Los modelos de regresión ofrecen una ventana hacia el futuro financiero de las microempresas al predecir la probabilidad de morosidad en los pagos. Veamos cómo pueden ser aplicados.
Varios de clientes de Addalitica, como bancos, financieras y telcos ofrecen sus productos y financiamiento a un segmento llamado microempresarios, que en general se trata de un individuo que dirige y gestiona una pequeña empresa generalmente con menos de 10 empleados y con un volumen de ingresos y activos reducidos. Sumado a esto por lo general un porcentaje de sus ventas es informal y dentro de los gastos se mezclan los gastos de la empresa como los personales.
Las microempresas juegan un papel vital en el tejido económico, a menudo sirviendo como motores de crecimiento y empleo en comunidades locales. Sin embargo, estas entidades enfrentan desafíos únicos: gestión de sus finanzas y manejo de la morosidad en los pagos. En este contexto, los modelos de scoring son herramientas valiosas para predecir y comprender la morosidad, mientras que los agentes de campo desempeñan un papel esencial en la mitigación de este riesgo.
¿Por qué elegir modelos de regresión?
Los modelos de regresión ofrecen una ventana hacia el futuro financiero de las microempresas al predecir la probabilidad de morosidad en los pagos. Estos, se basan en datos históricos y variables clave, como el historial crediticio, el flujo de efectivo, la actividad comercial y las características del cliente. Hemos hablado en otras columnas de Open Hub News sobre los modelos psicométricos también.
Al emplear algoritmos sofisticados, como la regresión logística o los árboles de decisión, estos modelos identifican patrones sutiles y relaciones no lineales en los datos. Esto permite a las instituciones financieras anticipar y abordar proactivamente los riesgos de morosidad. Además, su flexibilidad permite la adaptación a diferentes contextos y mercados, convirtiéndolos en herramientas indispensables para la gestión del riesgo crediticio en entornos diversos.
Los modelos de regresión proporcionan predicciones precisas, pero el éxito en la gestión de la morosidad en microempresas no se limita a los algoritmos. Aquí es donde entran en juego los agentes de campo y el eficiente control de los agentes por parte de las entidades financieras. Los agentes establecen relaciones significativas con los clientes (muchas veces la relación es mayor con el agente que con la propia entidad), y comprender las dinámicas subyacentes influyen en su capacidad para cumplir con sus obligaciones.
¿Qué sucede con los agentes de campo?
Los agentes de campo (o fuerza comercial) actúan como intermediarios entre las instituciones financieras y los microempresarios. Brindan apoyo personalizado, educación financiera y asesoramiento práctico de su cartera de clientes. Por lo general, pueden identificar señales de alerta temprana, como cambios en el comportamiento de pago o dificultades financieras. Esto nos permite tomar medidas proactivas y mitigar el riesgo de morosidad.
Podría pensar uno que ya está resuelto el proceso de negocio. Tenemos los modelos matemáticos y los agentes de campo, sin embargo, la complejidad de negocio se encuentra en la fase de crecimiento. Cómo replicar un buen agente de campo, cómo retener al cliente cuando un agente se va, cómo poner cuotas de ventas a los agentes, como evitar que el agente determine el monto de endeudamiento, entre otros desafíos.
La respuesta también está en los modelos y los datos, entender la cartera de microempresarios hace que las renovaciones se hagan más efectivas, que la dependencia para el cálculo de endeudamiento pueda ser calculado data driven sin depender de la fuerza comercial.
En resumen, en base a nuestra experiencia se debe automatizar tanto los procesos de riesgo crediticios y de cobro haciendo procesos híbridos (parte automáticos parte manual), pero también el control para la proyección de cuota de los agentes: a mayor crecimiento de la cartera la dependencia de agentes senior se torna una limitante al crecimiento y no entender cómo vende el agente y cómo va sembrando sus siguientes ventas hace que la única forma de crecer sea aumentando el headcount.
Los modelos de regresión y el trabajo de los agentes de campo no son elementos independientes, sino componentes complementarios de una estrategia integral. Al aprovechar el poder de la analítica avanzada y el toque humano, las instituciones financieras pueden fortalecer su capacidad para gestionar el riesgo crediticio, promover la estabilidad financiera y fomentar el crecimiento sostenible en las comunidades donde operan.
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