[001] CASE STUDY · Fintech

Cobranza inteligente para pymes

Capital Pyme (NDA)202314 semanasNDA

Portada — Cobranza inteligente para pymes
Información del proyecto
Cliente

Capital Pyme (NDA)

Año

2023

Duración

14 semanas

Servicios
ProductoModernización

El contexto

Esta fintech opera en el segmento de factoring y cobranza para pymes colombianas. Su sistema de gestión de cartera era una hoja de cálculo compartida en Google Drive con macros escritas por el primer empleado de la empresa. Funcional para 50 clientes, impresentable para los 600 que tenían en 2023. La rotación del equipo de cobranza era alta porque el trabajo era repetitivo y difícil de aprender.

La solución

El mapeo del flujo de trabajo existente reveló que el 70% del tiempo de los gestores de cobranza se iba en tareas que podían automatizarse completamente: envío de recordatorios por WhatsApp/email, registro de pagos parciales, y actualización de estados en la hoja de cálculo.

Construimos un motor de automatización con cuatro workflows predefinidos (recordatorio temprano, aviso de vencimiento, segundo aviso con escalación, y notificación a abogados externos) con personalización por segmento de cliente. El motor usa Twilio para WhatsApp, Resend para email, y tiene un sistema de pausas inteligentes: si el cliente responde, el siguiente paso automático se detiene y el gestor recibe una notificación.

La interfaz principal es una bandeja de trabajo priorizada por algoritmo. Los gestores ven primero las cuentas con mayor probabilidad de recuperación según un modelo de scoring que combina historial de pagos, comportamiento reciente y variables macroeconómicas del sector del cliente.

Integramos el sistema con las APIs de las tres factoring partners del cliente, eliminando la entrada manual de datos que era la principal fuente de errores en el proceso anterior.

Screenshot 1 — Cobranza inteligente para pymes

01 — Vista general

Screenshot 2 — Cobranza inteligente para pymes

02 — Detalle

Screenshot 3 — Cobranza inteligente para pymes

03 — Flujo

Equipo y tecnología

Equipo
  • Tomás Aguilar· Tech Lead
  • Manuela Díaz· Product Designer
  • Esteban Lozano· Backend Engineer
Stack
  • Next.js
  • TypeScript
  • Node.js
  • PostgreSQL
  • Twilio
  • Resend
  • Python
  • scikit-learn

Resultados

Tareas automatizadas

70%

del flujo de cobranza rutinario
Tasa recuperación

+31%

cartera vencida a 30 días
Rotación equipo

-60%

primer año post-implementación

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