En este whitepaper explicamos cómo a través de las diferentes capacidades y técnicas de Hiperautomatización, se puede conseguir un proceso de recobros más eficiente y personalizado.
Los sucesos ocurridos en estos últimos años como la crisis sanitaria del covid-19, la guerra entre Ucrania y Rusia, así como la crisis de las materias primas, amenazan con una recesión económica a nivel mundial. La tasa de paro superior al 12 % según datos del INE, y el aumento de la inflación y de los tipos de interés, advierten un deterioro de la capacidad de solvencia de la población española y, por tanto, un incremento en los índices de morosidad. Según datos del INE el aumento en el impago superará el 4%.
Por otro lado, la digitalización y omnicanalidad de los procesos han originado un cambio de comportamiento en los clientes y, en consecuencia, en la manera en que las entidades deben evaluar y gestionar los procesos de gestión de riesgo y de recuperación de la deuda.
La coyuntura actual supone un gran reto para las entidades y agencias dedicadas a la recuperación y restructuración de deuda. Por el contexto expuesto (recesión económica de carácter global), por el margen de mejora (camino hacia la hiperautomatización) y por la posible futura regulación de la actividad, las organizaciones encargadas de la gestión de recobros tienen ante ellos también una gran oportunidad de negocio.
En decide4AI proponemos un proceso end-to-end modular (adaptable a cada compañía y situación) para la gestión del recobro de deuda, que cuenta con soporte a la toma de decisiones, automatización, optimización, analítica de datos y foco en el cliente. Construyendo las bases y asentando el camino hacia la Hiperautomatización.
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