Caso 1: Empresa Financiera en EE.UU. (Reducción del 40% en morosidad)
- Desafío: Alto porcentaje de préstamos vencidos en cartera.
- Solución: Implementó un modelo predictivo que analizaba historial crediticio, ingresos y gastos de clientes.
- Resultado: Identificó a los deudores de alto riesgo con 3 meses de anticipación, reduciendo la morosidad en un 40%.
Caso 2: Retail en Latinoamérica (Mejora del 25% en recuperación)
- Desafío: Dificultad para cobrar créditos a proveedores en crisis económica.
- Solución: Usó machine learning para predecir qué clientes podrían pagar con descuentos anticipados.
- Resultado: Incrementó la recuperación en un 25% y mejoró el flujo de caja.
Conclusión: ¿Por qué Adoptar Cobranza Predictiva en 2026?
La cobranza predictiva ya no es una opción, sino una ventaja competitiva para las empresas que buscan:
✅ Reducir la morosidad antes de que ocurra.
✅ Optimizar recursos humanos, automatizando procesos repetitivos.
✅ Mejorar la relación con clientes, con estrategias personalizadas y no intrusivas.
Las empresas que no adopten estas tecnologías para 2026 quedarán en desventaja frente a competidores más eficientes.
¿Tu empresa está lista para implementar cobranza predictiva? En ANRA Corporate Solutions, te ayudamos a integrar IA y Big Data en tu estrategia de recuperación. ¡Contáctanos!
Fuentes adicionales:
- IBM. «How AI is transforming debt collections» https://www.ibm.com/blogs/watson/ai-debt-collections/
- Forbes. «The Future of Collections: Predictive Analytics and AI»https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/05/15/the-future-of-collections-predictive-analytics-and-ai/
