La revolución del Business Intelligence en la recuperación de deuda

Asistimos, las más de las veces, como meros espectadores a una revolución que se lleva gestando desde hace diez años. La revolución del dato. Patrones de comportamiento, Big Data, Machine Learning o algoritmos de selección se han convertido en oscuros términos tecnológicos que provocan recelo, incomprensión y incluso miedo en una sociedad que, casi sin saberlo, los lleva usando en su vida cotidiana durante años.

Los datos nos rodean en todas las facetas de nuestra vida; influyen de modo invisible en nuestra toma de decisiones y aún con todo, no hemos tenido plena consciencia de su importancia, de su auténtico poder hasta hace escasos años, en los que el aumento de la capacidad de proceso bruto nos ha permitido poder procesar millones de registros en tiempo real, dando paso a una nueva manera de entender las bases de datos.

La cultura del dato

En el sector de la gestión del cobro la eclosión de este tipo de tecnologías ha supuesto una auténtica revolución. La adopción de un entorno Business Intelligence y la transformación hacia una cultura empresarial orientada al dato nos ha supuesto abandonar, de una vez por todas, la dictadura del perverso triunvirato compuesto por la hoja de cálculo, tabla dinámica y buscarv.

Durante años, estas herramientas hacían que el manager obtuviera una visión parcial y limitada de la cartera que analizaba. Su universo era una galaxia delimitada por un millón de filas de excel, en la que coexistían tres grandes planetas que orbitaban juntos, pero no alineados: stock, recovery y activity. Una galaxia gris en la que el manager tenía poca o nula visión en cuanto se apartaba de los KPIs tradicionales.

El color llega a esa galaxia con el Big Bang de la cultura del dato. Ahora, centralizados en una base de datos relacional esos tres grandes planetas se fusionan en uno sólo, formado por una gran red de relaciones que hace posible expandir de forma exponencial la capacidad de análisis del manager.

El impacto en la gestión

Abandonadas ya la antiguas limitaciones, el responsable puede empezar a transformarse en un minero de datos, a buscar relaciones y patrones de comportamiento donde antes sólo podía obtener una visión lineal, puede, con el volumen y calidad de datos necesarios anticiparse al comportamiento de las carteras que gestiona.

Saber cuántas llamadas en cada franja horaria son necesarias para conseguir un cobro, conocer de forma anticipada la eficacia de una entrega, prever el deterioro de una parte de la cartera y un largo etcétera son preguntas que ahora podemos plantear con una preparación adecuada de nuestra base.

Por supuesto toda esta transformación no ha sido ni gratuita, ni sencilla. Aún recuerdo el terremoto de 9 grados Ritcher que tenía como epicentro la decisión del responsable de IT de cortar el servidor que servía como origen de datos a las tablas dinámicas con las que trabajábamos. En aquel momento los cimientos de nuestra concepción de la gestión de carteras se tambalearon ante las perspectiva de abandonar excel.

Dos años después contamos con Datawarehouse propio, un diseño de base datos OLAP y se controlan, visualizan y se preparan las estrategias en PowerBI. El uso de excel ha pasado a ser algo residual y ya tenemos la mente puesta en robotización de tareas, escenarios what if y un largo etcétera.

Y, ¿El futuro?

Tableau y PowerBI, sobre todo éste último son ya nuestra realidad, por derecho propio killer apps y suponen la culminación de una carrera hacia la eficiencia que comenzó en 1979 con la irrupción de VisiCalc, la primera hoja de cálculo, que permitió extraer ratios financieros en pocos minutos y sin errores frente a las horas que empleaban antes contables y asistentes.

Tenemos que ser plenamente conscientes de que, para nuestro sector en particular y el financiero en general esta transformación es nuestro presente, nuestro ahora. Y tal y como pasó en otras muchas revoluciones técnicas ha dividido el tejido empresarial en dos partes, las organizaciones que ya poseen y explotan este tipo de herramientas y las que no, que se verán inexorablemente lastradas a una mayor ineficiencia frente a las primeras.

En pocos años más seremos testigos de como el Machine Learning y la toma de decisiones por modelos paralelos serán la tónica y el camino a seguir en el sector. Y los que no estén preparados para ese salto quedarán, como nos recuerda la Historia con aquellos que no adoptaron la rueda, el estribo o la hoja de cálculo a tiempo, irremediablemente fuera de juego.