Administración inteligente de límites de crédito y estrategias
de cobranza
Cómo las soluciones integradas le permiten a las entidades realizar procesos complejos de manera automatizada utilizando modelos predictivos y
estrategias de negocio
El suceso en la gestión de los límites de crédito o la estrategia de cobranza, depende de los siguientes principios fundamentales: • La acción adecuada • Al cliente correcto • En el momento efectivo • Por el canal óptimo • Hacer realidad los anteriores principios…
Procesos de negocios: • Administración de límites de crédito El objetivo es realizar el mantenimiento de límites de créditos para adaptarnos a las características dinámicas de los clientes.
• Optimización de la cobranza El objetivo es mantener o disminuir la tasa de mora optimizando los costos de gestión de cobranza
Los desafíos a la hora de planificar: • ¿Cuales son la mejores variables para administrar límites de
crédito o desarrollar la estrategia de cobranza? • ¿Podríamos contar con variables que expresen la probabilidad
de una persona a utilizar el limite y a no incumplir su crédito?
• ¿Cómo seleccionamos la población a la cual aplicaremos las acciones?
• ¿Cómo validamos cual es la mejor manera de realizar el procesos?
• ¿Cómo validamos los resultados del proceso? Clave para mejorar en los próximos…
Las claves del éxito:
Desafiar las
convenciones
Agilidad para implementar estrategias
Mejores prácticas
7
Desafiar las
Convenciones
Tengo que aumentar todos los límites en el mismo nivel
Los modelos predictivos permiten identificar niveles de riesgo, en los cuales no es conveniente aumentar la exposición.
Segmentar los clientes me permitirá mejorar la mora de la cartera general.
Hay que llamar a todos los morosos!
Los modelos predictivos permiten identificar el 15%-25% de los clientes que van a pagar en forma voluntaria.
Ademas del ahorro de costos, llamar a estos clientes puede impactar negativamente en la relacion con el cliente
Mas contactos mejora la cobranza!
Los modelos predictivos permiten determinar la acción adecuada, al menor costo; para maximizar el recupero.
Hay que actuar en función del atraso!
En general se utilizan estrategias menos agresivas y de menor costo los primeros días y luego se deriva a otras mas efectivas.
Sin embargo es mejor hacerlo en función de montos y scores.
Lleva mucho tiempo y es muy complejo!
Nuestras soluciones incluyen modelos prearmados que son adaptados rapidamente a cada cartera
Incluye capacitación y soporte para:
• la interpretación de los resultados obtenidos
• el seguimiento y actualización de los modelos
Sistemas tiene siempre otra prioridad!
La solución se entrega llave en mano Se implementa en pocas semanas
Agilidad para
Implementar Estrategias
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Por supuesto, no basta con el desarrollo del score
Hace falta crear e implementar estrategias que los utilicen
Y monitorear los resultados
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ESTRATEGIA
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CHALLENGER
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Metodologia Champion/Challenger Testear
Monitorear
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CHAMPION
Metodologia Champion/Challenger Testear
Monitorear
Mejorar
Optimización de la Cobranza
Antigüedad del Atraso
Monto de la deuda
Días de AtrasoMonto Deuda
Tradicionalmente se determina la estrategia de cobranza en función de:
Las técnicas predictivas nos brindan una nueva dimensión:
Score de Cobranza
MontoAtra
so MontoAtra
so
Score
Score
El score es un puntaje que permite ordenar las cuentas de acuerdo a la probabilidad de cobro futura
Muy
Malas
Muy
BuenasMuy
Malas
Muy
Buenas
¿Qué evento queremos predecir?
¿Voy a recuperar esta deuda en mora?
¿Cual es la probabilidad de que recupere está deuda atrasada en los próximos 30 días?
Mas formalmente…
VARIABLE Score plus
TILN Cant TIL_Min TIL_Max MOROSO_Mean EXIGIBLE_Mean MORA_Mean
4 9342 254 9177 18,1% 330 15
3 9340 26 253 8,3% 270 13
2 18631 0 25 3,7% 226 11
37313 8,5%
Implementación de Estrategias de Gestión
Al combinar el Score, el Saldo de Deuda y los Días de mora, de manera de optimizar junto con la probabilidad de no pago, las cuentas de mayor monto y mayor cantidad de días de mora.
Utilizando solo el Score
Ordena adecuadamente la mora, pero no discrimina entre saldos mayores y menores
TILN Cant TIL_Min TIL_Max MOROSO_Mean EXIGIBLE_Mean MORA_Mean
1 12416 105 885 17.20% 206 15
2 12243 886 936 4.90% 214 12
3 12654 937 994 3.30% 241 11
37313 8.50%
Impacto en la Gestión
Las cuentas mas riesgosas son gestionadas mas cantidad de veces y en porcentaje mayor, lo que impacta en una reducción del 20% de malos
Gestiones Marzo
Ntil CantMoroso
Mean
Cuentas con
una gestión
Gestionado
Mean
Gestiones
por cuentas
3 11333 13,4% 5.260 46,4% 3,56
2 11352 12,9% 4.589 40,4% 3,40
1 11284 12,7% 4.232 37,5% 3,12
33969 14.081
Gestiones Julio
Ntil CantMoroso
Mean
Cuentas con
una gestión
Gestionado
Mean
Gestiones
por cuentas
3 9342 18,1% 7.941 85,0% 4,13
2 9340 8,3% 6.669 71,4% 2,61
1 18631 3,7% 8.309 44,6% 1,24
37313 22.919
RESULTADOS:
• Reducción de la mora temprana en un 20%
• Mayor frecuencia de llamadas a clientes con más riesgo
• Reducción de llamadas a cuentas que pagan solas, evitando reclamos de clientes
• Los operadores dicen: ya no tenemos cuentas para gestionar!
Entonces
1. Extendieron las llamadas a clientes con mayor cantidad de días del mora, redistribuyendo el capacity.
2. Disminuyeron la dotación (no reponiendo las personas que renunciaban)
•Scores de Cobranza: permiten desarrollar estrategias para: Cobrar mas dinero Mas rápido Con menos esfuerzo Preservar la relación con el cliente
•Modelos a medida: Se adecúan a las características de cada cartera y organización, permiten mayor predicción y mejores estrategias.
•Monitoreo: fundamental para evaluar los modelos, las estrategias de cobranza y los test Champion/Challenger para la mejora constante de la rentabilidad.
•Optimización: para asignar el canal y la estrategia que maximice la ganancia
El uso intensivo de modelos predictivos hace la diferencia entre los mejores rendimientos y los rendimientos promedio
Cobranza Predictiva
“The use of collection and recovery analytics
is huge: it’s the difference between best-in-
class and average performance.”
A modo de Resumen:
Administración de Límites de
Crédito
Mantenimiento de Límites
El score ordena las cuentas de acuerdo a la probabilidad de ser malas, permitiendo desarrollar estrategias diferenciadas
Un buen método consiste en aplicar la política genérica, pero un poco mas flexible para los mejores, y un poco menos para los peores...
Evaluación de la capacidad Predictiva
Score Población Buenos/Malos
Ascendente Malos descendente
Intervalo
Intervalo Acumulado
Lift
Odds
KS
Ordena la probabilidad de ser malo!
Política de Asignación de Límites
0
5000
25%
3i
10000
30%
4i
15000
35%
5i
• Segmentado por Riesgo – Bajo Riesgo:
• 60% de la población
• 35% de la financiación
• 50% de las compras
– Riesgo Medio:
• 25% de la población
• 35% de la financiación
• 30% de las compras
– Alto Riesgo:
• 15% de la población
• 30% de la financiación
• 20% de las compras
Estrategia Bajo Riesgo Ejemplo: Tablas Duales
1
2
3
4
5
%Población
Bajo Riesgo Subsegmento
Cuentas 112.323 17.723
% de Cuentas 16%
% Malos 1,04% 0,91%
Compras $ 48.423.634 30.022.653$
Promedio 431$ 1.694$
%Compras 62%
Financiacion $ 18.323.274 8.795.172$
Promedio 163$ 496$
%Compras 48%
Rápido La implementación se realizó en muy poco tiempo
Flexible Se pudo implementar sin problema la política de riesgo, los criterios de up grade, la tabla de visa, etc.
Gráfico Es muy fácil analizar gráficamente la información y los resultados
Intuitivo La implementación resultante es interpretable por los diferentes usuarios que deben participar del proceso
Dinámico Permite realizar rápidamente pruebas y simulaciones
Auditable La especificación es directa, por lo tanto se puede auditar
Automático Puede ejecutarse todos los meses en forma automática e inclusive generar el archivo en el formato VISA/MASTERCARD/ETC.
Resultados
SMARTWORKBENCH RISK
Cliente
Gestiones
Comportamiento
Historico y/o Score
Mercado
Smart
WorkBench
Credit
Reportes
Acciones
Scores
Productos
Parámetros
SPSS
Modeler
33
Reglas generadas:
Matrices de decisión:
Solución Integral
34
Ejemplo de un reporte operacional
(Reporte del proceso):
Solución Integral
35
Solución Integral Ejemplo de un reporte de performance
(Reporte de performance):
36
Ejemplo de un reporte de evolución
(Reporte de evolución de deuda por
nivel de riesgo):
Solución Integral
SmartWorkbench Risk
Funcionalidad Caracteristicas Principales
Mejora la eficiencia de los procesos de administración de límites de crédito y la gestión de cobranza
Calcula la probabilidad que un cliente cumpla su crédito o pague su deuda dentro del ciclo de mora
Considera el score, el monto y la antiguedad
Modelos a medida, orientados a la cartera, producto y ciclo de mora
Administra todo el proceso de decisión Definición de Canal, Acción y Mensaje
Identifica el modelo óptimo
Monitoreo de resultados Perfomance de Scores
Ratios de cobranza
Efectividad de las Estrategias
Champion/Challenger
Arquitectura Flexible Servicio
On-Site
PRECISIÓN Baje los costos y aumente los ingresos mediante modelos-scores orientados a su negocio y
población
Mantega los modelos actualizados
CONSISTENCIA Decisiones automáticas que se aplican una y otra vez, para cada etapa del ciclo de vida del cliente
Mecanismos de mejora continua de las estrategias para aumentar la rentabilidad de la operatoria
AGILIDAD Logre una visión 360 de sus clientes, y mejores decisiones (Predictivas)
Cambie e implemente nuevas políticas en forma rápida y sencilla
EXPERIENCIA Aproveche las Mejores Prácticas de la industria,
Utilice una metodología comprobada para obtener resultados confiables
FUTURO Implemente la metodología. Demuestre resultados.
Con una plataforma que le permite crecer en forma segura y fácilmente integrable a sus sistemas.
La solución propuesta reune:
Algunos de Nuestros Clientes