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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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

Martín Pallares

Gerente de Desarrollo de Negocios

Smart Business Solutions S.A.

mpallares@spss.com.ar