“CALA Analytics nos apoyó con el desarrollo y afinación de los modelos, haciendo transferencia de conocimiento al equipo PMO y Productividad, para que, de ser necesarios, quedáramos con la autonomía de editar, ajustar e incluir nuevos parámetros y lo más importante, para contar con el conocimiento estadístico que nos permite sustentar los resultados a Presidencia.”
Cliente
FINANCIERA EFECTIVACategoría
Sector FinancieroObjetivo del Proyecto
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 cobranza, tomando como base su plataforma de Big Data & Analytics.Información del Proyecto
Financiera Efectiva es un holding peruano fundado en 1999 con el objetivo de brindar soluciones financieras a las familias peruanas. Reconocida como una de las mejores empresas para trabajar en Perú por GPTW (Great Place to Work), cuenta con 193 oficinas a nivel nacional, además de canales digitales y físicos con más de 50 mil puntos de atención. La empresa se especializa en otorgar créditos al sector emergente y es pionera en préstamos 100% digitales e híbridos, gracias a tecnología biométrica facial.
Retos en la gestión de cobranza
La entidad enfrentaba dificultades para analizar el comportamiento de sus clientes en el proceso de cobranza. Para superar estos retos, Financiera Efectiva implementó la analítica predictiva en su proceso de cobranza, basada en su plataforma de Big Data & Analytics. Se desarrollaron 6 modelos de machine learning que cubren todo el ciclo de cobranza.
Estos modelos analizan más de 1500 atributos sobre el comportamiento del cliente, usando datos internos y externos, seleccionando cerca de 80 atributos para el modelo final. Esto ha permitido mejorar tanto la asignación de créditos como la gestión de cobranza en múltiples puntos de contacto.
Resultados y beneficios
La implementación de la analítica predictiva aumentó la eficiencia del equipo, reduciendo en un 95% el esfuerzo operativo al automatizar procesos manuales. Esto también impactó positivamente en la efectividad para la recuperación e inversión de cartera.
Además, facilitó la creación de un call center propio que optimiza el tamaño y capacidad de sus operadores, enfocándose en clientes con mayor probabilidad de pago mediante gestión no presencial.
“Entre el 2017 y el 2019, duplicamos el tamaño del portafolio; sin embargo, la planilla para gestión de cobranza solo creció un 10%, demostrando la eficiencia basada en analítica avanzada.”
— Juan Cotrina, Gerente de Big Data & Analytics, Financiera Efectiva
Uso avanzado y adaptación en tiempos de pandemia
Actualmente, Financiera Efectiva maximiza el uso de analítica avanzada para gestionar la cobranza, reduciendo la morosidad y ampliando productos para clientes con riesgo de impago. Esto ha permitido identificar y mitigar riesgos, manteniendo estabilidad incluso durante la pandemia.
“Durante el inicio de la pandemia COVID-19, la plataforma ajustó los modelos en tiempo récord, integrando nuevas capas de información para conocer el estado del cliente y diseñar estrategias adecuadas de originación y cobranza.”
— Juan Cotrina, Gerente de Big Data & Analytics, Financiera Efectiva
— Andrés Páez, Gerencia de Mercadeo.
La analítica de datos permite tomar decisiones más acertadas en el sector Sector Financiero. Para conocer más sobre estas soluciones, ingrese aquí.