferencias de contacto.

En definitiva, la IA es capaz de solucionar las tres grandes problemáticas que debe enfrentar la industria de la cobranza. Tal como lo explica la empresa Edgeverve, las tasas de éxito de cobranza en mercados como Estados Unidos, China y Canadá no sobrepasan el 37% porque una gran parte de las empresas no ha podido equilibrar la eficiencia con la experiencia del usuario, no ofrecen canales de comunicación ajustados a las necesidades de los deudores y siguen empleando estrategias de hostigamiento que dificultan el desarrollo de las futuras campañas.

Es por esto que en SmartIA creemos que la mejor forma de enfrentarse a los desafíos es aprovechando las bondades de una plataforma desarrollada con la IA y el machine learning como base.

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