La tasa de morosidad bancaria en México disminuyó ligeramente de 2.08% en 2023 a 2.02% en 2024, según datos de la Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV). Sin embargo, esta reducción no implica un alivio para las instituciones financieras, pues la cartera vencida continúa presionando sus márgenes y obliga a acelerar la adopción de tecnologías avanzadas en los procesos de cobranza.
“La inteligencia artificial ya no es una opción; es una necesidad estratégica para enfrentar una cartera cada vez más compleja y usuarios que exigen rapidez, personalización y eficiencia en la recuperación de créditos”, explica Alan Ramírez, Presidente de la Asociación de Profesionales en Cobranza y Servicios Jurídicos A.C. (APCOB).
Esta tecnología está revolucionando la gestión del riesgo, la evaluación crediticia y la recuperación de cartera. Sus sistemas automatizan tareas repetitivas, priorizan cuentas, seleccionan canales óptimos de contacto y adaptan el tono de comunicación según el comportamiento del deudor.
El impacto no es menor. Según la Asociación de Bancos de América Latina, las entidades que han implementado estrategias de cobranza inteligentes han logrado incrementar hasta en 20% sus tasas de recuperación. .
Aunque la tecnología ya existe, muchas empresas en México siguen sin aprovecharla por falta de inversión y personal capacitado. No hay que olvidar que “antes se cobraba con pura intuición o guiones genéricos. Hoy, el algoritmo sabe qué decir, cuándo y por qué canal. La personalización ya es posible, pero sin el criterio humano, pierde eficiencia”, explica Ramírez.
El reto humano en la era digital
Si no se maneja con cuidado, la automatización puede eliminar la empatía necesaria en el trato con los deudores. La IA debe aprender a distinguir entre un deudor con voluntad de pago y uno moroso intencional, algo que solo se logra con entrenamiento cuidadoso y supervisión humana.
“El mayor desafío no es tecnológico, es humano: garantizar que los bots comprendan contextos y no despersonalicen el proceso, porque la confianza es el activo más valioso en la relación con el deudor”, advierte Ramírez.
Otro tema urgente es la calidad de los datos que alimentan los sistemas. Si los algoritmos se nutren de información sesgada corren el riesgo de replicar patrones de exclusión financiera. “No podemos dejar en piloto automático decisiones que afectan el historial, la reputación y la salud financiera de millones de personas”, dice el Presidente de APCOB.
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