Big data e impagos: ¿cómo puede la analítica de datos ayudar a la recuperación de deuda?
El big data, la inteligencia artificial o el machine learning van más allá del simple almacenamiento de datos. Son técnicas que analizan y utilizan la información recopilada, estableciendo, entre otras cosas, conclusiones y patrones de comportamiento que pueden facilitar enormemente el día a día de las empresas, favoreciendo su rentabilidad, su productividad y su competitividad. Entre sus ventajas, agilizan la toma de decisiones, permiten la automatización de procesos o aumentan la seguridad de la información. Estos beneficios han llevado a que el sector del crédito y recobro haya incrementado en los últimos años su interés por aplicar el big data en sus procesos ante el previsible incremento de los impagos.
Según el último Informe de Estabilidad Financiera (IEF) del Banco de España, la combinación a corto plazo de una inflación más elevada con el aumento de los tipos de interés podría mermar la capacidad de pago de las empresas. A esto hay que sumar, además, la incertidumbre generada por el conflicto de Ucrania y el vencimiento de los periodos de carencia de los préstamos ICO que cumplirán a final de verano, lo que pone por delante un contexto marcado por la morosidad en el sector empresarial. De hecho, el último Observatorio de la Morosidad publicado por Cepyme muestra ya su aumento en las pequeñas y medianas compañías, hasta llegar a cierre de 2021 a un nivel de deudas comerciales de 279.808 millones de euros, un 17,3% más en términos interanuales.
Ante este incremento, el big data se posiciona como una poderosa herramienta para la prevención y gestión de imagos. Como compañía que aplica esta tecnología en sus procesos, con la puesta en marcha de un centro especializado en desarrollo IT y Data Science en Málaga, Intrum establece las claves sobre cómo el análisis de datos puede ayudar a la recuperación de deuda: