Bancos
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En el proceso de otorgar un crédito, la banca corre el riesgo de cometer dos tipos de errores: dar el préstamo a un cliente que debió ser rechazado o negárselo a uno que debió ser admitido.

Así lo señaló Iván Pérez, gerente central de Riesgos, Créditos y Cobranzas de la Edpyme Acceso Crediticio, quien consideró que tan importante como evaluar la capacidad de pago de la persona que solicita un préstamo es conocer su voluntad de honrar esa obligación.

Hoy, existen herramientas tecnológicas que permiten determinar si una persona realmente tiene la intención de pagar su deuda, manifestó durante su presentación en 5° Congreso Nacional de Cobranzas, organizado pro la

Voluntad de pagar

Explicó que Acceso usa, en los procesos de evaluación de clientes, cámaras especiales que detectan pequeñas reacciones involuntarias en sus pupilas cuando estos son sometidos a preguntas. “Contra eso se valida si un cliente tiene o no voluntad de pagar”, indicó.

Y es que la pupila se dilata cuando una persona miente y, además, es un órgano que físicamente no se puede manipular, refirió Pérez. El uso de esta herramienta, comparado con el proceso de evaluación tradicional, ha logrado reducir el riego de dar crédito a quien debe ser rechazado, reveló.

Recomendó a las entidades financieras apalancar su gestión de riesgo y de cobranzas con modelos estadísticos para reducir la asimetría de la información que existe en el mercado peruano, considerando los altos niveles de informalidad laboral. “Tienen que dejar ser entidades que usan la mora como su único instrumento de gestión, y pasar a tener modelos predictivos y, sobre todo, segmentar sus portafolios de clientes”, afirmó.

Conversaciones

En el mismo evento, Mariana Muñoz, gerente de Área Estrategia y Desempeño de Soluciones de Pago del, refirió que el banco ha incorporado dos innovaciones tecnológicas para mejorar su gestión de cobranza.​

Se trata de Data & Analytics y Speech Analytics, dos herramientas potentes que han mejorado la forma de cobrar del banco, indicó.

“Hoy, tenemos acumulada y en tiempo real las conversaciones (telefónicas) de los clientes. El Speech Analytics es un sistema que nos ayuda a decodificar esas conversaciones, que nos ayuda a procesarlas”, indicó Muñoz.Su uso tiene dos claros impactos, indico.

El primero, por el lado del cliente, es que permite entenderlo mucho mejor. “Por ejemplo, cuáles son las razones de no pago, qué es lo que necesita, dónde se ha complicado, y podemos accionar inmediatamente”, sostuvo.

Y, por el lado del banco, ha ayudado a evaluar cómo se manejan los canales con los clientes, a conocer el trabajo de los gestores y a mejorar, en general, su comunicación, destacó. El uso combinado del Data & Analytics y Speech Analytics, entre otros, ha permitido reducir las provisiones netas del banco en 27% respecto del 2016, dijo.