En un entorno altamente competitivo como el de los medios de pago, anticiparse al comportamiento de los usuarios es clave para reducir pérdidas, fidelizar clientes y mejorar la eficiencia operativa. Desde Infolytics trabajamos con entidades financieras, fintechs y procesadoras de pagos para implementar soluciones analíticas centradas en tres desafíos prioritarios: abandono de clientes, reactivación y prevención de mora.

Modelos predictivos que generan impacto

A través de técnicas de machine learning aplicadas sobre el comportamiento histórico de los usuarios —como patrones de transacción, uso de productos, actividad en canales y antecedentes de pago— es posible desarrollar modelos que permiten actuar antes de que los problemas se materialicen.

• Churn: los modelos de abandono permiten identificar usuarios con alta probabilidad de desvinculación, para activar estrategias de retención personalizadas y a tiempo.
• Reactivación: se enfocan en detectar oportunidades de recuperación de clientes inactivos, priorizando aquellos con mayor probabilidad de respuesta y valor potencial.
• Mora: permiten anticipar el riesgo de impago incluso en etapas tempranas, habilitando una segmentación más precisa y el ajuste de estrategias de cobranza de forma proactiva.

De la predicción a la acción: BI y automatización

Para que los modelos realmente se traduzcan en valor, es fundamental integrarlos en el flujo operativo de las organizaciones. En ese sentido, desarrollamos tableros visuales y métricas personalizadas que permiten a equipos comerciales, de producto y de riesgo actuar con información actualizada y accionable.

Además, Maxwell AI, nuestra solución modular, incluye una capa de Business Intelligence que explora verticales como tarjetas de crédito, préstamos, cuentas, campañas comerciales y cobranzas, facilitando el seguimiento operativo y estratégico en tiempo real.

Estos módulos están diseñados para escalar y adaptarse a nuevos casos de uso, en función de la disponibilidad de datos y la infraestructura tecnológica de cada organización. Su arquitectura permite una integración ágil con fuentes diversas —como core bancarios, ERPs o CRMs— y puede implementarse tanto on-premise como en entornos cloud, acelerando así los tiempos de puesta en producción.

IA generativa como copiloto interno

Siguiendo la evolución del ecosistema, recientemente incorporamos un módulo de asistencia automatizada con IA generativa, basado en LLMs (Large Language Models). Esta herramienta permite a las organizaciones contar con un copiloto conversacional, capaz de brindar acceso rápido, intuitivo y seguro a información crítica interna, como procesos, documentación y estructuras operativas.

Este enfoque no solo mejora la eficiencia del trabajo interno, sino que abre la puerta al desarrollo de agentes especializados que puedan ejecutar tareas de manera autónoma o asistida dentro del negocio.

Mirada al ecosistema

En Infolytics creemos que la combinación de modelos predictivos, BI integrado y tecnologías de IA generativa es clave para construir capacidades analíticas sostenibles, accesibles y alineadas con los desafíos actuales del ecosistema de medios de pago.

Desde MEPAD, celebramos este espacio de intercambio y evolución conjunta, y nos ponemos a disposición para seguir colaborando con las organizaciones que buscan transformar sus datos en decisiones concretas.