Análisis, diseño e implementación de un sistema de información para la asignación de carteras de deudas a cobradores con diversas especialidades

Abstract

La estrategia de ventas al crédito, permite que muchos clientes que no cuentan con la capacidad de cancelar sus compras al contado, logren adquirirla gracias a las facilidades de pago concedidas bajo acuerdos y obligaciones en un tiempo pactado. Es así, como se da inicio al proceso de la cobranza, pues permite recuperar dicho crédito otorgado haciendo uso de estrategias y recursos para obtener lo esperado. Una actividad rutinaria dentro de la cobranza es la repartición de las carteras; es decir, la asignación de clientes a los cobradores, para llevar a cabo el cobro de la deuda. En la actualidad, no se cuenta con muchas herramientas que apoyen a la automatización de esta tarea, por los que las empresas tienden a realizar asignaciones de manera aleatoria (poco eficiente) o a dedo, por los empleados más experimentados (proceso largo y tedioso con carteras grandes). Puesto que, la asignación de carteras es un problema de complejidad NP-difícil, se justifica el uso de métodos metaheurísticos para obtener soluciones aproximadas. Por tal motivo, el presente proyecto de Tesis propone realizar un sistema de información que permita ayudar a las empresas de cobranzas en la maximización de la obtención del recupero de los créditos de sus carteras, bajo el diseño de un algoritmo de búsqueda Tabú. Esta es una propuesta novedosa, pues hasta ahora no se ha intentado resolver el problema de esta manera. Finalmente, se concluye que el proyecto ha sido exitoso, ya que el algoritmo realiza las asignaciones de manera automática considerando la experiencia que tiene el cobrador y la dificultad de la deuda en un tiempo relativamente corto. Asimismo, el sistema permite registrar los procedimientos realizados para gestionar el cobro, de este modo se aprovecha la información obtenida, manteniendo actualizados los indicadores de efectividad de los gestores para posteriores adquisiciones y simulaciones del algoritmo