Gestión de la cobranza efectiva desde la originación estratégica del crédito
Gestión estratégica integral del crédito
Interrogantes
¿Comoenfrentarlosretosdeunambientealtamentecompetitivo?
¿Cómoenfocarmeenlosclientesmásrentables?
¿Cómoexpandirmicartera,manteniendocontroladoelriesgo?
¿Cómoreducirlosíndicesdemora?
Adquisición Administracióndecartera
Cobranzayrecuperación
Una estrategia integral de crédito y cobranzaProspección Análisis Prevención de
fraudeAdministración de
carteraEstrategia de
cobranzaGestión de cobranza
integral
• Conocer al cliente• Utilizar tecnología de
Decisión• Maximizar el uso de la
información disponible
• Utilizar información interna y del mercado
• Sacar ventaja de modelos analíticos
• Maximizar el valor de la cartera
• Segmentación y priorización
• Ejecución integral del la actividad de cobranza
Utiliza todas las fuentes de información disponibles
Burós de Crédito Información Pública
Información Interna
Análisis Crediticio
Uso de tecnologías de decisión
Beneficios de las tecnologías de decisión
ObjetividadTodoslossolicitantesseevalúanconbasealasreglasdenegociodefinidas
UniformidadLaformadeevaluareslamisma,independientedelanalistaosucursal
RapidezyEficienciaEvaluacióncompletamenteautomática,realizadaensegundos
SencillezFrontEnd defácilutilización
Utiliza múltiples canales en el proceso
Canal tradicional
Canal web
Canal móvil
ATM
Ejecutivos, Outsource, Sucursales
Sitio Web, Kioscos de Autoservicio
Apps para móvil, tabletas, redes sociales
Red de cajeros automáticos, Web Kiosk
Datos de TelcosCDR, pre pago y post pago
PsicometríaCarácter de pago, honestidad, inteligencia, habilidad para hacer negocios, capacidad de ahorro
ServiciosAgua, energía eléctrica, gas, otros
SociodemográficosIngresos, gastos, dependientes, zona geográfica, propiedades, bienes, otros
Inclusión Financiera
Datos alternativos
Comportamiento Bueno Malo
Bueno BB BM
Malo MB MM
El resto del mercadoPe
rspe
ctiv
a in
tern
a
MM: Separación de cartera, cobranza externa, cobro judicial
BB: Up sale, cross sale, nuevos productos, programas de lealtad y retención
BM: Actualizar datos, cobranza preventiva
MB: Win back, recuperación
Administración de cartera efectiva
Los modelos analíticos y su aplicación en la estrategia
Datos para los Analíticos
Para obtener Modelos Analíticos precisos y predictivos, se vuelve clave el enfoque en los datos, suprocesamiento y la implementación de plataformas de control de la calidad de los mismos.
La estrategia recomendada se fundamenta en los siguientes puntos:
Almacenamiento de DatosAlmacenamiento y gestión de
una gran diversidad de activos de datos
Extracción de DatosLos equipos de Analíticos deben
poder acceder rápidamente a grandes volúmenes de datos con distintos niveles de granularidad
Eficiencia Analítica e InnovaciónHerramientas analíticas avanzadas
para descubrir perspectivas en datos tradicionales e en “big data”
Gobernabilidad de DatosAcceso a los datos basado en
reglas es cada vez más importante para la seguridad
moderna
Consistencia Documentación sobre la creación de atributos y
especificaciones en toda la empresa
ImplementaciónImplementación de modelos rápida, libre de errores y con un mínimo de
recodificación
Metodologías Analíticas para la Máxima Eficacia
En el desarrollo de las Soluciones Analíticas, se trabaja con todos los métodosestadísticos, desde las técnicas tradicionales de regresión hasta las más modernascomo Machine Learning. Algunas de las técnicas utilizadas son:
§ Regresión Logística / Lineal
§ GLM (Poisson, Gamma)
§ Redes Neuronales§ Clustering§ Análisis Factorial§ Análisis de
Componentes
Principales§ Arboles de Decisión § Fusión de scores§ Algoritmos Genéticos § Random Forest
Analíticos utilizando datos no tradicionales
§ Datos Psicométricos§ Datos de Transacciones
Móviles§ Redes Sociales§ Patrimonio y Asequibilidad § Perspectivas de Bienes§ Datos de Vehículo
§ Seguro de Salud§ Fraudes conocidos
Mas allá de los datos de crédito tradicionales se están utilizando diversos activosde datos no tradicionales, a través de soluciones analíticas que ayudan a losclientes a tomar mejores decisiones.Fuentes de datos no tradicionales incluyen:
Uso de modelos analíticos
Elanálisispredictivoconsisteenconectardatosconaccionesefectivas,encontrandoconclusionesconfiablessobrecondicionesactualesyeventosfuturos• Losmodelospredictivossimplificanlosdatosyamplificansuvalor
• Descubrirpatronesenlosdatos• Queidentificanproblemas• Queidentificanoportunidades
• Anticipartendenciasycomportamientos
• Estimarlaprobabilidad(Score)deuneventofuturo
• SegmentarCartera• Agregarobjetividadyconsistencia
Beneficio del uso de modelos predictivos
CRECER – AumentarlasventasyconservarlosclientesdemaneraracionalCONTROLAR– Mantenerlaintegridaddelnegociogestionandoelfraude,elriesgoynivelesdemoraEFICIENCIA – HacerprogresarlacapacidaddelnegociodeformacompetitivaoptimizandolosrecursosESTANDARIZAR– HacerquelasdecisionesseanoportunasylosprocesosconsistentesACTUAR– SatisfaciendolasexpectativascadavezmásexigentesdelconsumidordehoyendíaAGILIDAD– ImplementaranálisismásavanzadosyejecutarprocesosmascomplejosenmenortiempoCOMPETIR – Lograrundesempeñosuperioraldesuscompetidores
Soluciones Analíticas en todo el Ciclo de Vida
Lifecycle of a customer
Customer ManagementMarketing
Collections
Risk
Fraud
Lifecycle of a customer
Customer ManagementMarketing
Collections
Risk
Fraud
Riesgo / Originación
§ Score de Originación
§ Asignación de límite§ Fijación de precio basada en riesgo§ LTV / Optimización de línea
Lifecycle of a customer
Customer ManagementMarketing
Collections
Risk
Fraud
Gestión de Cuentas
§ Score de Comportamiento
§ Utilización / Rentabilidad
§ Segmentación basada en riesgo§ Modelos de Basilea II
Fraude
§ Score de Fraude
Lifecycle of a customer
Customer ManagementMarketing
Collections
Risk
Fraud
Lifecycle of a customer
Customer ManagementMarketing
Collections
Risk
Fraud
Cobranzas & Recupero
§ Score de cobranzas§ Score de recupero§ Estrategias de priorización§ Asignación de tratamiento
Lifecycle of a customer
Customer ManagementMarketing
Collections
Risk
Fraud
Marketing
§ Score de Propensión§ Modelos de Activación§ Cross-sell / up-sell§ Preselección
§ Segmentación comportamental§ Churn / Attrition
Anticípate al comportamiento de tus clientes
18
Tiempo
Riesgo
Cross sell
Write-off/sell
Precios y Condiciones
Up sellUtilización
Recobro
Win-back
Pre-Mora
Retención
Pre-Aprobación
Prospectación
Fraude
Info
rmac
ión
Disp
onib
le In
tern
a
Modelos en el ciclo de vida del crédito
CobranzaSeguimientoVentaProspección
Modelos de Propensión
Los modelos de propensión a la compra y de activación utilizan los datos de registro ytransaccionales de su empresa, en conjunto con los datos de los Buro de Crédito, para estimar lapropensión de compra o de activación de su producto de cada cliente o cliente potencial apto pararecibir su oferta.Los modelos de up-sell (venta adicional) y cross-sell (venta cruzada) permiten ampliar larentabilidad de un cliente identificando a aquellos que tienen más propensión de adquirir productosde mayor valor o bien de adquirir productos adicionales.
Su empresa podrá aumentar significativamente la eficiencia de las acciones de marketing directo, enfocándose en quien tiene una mayor propensión a adquirir el producto ofrecido.
Segmentación y Perfilamiento
La segmentación consiste en dividir el mercado en subgrupos homogéneos, según suscaracterísticas, comportamientos o necesidades.Para el perfilamiento, una vez identificados los segmentos, se enriquece la información disponiblede cada grupo, permitiendo un conocimiento más amplio, imprescindible en la futura definición deacciones y propuestas de productos para cada uno de los segmentos.
La segmentación permite llevar a cabo estrategias comerciales diferenciadas para cada grupo resultante que permite satisfacer de forma efectiva sus necesidades y alcanzar los objetivos comerciales
Modelos de Churn o Attrition
El churn de clientes (o llamado attrition en la banca) se refiere a la proporción de clientes que sevan o dejan voluntariamente al proveedor de un servicio durante un período de tiempo determinado.Un modelo para esta problemática nos permite ordenar nuestra base de clientes de acuerdo a laprobabilidad de baja, utilizando tanto variables internas como variables de los Buro de Crédito.
Estos modelos nos permiten ofrecer promociones, descuentos e incentivos a una parte de nuestros clientes más propensos a abandonarnos, aumentando la eficiencia de nuestros esfuerzos de retención
Score de Originación y Comportamiento
El desarrollo de modelos de riesgo a medida es de suma importancia para asegurar que nuestrosclientes maximicen sus ganancias y alcancen sus objetivos de negocio.Un modelo de originación permite aumentar la población de clientes aceptados manteniendo lamorosidad o reducir la morosidad manteniendo los niveles de aceptación.Un modelo de comportamiento es utilizado para el gerenciamiento de la cartera, a través de laasignación de límites, autorizaciones, etc.
Los modelos de riesgo a medida combinados con soluciones genéricas de riesgo le permiten a nuestros clientes tomar decisiones de la manera más informada posible, evaluando su propio riesgo y el riesgo de mercado con el fin de seguir creciendo de manera rentable
Scores: Uso de herramientas predictivas basadas en el comportamiento pasado
% M
ora
AltoRiesgo
BajoRiesgo
% Aprobación0% 100%
5%
60%
Scores representan un desplazamiento hacia afuera en la curva riesgo/aprobación
70%
• Se puede aumentar el volumen a un nivel dado de riesgo
4%• Reducir el riesgo con un volumen de aprobación determinado
Modelos de Behavior
Ventana de Desempeño: 6 meses
Población SanaCero días Mora
Bueno:0 – 10 días Mora
En Riesgo:11 y 29 días Mora
Malo:30 o + días Mora
Regresión LogísticaDatos del Mercado Behavior Predictor
Estrategias de acuerdo a segmentación
100
200
300
400
500
600
700
800
900 ScoreAlto
ScoreMedio
ScoreBajo
Campañas:Up Salle, Cross Sell, Loyalty
Gestión Preventiva:Inclusión selectiva en Campañas, Monitoreo de cartera, SMS, Email
Exclusión de CampañasCobro Preventivo: Llamada,
Notificación Escrita
Score de Cobranza y Recupero
Un score de cobranza predice la probabilidad de que una persona con cierto nivel de morosidad empeore su situación en una ventana de tiempo muy cortaUn score de recupero predice la probabilidad de que una persona morosa pague cierto porcentaje de su deuda en un período determinado de tiempoEs importante combinar estos modelos y segmentarlos teniendo en cuenta otras variables claves para definir estrategias acordes a cada grupo.
Estos modelos combinados con estrategias permiten a nuestros clientes optimizar sus esfuerzos de cobranza reduciendo los costos y aumentando el dinero que pueden recuperar
Modelos de Collection
Poblaciónenmora1-59días,Saldo>-$10
Bueno:0– 29díasMora
EnRiesgo:30y89díasMora
Malo:90o+díasMora
RegresiónLogísticaDatosdelMercado CollectionPredictor
Ventana de Desempeño: 3 meses
Priorización de cobranza
100
200
300
400
500
600
700
800
900
ScoreAlto
ScoreMedio
ScoreBajo
30 60 90 120 +
No Gestionar SMS,Email Cobro Multicanal Agencia
Externa
SMS, Email Llamada,Carta de Cobro Negociación Separar
Cartera
LlamadaActualizar
datosCobro
MulticanalAgenciaExterna
InstanciaJurídica
La gestión de cobranza integral
La complejidad de la cobranza
Reduccion de costos
Cumplimiento Regulatorio
Maximizar Ingresos
Satisfacción del Cliente- ExpectativasdelCliente- ValordelaRelación- Reputación
Efectividad de agentes
Conocimiento del cliente
ü Tipo de Nacionalidadü Profesión, especialidad,
área y otros datos profesionales
ü Sexoü Fecha Nacimientoü Fecha defunciónü Consultas al buró Últ.6
Meses (Si/No - Detalle)
• Identidad• Nombre• Dirección Estado de
Cuenta• Teléfono 1• Teléfono 2• Producto• Cuenta• Saldo• Fecha de Pago
ü Antecedentes en los burósü Participación en Sociedadesü Grupo Socio Económicoü Información Laboral y Previsionalü Prendas sin desplazamiento (Si/No - Detalle)ü Importaciones (Si/No - Detalle)ü Exportaciones (Si/No - Detalle)ü Bienes Raícesü Datos Vehículos (Placa Patente, Marca, Modelo,
Tipo, Color)ü Ultimo Avalúo ü Fecha última transferencia
ü Historial de pagosü Adeudos Totales (monto y
tipo deuda)ü Antigüedad de Historia de
Créditoü Tipos de Crédito Utilizadosü Nuevos Créditos
ü Estado Civilü Fecha último Matrimonioü Datos Cónyugeü Relaciones Parentales (hijos, padres)ü Avalesü Obligado Solidario
ü Dirección Particular (c/s verificación)ü Dirección Comercial (c/s verificación)ü Teléfono Particular (c/s verificación)ü Teléfono Comercial (c/s verificación)ü Teléfono Celular (c/s verificación)ü Correo electrónicoü Código Postalü Predictor Publicoü Best Contact Numberü Best Time to Call
Personalización de acciones a nivel individual
Datos de comportamientoEstá pagando a otros deudores en el mercadoHa respondido a correos electónicos o SMS recientemente
Dificultad financiera?
Datos de estadoIngreso bajo o reducido
Dificultad financiera?
Datos del buróMultiples deudas atrasadasBajo puntaje en modelos de score de coranza
Estrategia de cobro de alto riesgo?
Datos internosAtrasosMontos bajosPrimer vez atrasado
Estrategia de cobro de bajo riesgo?
Información integralEficienciaAcciones oportunas en el momento oportuno
Conocimiento del cliente
AYUDA A LOS CLIENTES
INCREMENTA EL DESEMPEÑO
DEMUESTRA EL CUMPLIMIENTO
• Entendimiento integral de las circunstancias financieras• Una visión mas clara de la capacidad de pago, la
posibilidad de concretarlo y la dificultad financiera• Contacto con menos terceros y menos repetición de
información
• Minimiza actividades que noproducen valor
• Reduce costos en la operación de cobranzas
• Visibilidad de actividades y resultados
• Prácticas acordes a la normatividad que protegen la reputación
Cuando el conocimiento del cliente y experiencia se combinan, se potencia la actividad y optimiza la recuperación de los prestamos de manera adecuada, rápida y rentable.
La cobranza integral
Después de la fecha de PagoAntes
Cobranza preventiva Cobranza Recuperación
Venta de cartera Insolvencia
Reduce al mínimo las tasas de morosidad, incluso antes de que sucedan
Cuentas que acaban de caer en cobranza. Probabilidad de Pago Espontaneo
Recuperar la mayor cantidad posible, ofrecer arreglos y otras herramientas de alivio de deuda
Creación de paquetes de créditos para la venta
Cobranza a través del proceso legal y la venta de bienes adjudicados
Proceso legaly recuperación de la posesiónObjetivo
Fases
Una sola BD consistente
Cobranza administrativa Valuación de CarteraCobro Jurídico
Preventiva Temprana Media AvanzadaLegal y Bienes
RecuperadosRecuperación Venta de
Cartera
Se vuelven mas difíciles de cobrar porque es más difícil localizar a los cliente
Se trata de cuentas difíciles de cobrar y por lo general no pueden pagar
Esquemas de Resolución de Deuda
Métricas e informes
Modelo excelencia para la gestión de cobros
35
EstrategiaEfectiva
Man
ejo
de
Info
rmac
ión
Polít
icas
y
Proc
esos
Modelo de Excelencia
Incrementar la Recuperación
Tratamiento Adecuado del
Cliente
Reducción de Costos
Preguntas
Gracias