GDS Modellica ha presentado Decision Suite, una plataforma de inteligencia artificial (IA) para gestionar el recobro de deuda en entidades financieras. La empresa cita datos del Banco de España para contextualizar la demanda: la tasa de morosidad en las Entidades Financieras de Crédito (EFC) alcanzó el 6,35% en octubre de 2022, mientras que la falta de pago en préstamos bancarios a familias y empresas se situó en el 3,77%.
Antonio García Rouco, responsable de GDS Modellica, explica que el sistema trabaja en todas las fases del ciclo de crédito, desde la admisión del riesgo hasta la regularización de la deuda. El punto diferencial, según la empresa, es que el software analiza el perfil de cada deudor, detecta patrones de comportamiento crediticio y selecciona el canal de contacto más adecuado para cada caso, ya sea llamada, SMS, email o gestión presencial.
Cómo funciona Decision Suite
Decision Suite usa modelos predictivos y técnicas de segmentación para determinar qué deudores tienen más probabilidad de pagar y en qué condiciones. El sistema también detecta comportamientos que pueden anticipar el impago antes de que se produzca, lo que permite actuar antes de que la cuenta entre en mora.
Según García Rouco, la solución es modular y se integra con los sistemas de gestión de riesgo que ya tiene la entidad. No sustituye a los equipos humanos sino que filtra y prioriza casos para que los gestores dediquen tiempo a las deudas con mayor probabilidad de recuperación.
- Segmentación de cartera: clasifica a los deudores por perfil y etapa del ciclo de crédito.
- Selección de canal: elige automáticamente el medio de contacto con mayor tasa de éxito histórica para ese perfil.
- Alertas tempranas: detecta comportamientos de riesgo antes de que el cliente entre en mora.
- Reducción de costes: elimina gestiones sobre deudas con escasa probabilidad de recuperación.
Contexto del sector financiero
La aplicación de IA al recobro de deuda es una tendencia creciente en el sector financiero, donde la presión regulatoria y los costes operativos empujan a las entidades a buscar formas más eficientes de recuperar cartera sin dañar la relación con el cliente. El reto está en combinar la eficiencia del proceso automatizado con la experiencia del deudor, especialmente en casos con dificultades económicas reales.
El avance de la IA aplicada al sector financiero empresarial ha acelerado la adopción de este tipo de herramientas, al tiempo que la regulación europea de la IA obliga a que los sistemas automatizados de decisión en crédito sean explicables y auditables.
Para quién está pensado
El producto está dirigido a bancos, EFC y empresas especializadas en gestión de cobros. GDS Modellica no ha publicado precios ni plazos de implantación en su comunicado. La empresa ofrece demostraciones a través de su web corporativa.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia a Decision Suite de un CRM de cobros convencional?
Un CRM de cobros almacena y organiza información sobre deudores, pero no toma decisiones. Decision Suite añade una capa de análisis predictivo que evalúa la probabilidad de pago de cada deudor, prioriza la cartera y selecciona automáticamente la estrategia de contacto, algo que un CRM convencional no hace por sí solo.
¿Cómo decide el sistema qué canal de contacto usar con cada deudor?
El sistema analiza el historial de comportamiento del deudor y el perfil de la deuda para determinar qué canal (llamada, SMS, email o visita presencial) ha tenido más éxito en casos similares. La selección es automática y se ajusta en función de los resultados que se van obteniendo.
¿Puede el sistema anticipar el impago antes de que se produzca?
Sí. Una de las funciones del sistema es detectar patrones de comportamiento que históricamente preceden al impago, como cambios en el ritmo de pagos o en la actividad financiera del cliente. Esto permite a la entidad actuar antes de que la cuenta entre en mora y, en algunos casos, ofrecer soluciones alternativas al deudor.
¿Qué datos necesita el sistema para funcionar?
El sistema trabaja con los datos que ya tiene la entidad financiera: historial de pagos, perfil crediticio, tipo de deuda y canales de contacto disponibles. No requiere fuentes de datos externas para empezar a funcionar, aunque puede integrarse con sistemas adicionales según la arquitectura de cada entidad.
