Inteligencia Artificial y Machine Learning para la gestión de riesgo crediticio
10/08/2021
Por Axesor

La gestión de riesgo crediticio es un desafío que tienen ante sí las entidades, ya sean bancos o cualquier otro tipo de organización. El perfil de riesgo de cada cliente es distinto y hay innumerables datos y parámetros que influyen a la hora de determinarlo. Por eso, muchas organizaciones están usando de manera creciente la Inteligencia Artificial (IA) para la gestión del riesgo de crédito empresarial.

Esta es una cuestión ampliamente estudiada y con una importante aplicación práctica. Su objetivo es agilizar el risk management y hacer mejores predicciones, más fiables y seguras, gracias a estos métodos. De esta manera, se reducen las pérdidas derivadas de evaluaciones inexactas de riesgos o por modelos poco eficientes. Además, las empresas pueden conocer, por ejemplo, el riesgo que tienen de que se produzcan impagos por parte de clientes.

¿Cómo influye la Inteligencia Artificial en la gestión de riesgo crediticio?

Además de contribuir a la disminución del riesgo al conceder un crédito, la Inteligencia Artificial también puede ayudar a la detección de fraudes y a la prevención de impagos en la empresa ordinaria. Esa es la razón por la que las herramientas tecnológicas que usan recursos de IA pueden obtener ahorros cercanos al 20 %.

Aplicando estas nuevas tecnologías en un modelo empresarial data driven se puede disminuir el capital en riesgo en una gran parte. Es por ello por lo que ya hay muchos departamentos financieros de numerosas entidades que usan este tipo de herramientas de análisis.

El hecho es que, cuanto más se tarde en adoptar modelos de ML para la evaluación crediticia, mayor será el riesgo y, previsiblemente, mayores serán también las pérdidas. Para ello, las entidades deben dotarse de las herramientas de análisis necesarias para manejar grandes volúmenes de datos y hacer predicciones de una forma ágil.

Gracias a estos avances tecnológicos, podemos aprender de conjuntos de datos complejos y volvernos cada vez más precisos en nuestras previsiones. Parte del tejido empresarial y financiero ya es consciente de estas ventajas y eso se traduce en un incremento del uso de los recursos tecnológicos disponibles, de hecho, desde el año 2017, el número de organizaciones que los utilizan ha pasado a ser más del doble y alrededor de un 40 % de empresas del sector financiero ya los aplican al cálculo y gestión de riesgo crediticio.

Las ventajas del Machine Learning en la gestión del riesgo de crédito

Sus ventajas no solo están en la reducción de las pérdidas debido a unas mejores predicciones, sino que también tiene beneficios relacionados con los ámbitos de evaluación de perfiles de riesgo, ya sea de clientes particulares o de entidades. A eso se suma el ahorro de costes operativos y de recursos que deben reservarse para la cobertura de la morosidad potencial.

Mientras que las técnicas convencionales incrementan la capacidad de predicción entre el 50 % y el 60 %, las técnicas de ML proporcionan unos niveles de hasta un 90 %.

No obstante, pese a la expansión de su uso, en la actualidad, las pequeñas empresas que recurren a estas técnicas todavía son una minoría, si bien es cierto que cada vez más comienzan a implementarlas debido a los beneficios que poseen.

Sin embargo, las que más usan este tipo de técnicas de analítica avanzada son las grandes empresas, por lo que el resto del tejido productivo debe aún dar un salto cuantitativo en los próximos años.

En definitiva, las entidades de cualquier sector que vayan adquiriendo estas metodologías para la gestión de riesgo crediticio y pongan foco en la tan necesaria transformación digital, verán crecer sus ventas, tendrán una mejor gestión de su cartera, conseguirán la automatización de sus procesos y mejorarán la gestión de cobros, lo que se verá reflejado en la optimización de sus ratios financieros y comerciales.