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