El emprendimiento nacional Sumeria, utiliza un indicador que toma en cuenta las emociones en las frecuencias de voz de los morosos financieros y otros datos, para una cobranza efectiva.
Hoy las empresas buscan la felicidad de sus trabajadores, de sus clientes, de sus proveedores. Se preocupan del nivel de salud mental de las personas y lo están percibiendo como un activo en el cual deben invertir.
Y precisamente, bajo este criterio, se creó Sumeria (ex Yu-Track), emprendimiento chileno de base tecnológica, que busca mejorar radicalmente la experiencia de la cobranza, revolucionándola.
La startup combina la inteligencia artificial con variables psicométricas, emocionales y circunstanciales, para entregar a las empresas un indicador que llaman «Scoring Emocional», que toma en cuenta las emociones en las frecuencias de voz, encuestas, datos demográficos, geográficos y situaciones actuales de las personas. Además, se alimenta de las fuentes de datos propias.
«Nuestra propuesta de valor es novedosa, ya que las soluciones tradicionales no toman en cuenta las emociones, sino solamente la correlación de sus resultados. Nosotros entramos a apoyar a empresas con carteras por sobre los 60 días de mora, las que logran comprender la salud mental de sus clientes y, de esta forma, construir soluciones personalizadas de pago, que disminuyan las posibilidades de no pago”, asegura Nicholas Iakl, CEO y fundador de Sumeria, que está presente en países como Perú, Colombia y México.
Yu-Track, empresa que evoluciona y pasa a ser Sumeria, tiene más de cuatro años de experiencia en el mundo de la cobranza y trabaja con grandes cadenas de retail y consorcios bancarios. En este tiempo, logró sentar las bases del proyecto que hoy es Sumeria y proponer una solución disruptiva al problema de la cobranza.
El modelo de negocios es un SaaS, un Scoring as a Service. Las compañías hacen consultas de acuerdo a distintos volúmenes y el emprendimiento cobra de acuerdo a ese volumen de consultas. A mayor volumen, mayor descuento por escalas, analizando más diagnósticos y proponiendo más tratamientos.
«A medida que avanzan las compañías, se puede ir validando y haciendo más precisos los algoritmos de recomendación, al igual que cuando Netflix te recomienda contenido», concluye Iakl.
