Para contrarrestar las pérdidas y los impactos negativos de las crisis, los bancos y las Fintech han invertido progresivamente en Inteligencia Artificial, proyectándose un aumento del 24,2% para 2025.
Provenir, compañía de software de toma de decisiones de riesgo por medio de la inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) para el sector financiero, reveló los beneficios que entregan la IA y los datos para reducir el riesgo en la oferta de productos o servicios crediticios y adaptarse a la incertidumbre que se vive en todo el mundo.
Según el estudio IDC's Industry AI Path Survey, el 31% de los encuestados ha incorporado la IA dentro de su inversión para el manejo de riesgo en producción y departamentos de negocio, mientras que el 27% lo ha hecho en pruebas piloto o de concepto, y el 18% la ha incorporado en todas las operaciones empresariales; demostrando el impacto que tiene la Inteligencia Artificial en la toma de decisiones y manejo de los clientes.
“El panorama económico es incierto y enfrenta factores como la inflación, los conflictos regionales y las regulaciones financieras cambiantes en Latinoamérica; pero existen grandes oportunidades para las instituciones financieras y Fintech que adoptan la Inteligencia Artificial", explicó José Luis Vargas, eicepresidente Ejecutivo de Provenir para Latinoamérica. "En los últimos años, el sector ha aumentado significativamente su base de clientes y, frente a la crisis, pueden verse afectadas por el incumplimiento de pagos y el aumento del fraude. De ahí la importancia que tiene la inversión en tecnología que permita el manejo de riesgo, el cual para 2025 se proyecta que será cercana a los US$27.700 millones".
La IA puede analizar gran cantidad de información y entregar insumos valiosos para la toma de decisiones, mientras que los datos proporcionan una base sólida para el análisis y la predicción de resultados futuros. Algunos beneficios que las instituciones financieras han encontrado en esta combinación innovadora para adaptarse mejor a las condiciones cambiantes de la economía y minimizar el riesgo de sus operaciones son:
Menor tiempo de respuesta: Los cambios repentinos en las tasas de interés y directrices financieras de las distintas entidades nacionales e internacionales, obligan a tener una respuesta óptima y eficaz que se ajuste a las necesidades de los clientes sin aumentar el riesgo al que se exponen. De esta manera, los modelos de Inteligencia Artificial son capaces de obtener análisis de alta precisión, decisiones crediticias rápidas y altas tasas de aprobación del mercado.
Personalización de las necesidades de endeudamiento: Con el uso de modelos analíticos predictivos, los prestamistas pueden comprender las necesidades bancarias actuales y futuras de los clientes, sin importar las condiciones en las que se encuentren. Las distintas fuentes de datos permiten adaptar los productos y servicios crediticios a los contextos económicos de las personas, a partir de una amplia gama de información sobre el historial financiero y los patrones de gasto.
Identificación de fraude: La utilización de soluciones de datos en la toma de decisiones de riesgo mejora la precisión y reduce la necesidad de revisiones manuales para identificar y prevenir el fraude. Este tipo de sistema mejora las tasas de aprobación, detectando efectivamente a los estafadores mediante el análisis de una serie de patrones y comportamientos de pago, reduciendo tanto los falsos como los positivos.
Más ingresos, menos impagos: Los sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático son capaces de detectar actividades fraudulentas y distinguir a los clientes legítimos que, de otra manera, podrían ser rechazados equivocadamente y ser considerados como un falso positivo. Esto permite evaluar la capacidad de pago de las personas y evitar impagos o pérdidas.
Refinamiento de precios de préstamos: La inteligencia artificial puede personalizar las tasas y condiciones en función del perfil del cliente, lo que permite aumentar los ingresos y reducir las pérdidas crediticias. Además, con los cambios en el desarrollo económico de Latinoamérica, las instituciones financieras podrán diferenciar entre diferentes tipos de perfil y establecer el manejo adecuado para cada uno de ellos por medio de la tecnología.
Optimización de la gestión de clientes: El procesamiento rápido y avanzado de los datos en tiempo real permite realizar análisis predictivos de los solicitantes existentes o futuros. La IA analiza y detecta patrones o señales que pueden indicar el grado de morosidad causada por la devaluación, el alza en las tasas de interés o la inflación. Con estas primeras señales de advertencia, los prestamistas colaboran con los clientes para evitar acciones de cobro y recuperación.
“Esta nueva forma de tomar decisiones crediticias es esencial para las Fintechs, que buscan capturar una mayor participación de mercado, tener mayor flexibilidad y optimizar sus ingresos con análisis más precisos, prevención contra el fraude y seguir contribuyendo a la inclusión financiera”, concluyó Vargas.
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