El uso de IA en el sector financiero crece rápidamente, y una de sus aplicaciones en auge es el análisis de riesgo en los procesos de crédito. Plataformas inteligentes ayudan a los bancos y a las fintech a tomar decisiones con un nivel de confianza alto, a partir del análisis de datos y el perfilamiento de clientes.
La tecnología ayuda a la toma de decisiones de riesgo crediticio, pero el uso de herramientas o plataformas desarticuladas pueden ser un obstáculo para crear modelos eficientes, debido a la interoperabilidad de las partes o software, el acceso limitado a datos alternativos, e incluso, dificultades técnicas que pueden surgir como el entendimiento y manipulación del código, explicó José Luis Vargas, vicepresidente de Provenir para Latinoamérica, una compañía especializada en software de toma de decisiones mediante Inteligencia Artificial y machine learning.
“para tomar decisiones de riesgo de crédito que sean precisas, debe existir un fácil acceso a los datos durante todo el ciclo de vida del crédito. Si no, se pierden los conocimientos necesarios para comercializar nuevos productos y se desperdicia la capacidad para tomar decisiones”, indicó el experto.
Provenir publicó cinco claves para una estrategia exitosa de riesgo crediticio. Son ellas:
Control sin códigos: Anteriormente, los modelos de análisis de riesgo requerían un entendimiento especializado en programación y manejo del código de software; sin embargo, el enfoque actual es facilitar su uso para aquellos tomadores de decisiones que no tienen este tipo de conocimientos técnicos, con herramientas sencillas e intuitivas, permitiendo ahorrar tiempo, optimizar la rentabilidad y mejorar la capacidad de respuesta a las necesidades cambiantes de los consumidores.
Acceso a los datos: Un Informe de Investigación de Banca Digital, reveló que solo el 27 por ciento de las instituciones financieras califican el acceso a los datos como algo sólido. Una base de datos centralizada y de fácil acceso, permite que los tomadores de decisiones de riesgo puedan gestionar la tecnología de manera más eficiente y aprovechar los datos para tomar decisiones inteligentes.
Optimización automática: La toma de decisiones se vuelve más precisa cada vez que se usa, gracias al Machine Learning, al monitoreo de resultados y a la retroalimentación de datos históricos. Con este seguimiento, se pueden realizar ajustes en tiempo real con procesos supervisados por expertos, que nutren las estrategias de riesgo a futuro y fortalecen las bases de datos de forma automática.
Gestión completa del ciclo de vida del cliente: Con un control centralizado del proceso es posible hacer un seguimiento y obtener feedback constante de los consumidores, a los que se les ofrece productos o servicios financieros personalizados y acordes a sus necesidades. De esta forma, es posible analizar, actuar sobre datos de procesos anteriores y calcular el nivel de fraude en distintas etapas y contextos de los clientes.
Crecimiento y confianza: Uno de los grandes beneficios de una plataforma de acceso unificado es que es capaz de escalar junto al crecimiento del negocio. “Esto beneficia a todo el ecosistema, ya que se puede contar con el respaldo de una IA completa e integrada capaz de adaptarse a decisiones de expansión y cambios de rumbo, sin tener que cambiar su infraestructura tecnológica o vincular nuevos programas que puedan generar problemas de interoperabilidad”, explican desde Provenir.
