Frená el fraude y la morosidad antes de que ocurran — no después de que la pérdida ya está registrada
Lo que construimos
Ejemplos reales de lo que construimos
Modelo de scoring de propensión de pago
Puntúa cada resumen al emitirse usando el historial de pagos y comportamiento, para que cobranzas actúe antes de que se pierda siquiera un vencimiento.
Tablero de cobranzas en tiempo real
Segmenta la cartera de cobranzas por probabilidad de recupero y antigüedad, con colas automatizadas que priorizan las cuentas que vale la pena perseguir.
Modelo de aceptación de crédito
Combina datos de bureau, de la solicitud e internos en una única recomendación de aprobación/rechazo con un nivel de riesgo calibrado y un límite de exposición.
Motor automatizado de gobierno de líneas de crédito
Reduce, congela o marca líneas de crédito en el momento en que los scores de riesgo en vivo cruzan un umbral, sin esperar a un ciclo de revisión manual.
Lo que resolvemos
Desafíos comunes — y exactamente cómo los abordamos
Sin aviso temprano antes de que un resumen quede impago
Los equipos de cobranzas reaccionan después de que ocurre la mora, sin ninguna señal de qué clientes probablemente no paguen antes del vencimiento.
Un modelo de propensión de pago entrenado sobre el historial de pagos, patrones de comportamiento y atributos de la cuenta — que puntúa cada resumen al emitirse para que cobranzas actúe antes del vencimiento.
Deuda no recuperada gestionada con planillas y olfato
La falta de una vista unificada de la cartera de cobranzas hace que los equipos dupliquen esfuerzos, pierdan ventanas de seguimiento y no puedan priorizar las cuentas con más chances de recuperarse.
Un tablero de cobranzas en tiempo real que segmenta la deuda por probabilidad de recupero, tramo de antigüedad y agente asignado — con colas de priorización automatizadas y seguimiento de KPIs de recupero.
Decisiones de alta de clientes tomadas sin un modelo de crédito consistente
Los analistas aplican criterios inconsistentes entre las solicitudes nuevas, lo que lleva a aceptar de más clientes riesgosos o a rechazar clientes rentables.
Un modelo de aceptación de crédito que combina datos de bureau, señales de la solicitud y benchmarks internos — devolviendo una recomendación de aprobación/rechazo con un nivel de riesgo calibrado y un límite de exposición.
Restricciones de línea de crédito aplicadas a mano y siempre demasiado tarde
Ajustar los límites de crédito depende de revisiones manuales periódicas, perdiendo las señales de comportamiento en tiempo real que indican que un cliente se acerca a una situación de estrés.
Un motor de reglas automatizado alimentado por scores del modelo en vivo que dispara reducciones de línea, congelamientos o alertas en el momento en que un cliente cruza umbrales de riesgo predefinidos — sin intervención humana.
Cómo trabajamos
De la primera conversación a un sistema funcionando
- 1
Mapeo de riesgo
Revisamos tus casos históricos de fraude y mora para entender los patrones que tu proceso actual pasa por alto.
- 2
Ingeniería de features
Diseñamos las señales de comportamiento y las variables de transacción que predicen el riesgo mejor que tus reglas actuales.
- 3
Entrenamiento del modelo
Entrenamos modelos de scoring con tus datos y los validamos contra períodos reservados para medir la precisión predictiva real.
- 4
Integración
Conectamos los modelos de scoring con tu procesamiento de transacciones, CRM o flujos de cobranzas.
- 5
Monitoreo
Seguimos el desempeño del modelo y lo adaptamos a medida que evolucionan los patrones de fraude para evitar el deterioro del score.
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