Disponible con: Estudio Copilot
Escenario financiero: Agente de cobranzas
Guión
Uso de agentes de IA para crear un agente de cobranza
Priorice cuentas, organice las comunicaciones y proporcione acciones de recuperación específicas para mejorar el flujo de caja a través de IA.
Analiza patrones de pago en tiempo real y puntajes de riesgo para detectar disputas, retrasos, etc.

Agente de estudio Copilot
Identifica retrasos, disputas y patrones de riesgo para detectar problemas de pago de forma temprana.
El agente clasifica las cuentas según los montos vencidos, el historial de pagos y las señales de riesgo. Prioriza las cuentas de alto riesgo y vencidas según el análisis.

Agente de estudio Copilot
Clasifica las cuentas vencidas por urgencia para que los equipos se concentren en lo más importante.
Crea estrategias de cobro específicas y sugiere tácticas de negociación para pagos disputados según el comportamiento y el historial del cliente.

Agente de estudio Copilot
Desarrolla tácticas personalizadas basadas en el comportamiento del pagador para impulsar una resolución más rápida.
Envía alertas proactivas para cuentas en riesgo mostrando señales de alerta temprana como pagos retrasados o inconsistentes.

Agente de estudio Copilot
Marca las cuentas de alto riesgo con anticipación para evitar pagos perdidos o retrasados.
Crea correos electrónicos de seguimiento personalizados con detalles de pago y contexto del cliente para una comunicación oportuna.

Agente de estudio Copilot
Envía recordatorios sensibles al contexto que mejoran las tasas de respuesta y la velocidad de recuperación.
El contenido de este escenario de ejemplo es sólo para fines de demostración. Debe evaluar cómo se alinea el Copilot con los procesos comerciales, los requisitos regulatorios y los principios de IA responsable de su organización.
¿Qué sigue?
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