Financiero Efectiva

Financiera Efectiva mejora su gestión de cobranza con modelos de Machine Learning

Objetivo

Optimizar el proceso de gestión de sus cobranzas con ayuda de la analítica avanzada.

Solución

Desarrollar modelos de machine learning e implementar analítica predictiva en su proceso de gestión de cobranza tomando como base su plataforma de Big Data & Analytics.

Financiera Efectiva, es un holding peruano fundado en 1999 con el objetivo de ser la solución financiera de las familias peruanas. Elegida como una de las mejores empresas para trabajar en el Perú por GPTW (Great Place to Work), hoy cuenta con 193 oficinas a nivel nacional, canales digitales y físicos con más de 50 mil puntos de atención, permitiéndoles estar más cerca de sus clientes. Está especializada en otorgar créditos al sector emergente y es una de las pocas entidades financieras que hoy, está en la capacidad de otorgar préstamos 100% digitales e híbridos, gracias a la tecnología de identificación biométrica facial.

La entidad presentaba problemas al analizar el comportamiento de sus clientes en sus procesos de gestión de cobranzas. Financiera Efectiva implementó analítica predictiva en su proceso de gestión de cobranza tomando como base su plataforma de Big Data & Analytics, construyendo 6 modelos de machine learning para cubrir todo su proceso. Analizando más de 1500 atributos sobre el comportamiento del cliente con base en datos tanto internos, como externos de la industria y seleccionando alrededor de 80 atributos que se procesan en el modelo de producción final. Mejorando la asignación de créditos y gestión de cobranza desde sus diferentes puntos de contacto.

Este proceso aumentó la eficiencia del equipo, reduciendo en un 95% el esfuerzo operativo, al pasar de una ejecución manual a una automatizada. Además, tuvo grandes impactos positivos, al mejorar la efectividad en la recuperación e inversión de su cartera de clientes. Gracias a la integración, se facilitó la creación de su propio call center, identificando tanto el tamaño, como la capacidad de los operadores, con base en el conocimiento de los clientes más propensos a pagar con una gestión de cobranza no presencial.

«Entre el 2017 y el 2019, duplicamos el tamaño del portafolio; sin embargo, la planilla para gestión de cobranza incrementó el 10%, demostrando la eficiencia de cobranza con base en analítica avanzada.«. Juan Cotrina, Gerente de Big Data & Analytics, Financiera Efectiva

Actualmente, Financiera Efectiva aprovecha al máximo la analítica avanzada, gestionando mejor sus procesos de cobranza, como: la reducción de la morosidad durante el proceso de colocación de nuevos productos o la ampliación de productos actuales sobre clientes con probabilidad de no pago. Identificando y disminuyendo riesgos en su cartera, posicionándose como una de las entidades más estables durante la pandemia.

Durante el inicio de la pandemia COVID-19, la plataforma permitió ajustar los modelos en tiempo record, agregando nuevas capas de información para conocer el estado actual del cliente y plantear las estrategias de originación y cobranza adecuadas.” Juan Cotrina, Gerente de Big Data & Analytics, Financiera Efectiva» Andrés Páez, Gerencia de Mercadeo.