La pandemia trajo consigo una aceleración tecnológica sin precedentes que ha potenciado la gestión de NPL’s y ha impulsado su desarrollo. Esta evolución ha forzado a muchas empresas a implementar y desarrollar técnicas de data analytics y herramientas digitales con el objetivo de agilizar y sofisticar los procesos de recuperación para atender a un mercado cada vez más de nicho. Pero, ¿cuáles son las herramientas que están impulsando el desarrollo del sector?
En la pasada edición del 9º NPL Iberian Forum 2022, organizado por CMS en Madrid, nuestro CIO en Alariam, José Luis Martín Martínez, junto a Raoul van Lennep, Strategic Account Director en Receeve y Roberto González, Analitycs Business Development Director en Experian debatieron sobre las soluciones tecnológicas que están revolucionando el proceso de gestión de NPLs incluyendo herramientas de data analytics, digitalización, inteligencia artificial y automatización, firmas digitales, subastas en línea y mucho más.
Según los expertos, la data y las estrategias de analítica alrededor del dato serán un factor determinante, así como el volumen, la calidad y la antigüedad de estos para predecir estadísticamente y diseñar patrones más completos para las empresas. En este sentido José Luis explica, que en Alariam y gracias al volumen masivo e histórico de data que posee la compañía es capaz no solo predecir el comportamiento de una cartera determinada de deuda, si no acceder a información en tiempo real de datos de diferente naturaleza que también ayudan a predecir los comportamientos, por ejemplo, de los juzgados. Para José Luis “la data no solo vale para predecir una estrategia global en la valoración de una cartera y su conversión, sino tácticamente en el día a día para enfocar y orientar las operaciones relativas a los casos particulares”.
Alariam en la actualidad está realizando una gran inversión en el desarrollo de tecnología propia para ganar resiliencia y competitividad y aprovechar las oportunidades que ofrece la robotización de procesos y la data. Esta tecnología nos permitirá tener un modelo analítico global y operable que garantice eficientar las operaciones y ayudar a nuestros clientes en la valoración de sus activos y en sus decisiones de compra de los mismos.
Por otro lado, José Luis explica que la Inteligencia Artificial, los proceso de machine learning y analítica en general son ahora una realidad que ayuda a que la táctica de ejecución de la gestión de la deuda en una cartera dada sea igualmente adaptativa en función del comportamiento, de, por ejemplo, los procedimientos de la misma naturaleza gestionados en un juzgado en semanas anteriores, lo que incrementara el resultado, la eficiencia y la efectividad. Nuestro CIO también señala que la tecnología predictiva, será cada vez más precisa, pero el factor humano será el determinante al menos en los próximos años. “Existen muchos factores que requieren de este integrante, como la propia estrategia del fondo o banco, las fuentes de financiación de la operación e incluso el entorno sociopolítico en que se opera. Todos estos son factores fundamentalmente en los que las personas necesitan inferir y una máquina actualmente no tienen la capacidad”.
José Luis apunta que la monetización del dato es la gran pieza de crecimiento para seguir avanzando en este sector ya que puede tocar toda la cadena de valor. Desde el enriquecimiento de una cartera en compra a través de los datos aportados por los servicers, tener realmente información de cómo se puede comportar una cartera después de ponerse en el mercado, hasta el modelo puramente operativo de la gestión del recobro, tanto desde el punto de vista amistoso como procesal.
El modelo de monetización en ese sentido es un mercado en el que se está aprendiendo y avanzando a pasos agigantados. En primer lugar, se ha profundizado en entender los datos que tenemos. En segundo lugar, en entender dónde queremos estar y que falta para llegar a ese punto. En tercer y último lugar, se ha desarrollado la foto necesaria para montar productos terminados que sean consumibles de una manera sencilla, ya sea en modo servicio o propiedad y que permitan de una manera muy rápida enriquecer modelos de información para la toma de decisiones en diferentes actores que juegan en el proceso.
