Naranja X

Escalabilidad Inmediata con 80% de ahorro

Elisa, asistente virtual de  Mora Tardía

Introducción:

Frente a un aumento inesperado en la cartera de clientes en mora tardía, una fintech líder nacionalmente en préstamos y tarjetas de crédito enfrentó el desafío de incorporar herramientas de IA utilizando LLM para enfrentar la demanda operativa sin incurrir en curva de aprendizaje y costos a largo plazo.

Se trazo como objetivo, complementar el canal humano en un 40% mediante la implementación de un VoiceBot de LLM, para servicio via telefónico, integrado al CRM para el impacto de las gestiones en la estrategia.

Desafíos Preexistentes:

 

1. 1. Ausencia de experiencia previa en inteligencia artificial generativa.

1. 1. Escepticismo respecto a la respuesta en un segmento de Mora Tardia.

1. 1. Gestión compleja de múltiples productos financieros.

1. 1. Clientela de nivel socioeconómico medio-bajo.

Características del VoiceBot:

 

1. 1. Multiproducto: Elisa maneja eficientemente consultas sobre variados productos financieros.

1. 1. Conversación Natural: Interacciones fluidas y naturales, proporcionando respuestas precisas.

1. 1. Integración con Sistemas: Acceso y actualización de datos en tiempo real mediante conexión con el CRM.

Proceso:

En la primera semana, se desarrolló un piloto del VoiceBot, ajustando el servicio según el feedback del cliente y pruebas del equipo de calidad de Retriever. Simultáneamente, se trabajó en la integración con el CRM y, en tres semanas, el asistente virtual estuvo en producción.

Esto resultó en un servicio completamente integrado y efectivo, asegurando su implementación definitiva.

Características del Caso:

 

• • Servicio Mora Tardía 90-150 días

• • Deudas de 50-150K

• • Muestra: 7,300 casos repartidos equitativamente.

Resultados:

Elisa logró igualar el recupero del equipo humano, pero con solo una quinta parte del esfuerzo requerido. El esfuerzo del VoiceBot fue de 51 horas en comparación con las 378 horas del equipo de asesores.

Operaciones: Mismo Rendimiento

Elisa mantuvo similares índices operativos, tanto en colocación de promesas, como en recupero medido.

Efectividad, Colocación y Recupero:

Resultados positivos comparables en efectividad y recuperación, con una ligera ventaja en colocación.

Costos: Reducción del 80% en costos de gestión comparado con agentes humanos.

 Performance en Recupero por Hora y Horas de Gestión:

Elisa supera notablemente en términos de recuperación por hora, usando menos horas de gestión.

Inversión por $1M Recuperado:

Elisa (BOT) vs. benchmark tradicional muestra una clara ventaja de costo.

Conclusiones:

Gracias a la colaboración activa entre el equipo de Retriever y el cliente, se desarrolló un servicio que permite:

 

1. 1. Expansión inmediata y sostenida de la capacidad operativa.

1. 1. Significativa reducción en inversión por cada millón recuperado.

1. 1. Configuración adaptada a la identidad corporativa.

1. 1. La incorporación de una tecnología que permite el desarrollo de otras capacidades.

Elisa es ahora parte integral de la estructura de nuestro cliente de Fintech, ofreciendo escalabilidad con costos variables y resultados consistentes.

Este caso ilustra cómo un VoiceBot omnicanal puede transformar operaciones, combinando tecnología avanzada con un enfoque humano, ampliando capacidad operativa con eficacia y beneficios económicos tangibles.