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¿Qué es?

Es una solución predictiva basada en herramientas de machine learning que determina la probabilidad de recuperar al menos un pago a distintas fronteras de tiempo, segmentando por periodicidad de pago. Basado en tecnología de inteligencia artificial, permite que los modelos predictivos mejoren continuamente con el tiempo y se adapten a las nuevas hábitos en el comportamiento de pago.

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¿Para qué sirve?

  • Segmentar en grupos a deudores con diferentes niveles de probabilidad de pago.
  • Priorizar aquellos que requieren de acciones más decisivas de los que no necesitan ser atendidos inmediatamente.
  • Favorecer el incremento de la tasa de recuperación.
  • Generar estrategias diferenciadas por perfil de deudor.
  • Minimizar pérdida gracias a una cobranza eficiente.
  • Optimizar costos en la gestión de cobranza.

Gracias al aprendizaje automatizado de la inteligencia artificial se analizan patrones siendo capaz de reentrenarse y adaptarse a los cambios de comportamiento de pago en los clientes. Con esta tecnología se predice la probabilidad de recuperación de pagos poniendo a tu alcance la mayor efectividad en las estrategias de cobranza con base al tiempo y la cantidad asociada de su deuda.

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Características técnicas

La muestra inicial de desarrollo se compone del total de créditos que tuvieron al menos un atraso entre 1 y 90 días, y que hayan sido actualizados en los 31 días anteriores a la fecha de observación pudiendo obtener más de un score a partir del horizonte de predicción. Utilizamos una valoración numérica de 1 a 999 puntos, en donde a mayor score mayor es la probabilidad de recuperación.
 
Las fuentes consideradas para la elaboración de este modelo son:
  •  Crédito (Es la información relacionada con el crédito al cual se va a calcular una predicción).
  • Consultas (Es la información de las consultas realizadas a la base de datos de Círculo de Crédito).
  • Sociodemográfico (Es la información de las características sociodemográficas del cliente del crédito).

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