Inteligencia Artificial reduce riesgos de impago

Los modelos de predicción que realiza la Inteligencia Artificial (IA), a través del uso de datos pueden reducir el riesgo de falta de pago en crédito. Herramientas como los macrodatos (bigdata) y el aprendizaje automático (machine learning) mejoran en 30% la capacidad de predecir el impago, en la admisión de nuevos clientes, de acuerdo con un estudio realizado por Experian.

Dicho informe resalta que 80% de los directivos de instituciones financieras son conscientes de la importancia que tiene el uso de datos y la analítica avanzada para generar modelos de negocio con mejores resultados.

“Hoy en día hay mucha cartera vencida, tras el Covid-19, lo que buscamos con diferentes herramientas que analizan toda esta información, es detectar con algoritmos e Inteligencia Artificial, si una persona es de riesgo o no. Vemos justamente esta segmentación que nos ayuda a detectar si alguien es un posible deudor o va a serlo”, comentó Rodrigo Garza, director comercial, de B12 Admark.

De acuerdo con una encuesta realizada por la plataforma OpenText, 80% de las organizaciones financieras tienen contemplado el potencial que representa las herramientas de IA para sus negocios.

Además, 52% de los consultados coincidió en que la prevención del fraude y la lucha contra el blanqueo de capitales serán las áreas donde más incidirá esta tecnología.

Los sistemas de aprendizaje automático, conocen los diferentes comportamientos de los usuarios, por ejemplo, si se repite muchas veces una palabra, llegará un momento en donde ya la máquina lo aprendió. Lo mismo sucede con los comportamientos como los pagos quincenales, donde a lo mejor pagar el mínimo de tu tarjeta de crédito, te calificaría como una persona que probablemente puede llegarse a ir a un impago”, comentó Garza.

Para extraer valor de macrodatos, los bancos utilizan algoritmos para analizar un gran conjunto de información de un origen distinto, desde bases de datos transaccionales, archivos de registro como imágenes, vídeo o audio; las técnicas de aprendizaje automático ayuda a encontrar patrones dentro de la información que se le proporciona y forma los modelos de predicción, según información de B12 Admark.

“Debido a las redes sociales, los  comportamientos de consumo se detectan de otra manera, un sistema por ejemplo detectará que una persona posiblemente tiene una familia, mediante el análisis de distintas fuentes de información, por lo que podría ofrecerle un producto más adecuado a su perfil”, comentó Garza.

Herramienta con potencial

Los jóvenes

• La generación milenial y Z, son los que más demandan canales de banca digital.

Nuevas formas de ganar clientes

• De las instituciones financieras 83% afirmó que la IA creará nuevas formas de diferenciar ofertas y ganar clientes.

Clave en negocios

• De las financieras 80%, destacó que herramientas de IA son clave en sus actuales negocios.

Contra fraudes

• De los consultados 52% coincidió en que la prevención del fraude y la lucha contra el blanqueo de capitales será donde más incidirá esta tecnología.

Sin visitas físicas

• Del segmento joven 78% prefiere no visitar una sucursal realizar operaciones desde aplicaciones.

sebastian.estrada@eleconomista.mx