La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la manera en que se procesan y valoran los datos proporcionados por las personas más vulnerables para justificar su solvencia y capacidad de endeudamiento.
A través del análisis de su actividad en teléfonos móviles, la IA ha permitido que, sin poseer propiedades, negocios formales o salarios, las personas de bajos recursos puedan acceder a créditos que mejoren sus pequeños negocios.
La inclusión financiera, es decir, el acceso a productos financieros seguros en zonas desatendidas, es considerada una de las claves para el desarrollo de millones de personas. No obstante, el Banco Mundial estima que aún 1.700 millones de personas carecen de una cuenta bancaria.
Aprovechar el poder de la IA y cambiar esta realidad, brindando oportunidades financieras a quienes más lo necesitan, impulsando así un desarrollo económico más justo y equitativo es el gran norte de muchas Fintech, incluyendo a equality.
El mercado en auge de préstamos digitales
El floreciente mercado de préstamos digitales superó los 300.000 millones de dólares en 2020, impulsado en gran medida por nuevos usuarios de teléfonos inteligentes en mercados emergentes.
Diariamente, millones de clientes utilizan aplicaciones innovadoras para acceder a “préstamos instantáneos”, para ellos, el teléfono no es un artículo de lujo, sino la única forma de acceder a una amplia gama de servicios.
Estas aplicaciones emplean inteligencia artificial (IA) para analizar los datos extraídos de los teléfonos de los posibles clientes y tomar decisiones de préstamo sin la necesidad de oficiales u oficinas bancarias.
La red social de una persona, su historial de llamadas e incluso las recargas del teléfono se convierten en fuentes de datos alternativas para evaluar su capacidad crediticia.
A pesar del notable éxito del mercado de préstamos digitales, es fundamental abordar los desafíos asociados con la baja alfabetización, las barreras idiomáticas y tecnológicas que enfrenta una gran parte de la población que está conectándose a internet por primera ve
Para prevenir el sobreendeudamiento y los préstamos abusivos, es esencial garantizar que los productos financieros sean adecuados para los clientes.
Evaluar la capacidad de repago basada en el ahorro es crucial, y las nuevas aplicaciones móviles que ayudan a los usuarios a registrar sus ahorros son un paso importante en esta dirección.
Papel de la inteligencia artificial en la evaluación de crédito en microfinanzas
Las microfinanzas son una herramienta poderosa para la inclusión financiera de la y, gracias a la digitalización y la inteligencia artificial, han evolucionado considerablemente en las últimas décadas.
La evaluación de crédito, por ejemplo, es un proceso donde sin un historial crediticio sólido, muchas personas se ven excluidas de los servicios financieros tradicionales.
Aquí es donde entran las instituciones de microfinanzas, pues han estado en la vanguardia de la innovación, buscando formas de evaluar la solvencia crediticia de los prestatarios de manera más precisa y eficiente.
La inteligencia artificial se suma a este escenario al revolucionar la forma en que se toman las decisiones de crédito en el ámbito de las microfinanzas, la IA utiliza algoritmos de aprendizaje automático y análisis de Big Data para procesar grandes cantidades de información y tomar decisiones informadas.
Los verdaderos beneficios de la IA
1. Datos Alternativos
La IA facilita el acceso y análisis de datos alternativos, como historiales de transacciones bancarias, comportamiento en línea y registros de teléfonos móviles, lo cual es esencial para evaluar la solvencia crediticia de personas sin historiales crediticios tradicionales.
2. Mayor Precisión
Los algoritmos de IA pueden identificar patrones y correlaciones en los datos que los métodos tradicionales de evaluación de crédito pueden pasar por alto, lo que resulta en una mayor precisión en la toma de decisiones de crédito.
3. Velocidad y Eficiencia
La IA puede procesar grandes volúmenes de datos en segundos, acelerando la evaluación de crédito y permitiendo a las instituciones de microfinanzas responder rápidamente a las solicitudes de préstamos, mejorando así la experiencia del cliente.
4. Reducción de Riesgos
La IA ayuda a reducir riesgos al identificar a prestatarios propensos a incumplir pagos, permitiendo decisiones más informadas y protegiendo inversiones. Sin embargo, su implementación en la evaluación de crédito enfrenta desafíos relacionados con la privacidad de datos y preocupaciones éticas que deben ser gestionadas con cuidado.
La inteligencia artificial seguirá desempeñando un papel crucial en el desarrollo de las microfinanzas, con algoritmos cada vez más sofisticados y la recopilación de mayores volúmenes de datos, las decisiones de crédito serán aún más precisas.
Esto permitirá que las microfinanzas alcancen a un número creciente de personas en todo el mundo, ayudando a reducir la brecha financiera y mejorando la calidad de vida de las comunidades desatendidas.
La inteligencia artificial está transformando la inclusión financiera
En Latinoamérica, solo 3 de cada 10 adultos tienen acceso al crédito y solo 4 de cada 10 mipymes obtienen financiamiento. La Banca de Desarrollo enfrenta una gran deuda en términos de inclusión financiera y apoyo al sector productivo.
Las nuevas tecnologías pueden ser la clave para empezar a saldar esta deuda, bancos importantes de la región están adoptando soluciones tecnológicas para maximizar el impacto en el sector de crédito a las mipymes, con algunas instituciones cambiando su estrategia para otorgar financiamiento directo y otras equipando a sus intermediarios financieros con herramientas avanzadas para beneficiar a los destinatarios finales.
Se podría decir que hay tres ejes principales que están generando impactos muy significativos:
- Open Data:
Las nuevas fuentes de información permiten conocer mejor a los clientes tradicionalmente excluidos del sistema financiero formal.
Incorporar datos de la operatividad de un solicitante con diversas entidades (bancos, fintechs, billeteras electrónicas, empresas de servicios o entidades del Estado) equivale a obtener un resumen de cuenta electrónica.
Esta metodología tiene un enorme potencial para impulsar la inclusión financiera en Latinoamérica, donde el 60% de las personas con cuenta bancaria no logran obtener financiamiento.
En México, esto representa a más de 20 millones de adultos.
- Modelos Avanzados:
La implementación de machine learning maximiza el uso de estas nuevas fuentes de datos, estos modelos, al trabajar con grandes volúmenes de información y seguir buenas prácticas de construcción y gobernanza, logran aumentos significativos en la precisión de las evaluaciones crediticias.
Herramientas de Software Especializadas:
Digitalizar y automatizar los procesos de crédito en los sectores de micro y pymes mejora notablemente la eficiencia operativa.
Estas innovaciones están permitiendo a las instituciones financieras de la región optimizar recursos, mejorar la vida de millones de personas y ofrecer mejores oportunidades de crecimiento a miles de empresas, asumiendo un papel clave en el desarrollo económico.
Inteligencia artificial generativa impulsa el otorgamiento de créditos
La implementación de la IA generativa tiene la capacidad de transformar el proceso en que los bancos evalúan a los solicitantes y otorgan créditos, esto le permite a las instituciones crediticias proporcionar una atención más completa y personalizada, abriendo las puertas a una nueva forma de democratizar el acceso a soluciones financiera.
En la era digital, la experiencia del usuario se ha convertido en un elemento crucial para el éxito de las instituciones financieras en los procesos de otorgamiento de créditos, en este escenario la Inteligencia Artificial (IA) generativa se ha posicionado como una herramienta significativa para automatizar tareas, optimizar procesos y analizar datos.
La integración de inteligencia artificial generativa en los procesos de gestión de créditos conlleva numerosos beneficios significativos, principalmente, esta tecnología amplía el acceso al capital al facilitar una evaluación más inclusiva de los solicitantes. Además, permite la personalización de productos financieros, adaptando las ofertas a las necesidades específicas de cada individuo.
La automatización de los procesos crediticios también optimiza la eficiencia operativa, brindando a los clientes una experiencia más fluida, rápida y personalizada, estos avances contribuyen a una mejora integral en la gestión y prestación de servicios financieros.
La inteligencia artificial generativa está revolucionando el acceso al crédito al incluir a personas previamente excluidas por los sistemas tradicionales y al mejorar la eficiencia de las instituciones financieras.
Según un nuevo informe de Juniper Research, el gasto en IA generativa del sector bancario crecerá más de un 1.400% hasta 2030, ya que los bancos buscan escalar la IA para revolucionar los modelos de negocio. El volumen total pasará de los 6.000 millones actuales a 85.000 a final de la década.
Fintech: cómo utilizar la Inteligencia Artificial en soluciones de créditos
La Inteligencia Artificial está transformando la industria de recuperación de activos al mejorar los resultados mediante un mejor conocimiento del cliente y la selección de estrategias más eficaces.
La pandemia y la crisis económica global han exacerbado la morosidad en Latinoamérica, aumentando la demanda de sistemas inteligentes para recuperar activos.
El crecimiento tecnológico también ha impulsado a las entidades financieras a adoptar tecnologías como la IA y Fintech para adaptarse a las nuevas necesidades y facilitar las transacciones y pagos de deudas.
La inteligencia artificial llegó para quedarse, por eso, entendemos que es necesario invertir y calibrar entre tecnología, personas y procesos de aprendizaje, siempre en pos de crear valor y mejores herramientas de soluciones crediticias.
El uso de la inteligencia artificial permite alcanzar mejores resultados, conociendo más al cliente y pudiendo seleccionar la estrategia más eficiente, la cual finalmente culmina en obtener negociaciones más éxitos.
Evaluación del riesgo de crédito
A continuación hablaremos de algunos aspectos cuando se realiza una evaluación de riesgos y cómo puede aportar la IA desde este espacio.
- La importancia de utilizar la IA en los préstamos alternativos:
En el sector de los préstamos alternativos, la eficiencia operativa es crucial para el éxito. Un modelo operativo ágil no solo aumenta la rentabilidad, sino que también mejora la experiencia del cliente.
Las organizaciones están adoptando tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial, para optimizar sus operaciones y procesos, en particular, los prestamistas alternativos están utilizando procesos de cobro basados en datos y tecnologías de IA para incrementar la eficiencia y transformar los cobros en una parte esencial de su estrategia.
- Evaluación avanzada del riesgo mediante la participación de la IA:
En el ámbito de los préstamos alternativos, la evaluación del riesgo ha mejorado significativamente gracias a los algoritmos de inteligencia artificial (IA), estos sistemas analizan grandes volúmenes de datos para ofrecer evaluaciones más precisas de la solvencia de los prestatarios, haciendo que el entorno de préstamo sea más inclusivo y reduciendo el riesgo de impago.
Además, la gestión de deuda basada en IA ayuda a crear perfiles de deudores detallados y a predecir con precisión el riesgo de impago y las estrategias de recuperación efectivas.
Esto permite a los prestamistas ajustar sus enfoques y estrategias en tiempo real, optimizando así el rendimiento de recuperación sin necesidad de largos ciclos de prueba.
- Cómo el uso de la IA para experiencias de cliente más personalizadas:
En la era digital, la personalización se ha convertido en una expectativa esencial, no en un lujo, las plataformas basadas en inteligencia artificial (IA) juegan un papel clave en la creación de experiencias personalizadas para los prestatarios.
Estos sistemas analizan el comportamiento, las preferencias y el historial financiero de cada prestatario para ofrecer soluciones y comunicaciones adaptadas a sus necesidades individuales.
Desde ofertas de préstamos personalizadas hasta interfaces de usuario intuitivas y una segmentación más precisa, la IA mejora significativamente la experiencia del prestatario y deja una impresión positiva y duradera.
Además, esta personalización asegura la coherencia en los mensajes y facilita la recopilación de datos valiosos en todas las fases del préstamo, optimizando la colaboración entre los equipos comerciales y los departamentos de cobro.
- Cómo el uso de la IA para garantizar el cumplimiento y la observancia de la normativa:
Para los prestamistas alternativos, cumplir con la normativa es esencial. Los sistemas basados en inteligencia artificial (IA) son clave para asegurar este cumplimiento, ya que ayudan a supervisar y gestionar las leyes y regulaciones.
Al automatizar estos procesos, los prestamistas pueden manejar el complejo panorama normativo con confianza, reducir el riesgo de sanciones y proteger su reputación.
Además, los datos obtenidos en el proceso mejoran la transparencia y permiten aplicar mejores prácticas en la gestión de cobros, haciendo que la resolución de problemas sea más sencilla y rápida.
- Cómo el uso de la IA ofrece conectividad e interoperabilidad:
Para los prestamistas alternativos, la capacidad de conectar fácilmente con socios y sistemas externos es crucial.
Las soluciones de gestión de deuda modernas, basadas en la nube e impulsadas por IA, ofrecen una interoperabilidad superior sin los altos costos de configuración de los sistemas tradicionales.
Esto permite a los prestamistas acceder a un ecosistema más amplio de servicios financieros, generar nuevas fuentes de ingresos y adaptar sus herramientas a diferentes modelos de préstamo.
- Adoptar la IA e impulsar el crecimiento:
La innovación tecnológica brinda a las empresas de préstamos alternativos una valiosa oportunidad para incorporar la inteligencia artificial (IA) en la evaluación del riesgo crediticio y otras áreas de su negocio, impulsando así un crecimiento sostenible.
Desde optimizar la evaluación del riesgo hasta ofrecer experiencias personalizadas y asegurar el cumplimiento normativo, la IA se ha convertido en un pilar esencial para el éxito en el sector.
Al integrar soluciones basadas en datos en sus operaciones, las empresas pueden explorar nuevas oportunidades de expansión y mejorar el servicio a sus clientes.
- La IA una vía de futuro para los préstamos alternativos:
A medida que el sector de los préstamos alternativos continúa su trayectoria ascendente, la integración de la IA se ha convertido en una prioridad cada vez mayor.
Al cambiar los paradigmas en torno a la importancia operativa de los cobros, aprovechar el poder de la IA para la evaluación de riesgos y ofrecer experiencias personalizadas, los prestamistas alternativos pueden mantenerse a la vanguardia en un panorama financiero en rápida evolución.
Los números no mienten
Según una encuesta realizada por Certified Fraud Examiners (ACFE) y el pionero en análisis SAS, el uso de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) para la detección de fraude aumentó a nivel internacional el año pasado.
Según la encuesta, el 13% de las organizaciones emplean inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para detectar y disuadir el fraude, y otro 25% planea hacerlo en los próximos uno o dos años, lo que representa aproximadamente un crecimiento del 200%.
Según la encuesta, los examinadores de fraude identificaron este y otros desarrollos tecnológicos antifraude en una industria intersectorial que se están extendiendo ampliamente.
