Gestión de la cobranza efectiva desde la originación estratégica del crédito

Transcripción

1 Gestión de la cobranza efectiva desde la originación estratégica del crédito

2 Gestión estratégica integral del crédito

3 Interrogantes Como enfrentar los retos de un ambiente altamente competitivo? Cómo enfocarme en los clientes más rentables? Cómo expandir mi cartera, manteniendo controlado el riesgo? Cómo reducir los índices de mora?

4 Una estrategia integral de crédito y cobranza Prospección Análisis Prevención de fraude Administración de cartera Estrategia de cobranza Gestión de cobranza integral Adquisición Conocer al cliente Utilizar tecnología de Decisión Maximizar el uso de la información disponible Administración de cartera Utilizar información interna y del mercado Sacar ventaja de modelos analíticos Maximizar el valor de la cartera Cobranza y recuperación Segmentación y priorización Ejecución integral del la actividad de cobranza

5 Utiliza todas las fuentes de información disponibles Análisis Crediticio Burós de Crédito Información Pública Información Interna

6 Uso de tecnologías de decisión

7 Beneficios de las tecnologías de decisión Objetividad Todos los solicitantes se evalúan con base a las reglas de negocio definidas Uniformidad La forma de evaluar es la misma, independiente del analista o sucursal Rapidez y Eficiencia Evaluación completamente automática, realizada en segundos Sencillez Front End de fácil utilización

8 Utiliza múltiples canales en el proceso Canal tradicional Ejecutivos, Outsource, Sucursales Canal web Sitio Web, Kioscos de Autoservicio Canal móvil Apps para móvil, tabletas, redes sociales ATM Red de cajeros automáticos, Web Kiosk

9 Sociodemográficos Ingresos, gastos, dependientes, zona geográfica, propiedades, bienes, otros Datos de Telcos CDR, pre pago y post pago Psicometría Carácter de pago, honestidad, inteligencia, habilidad para hacer negocios, capacidad de ahorro Servicios Agua, energía eléctrica, gas, otros Inclusión Financiera Datos alternativos

10 Administración de cartera efectiva Perspectiva interna El resto del mercado Comportamiento Bueno Malo Bueno BB BM Malo MB MM BB: Up sale, cross sale, nuevos productos, programas de lealtad y retención BM: Actualizar datos, cobranza preventiva MB: Win back, recuperación MM: Separación de cartera, cobranza externa, cobro judicial

11 Los modelos analíticos y su aplicación en la estrategia

12 Datos para los Analíticos Para obtener Modelos Analíticos precisos y predictivos, se vuelve clave el enfoque en los datos, su procesamiento y la implementación de plataformas de control de la calidad de los mismos. La estrategia recomendada se fundamenta en los siguientes puntos: Almacenamiento de Datos Almacenamiento y gestión de una gran diversidad de activos de datos Extracción de Datos Los equipos de Analíticos deben poder acceder rápidamente a grandes volúmenes de datos con distintos niveles de granularidad Eficiencia Analítica e Innovación Herramientas analíticas avanzadas para descubrir perspectivas en datos tradicionales e en big data Gobernabilidad de Datos Acceso 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 Implementación Implementación de modelos rápida, libre de errores y con un mínimo de recodificación

13 Metodologías Analíticas para la Máxima Eficacia En el desarrollo de las Soluciones Analíticas, se trabaja con todos los métodos estadísticos, desde las técnicas tradicionales de regresión hasta las más modernas como 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

14 Analíticos utilizando datos no tradicionales Mas allá de los datos de crédito tradicionales se están utilizando diversos activos de datos no tradicionales, a través de soluciones analíticas que ayudan a los clientes a tomar mejores decisiones. Fuentes de datos no tradicionales incluyen: Datos Psicométricos Datos de Transacciones Móviles Redes Sociales Patrimonio y Asequibilidad Perspectivas de Bienes Datos de Vehículo Seguro de Salud Fraudes conocidos

15 Uso de modelos analíticos El análisis predictivo consiste en conectar datos con acciones efectivas, encontrando conclusiones confiables sobre condiciones actuales y eventos futuros Los modelos predictivos simplifican los datos y amplifican su valor Descubrir patrones en los datos Que identifican problemas Que identifican oportunidades Anticipar tendencias y comportamientos Estimar la probabilidad (Score) de un evento futuro Segmentar Cartera Agregar objetividad y consistencia

16 Beneficio del uso de modelos predictivos CRECER Aumentar las ventas y conservar los clientes de manera racional CONTROLAR Mantener la integridad del negocio gestionando el fraude, el riesgo y niveles de mora EFICIENCIA Hacer progresar la capacidad del negocio de forma competitiva optimizando los recursos ESTANDARIZAR Hacer que las decisiones sean oportunas y los procesos consistentes ACTUAR Satisfaciendo las expectativas cada vez más exigentes del consumidor de hoy en día AGILIDAD Implementar análisis más avanzados y ejecutar procesos mas complejos en menor tiempo COMPETIR Lograr un desempeño superior al de sus competidores

17 Soluciones Analíticas en todo el Ciclo de Vida Marketing Score de Propensión Modelos de Activación Cross-sell / up-sell Preselección Segmentación comportamental Churn / Attrition Gestión de Cuentas Score de Comportamiento Utilización / Rentabilidad Segmentación basada en riesgo Modelos de Basilea II Cobranzas & Recupero Riesgo / Originación Score de Originación Asignación de límite Fijación de precio basada en riesgo LTV / Optimización de línea Score de cobranzas Score de recupero Estrategias de priorización Asignación de tratamiento Fraude Score de Fraude

18 Anticípate al comportamiento de tus clientes Información Disponible Interna Modelos en el ciclo de vida del crédito Up sell Precios y Condiciones Fraude Pre-Aprobación Riesgo Prospectación Cross sell Utilización Retención Pre-Mora Win-back Recobro Write-off/sell Tiempo Prospección Venta Seguimiento Cobranza

19 Modelos de Propensión Los modelos de propensión a la compra y de activación utilizan los datos de registro y transaccionales de su empresa, en conjunto con los datos de los Buro de Crédito, para estimar la propensión de compra o de activación de su producto de cada cliente o cliente potencial apto para recibir su oferta. Los modelos de up-sell (venta adicional) y cross-sell (venta cruzada) permiten ampliar la rentabilidad de un cliente identificando a aquellos que tienen más propensión de adquirir productos de 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.

20 Segmentación y Perfilamiento La segmentación consiste en dividir el mercado en subgrupos homogéneos, según sus características, comportamientos o necesidades. Para el perfilamiento, una vez identificados los segmentos, se enriquece la información disponible de cada grupo, permitiendo un conocimiento más amplio, imprescindible en la futura definición de acciones 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

21 Modelos de Churn o Attrition El churn de clientes (o llamado attrition en la banca) se refiere a la proporción de clientes que se van 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 la probabilidad 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

22 Score de Originación y Comportamiento El desarrollo de modelos de riesgo a medida es de suma importancia para asegurar que nuestros clientes maximicen sus ganancias y alcancen sus objetivos de negocio. Un modelo de originación permite aumentar la población de clientes aceptados manteniendo la morosidad o reducir la morosidad manteniendo los niveles de aceptación. Un modelo de comportamiento es utilizado para el gerenciamiento de la cartera, a través de la asignación 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

23 Scores: Uso de herramientas predictivas basadas en el comportamiento pasado Bajo Riesgo Scores representan un desplazamiento hacia afuera en la curva riesgo/aprobación 4% Reducir el riesgo con un volumen de aprobación determinado % Mora 5% Se puede aumentar el volumen a un nivel dado de riesgo Alto Riesgo 0% 60% 70% 100% % Aprobación

24 Modelos de Behavior Población Sana Cero días Mora Bueno: 0 10 días Mora En Riesgo: 11 y 29 días Mora Malo: 30 o + días Mora Ventana de Desempeño: 6 meses Datos del Mercado Regresión Logística Behavior Predictor

25 Estrategias de acuerdo a segmentación 900 Score 800 Alto Campañas: Up Salle, Cross Sell, Loyalty Score Medio Score Bajo Gestión Preventiva: Inclusión selectiva en Campañas, Monitoreo de cartera, SMS, Exclusión de Campañas Cobro Preventivo: Llamada, Notificación Escrita

26 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 corta Un score de recupero predice la probabilidad de que una persona morosa pague cierto porcentaje de su deuda en un período determinado de tiempo Es 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

27 Modelos de Collection Población en mora 1-59 días, Saldo>-$10 Bueno: 0 29 días Mora En Riesgo: 30 y 89 días Mora Malo: 90 o + días Mora Ventana de Desempeño: 3 meses Datos del Mercado Regresión Logística Collection Predictor

28 Priorización de cobranza Score Alto No Gestionar SMS, Cobro Multicanal Agencia Externa Score Medio SMS, Llamada, Carta de Cobro Negociación Separar Cartera Score Bajo Llamada Actualizar datos Cobro Multicanal Agencia Externa Instancia Jurídica

29 La gestión de cobranza integral

30 La complejidad de la cobranza Reduccion de costos Satisfacción del Cliente - Expectativas del Cliente - Valor de la Relación - Reputación Maximizar Ingresos Efectividad de agentes Cumplimiento Regulatorio

31 Conocimiento del cliente Identidad Nombre Dirección Estado de Cuenta Teléfono 1 Teléfono 2 Producto Cuenta Saldo Fecha de Pago 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 Historial Estado Civil de Celular pagos (c/s verificación) ü Correo Adeudos Fecha último electrónico Totales Matrimonio (monto y ü Código tipo Datos deuda) Cónyuge Postal ü Predictor Antigüedad Relaciones Publico Parentales de Historia (hijos, de padres) ü Antecedentes Best Crédito Avales Contacten Number los burós ü Participación Best Tipos Obligado Time de Solidario Crédito en Call Sociedades Utilizados Grupo Socio Económico ü Nuevos Créditos Información Laboral y Previsional ü Prendas sin desplazamiento (Si/No - Detalle) ü Importaciones (Si/No - Detalle) Tipo de Nacionalidad ü Exportaciones (Si/No - Detalle) Profesión, especialidad, ü Bienes Raíces área y otros datos ü Datos Vehículos (Placa Patente, Marca, Modelo, profesionales Tipo, Color) ü Ultimo Sexo Avalúo ü Fecha Fecha última Nacimiento transferencia ü Fecha defunción ü Consultas al buró Últ.6 Meses (Si/No - Detalle)

32 Personalización de acciones a nivel individual Estrategia de cobro de bajo riesgo? Datos internos Atrasos Montos bajos Primer vez atrasado Estrategia de cobro de alto riesgo? Datos del buró Multiples deudas atrasadas Bajo puntaje en modelos de score de coranza Dificultad financiera? Datos de estado Ingreso bajo o reducido Dificultad financiera? Datos de comportamiento Está pagando a otros deudores en el mercado Ha respondido a correos electónicos o SMS recientemente Información integral Eficiencia Acciones oportunas en el momento oportuno

33 Conocimiento del cliente 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. AYUDA A LOS CLIENTES INCREMENTA EL DESEMPEÑO Minimiza actividades que no producen valor Reduce costos en la operación de cobranzas 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 DEMUESTRA EL CUMPLIMIENTO Visibilidad de actividades y resultados Prácticas acordes a la normatividad que protegen la reputación

34 La cobranza integral Antes Después de la fecha de Pago Objetivo Cobranza Preventiva Temprana preventiva Cobranza Media Recuperación Avanzada Legal y Venta Bienes de cartera Recuperados Insolvencia Recuperación Proceso legal y recuperación Venta de la de posesión Cartera Esquemas de Resolución de Deuda Fases Reduce al mínimo las tasas de morosidad, incluso antes de que sucedan Cuentas que acaban de caer en cobranza. Probabilidad de Pago Espontaneo 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 Cobranza a través del proceso legal y la venta de bienes adjudicados Recuperar la mayor cantidad posible, ofrecer arreglos y otras herramientas de alivio de deuda Creación de paquetes de créditos para la venta Cobranza administrativa Cobro Jurídico Valuación de Cartera Una sola BD consistente Métricas e informes

35 Modelo excelencia para la gestión de cobros Incrementar la Recuperación Tratamiento Adecuado del Cliente Manejo de Información Estrategia Efectiva Modelo de Excelencia Políticas y Procesos Reducción de Costos

36 Preguntas

37 Gracias