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El negocio de prestar dinero está cambiando a pasos agigantados. La tecnología innovadora, impulsada por IA y los datos en expansión, está redefiniendo los préstamos.
Nuevas fuentes de datos e IA innovadora para redefinir el negocio crediticio Septiembre de 2022 Autores: Aaron Press y Raymond Pucci, directores de investigación
Descripción general del mercado El negocio de prestar dinero está cambiando a pasos agigantados. La tecnología innovadora, impulsada por IA y los datos en expansión, está redefiniendo los préstamos. Los prestamistas tradicionales, además de fuentes alternativas como proveedores no bancarios y de tipo “compre ahora, pague después” (BNPL), están reinventando la manera en que las personas y las empresas obtienen crédito. La interacción en línea intuitiva y la entrega rápida son cada vez más habituales en una gran variedad de servicios. Los consumidores se han acostumbrado a la facilidad y la eficiencia del comercio electrónico, lo que a su vez ha cambiado su manera de ver la experiencia del cliente en muchas otras interacciones comerciales, tanto de índole personal como profesional. Por otro lado, hace décadas que las decisiones crediticias se toman de la misma manera, empleando modelos de calificación de riesgo muy laboriosos y meticulosos que se basan mayormente en datos tradicionales. Estos datos limitados luego se combinan con reglas relativamente estrictas y puntos de decisiones binarias que pueden dejar a los solicitantes sin acceso a los fondos y a los prestamistas sin acceso a los clientes. Pero los mismos avances que están cambiando las experiencias y expectativas en el comercio electrónico están cobrando impulso en la actividad crediticia, lo que hace posibles los niveles de experiencia del cliente en el comercio electrónico. Los datos de clientes, empresas y transacciones están creciendo en volumen y disponibilidad. La IA y el aprendizaje automático (ML) crean oportunidades de emplear esos datos para análisis y modelado
EN SÍNTESIS
CONCLUSIONES CLAVE » La tecnología de IA y las nuevas y diversas fuentes de datos son esenciales para facilitar las aprobaciones de préstamos digitales con precisión y rapidez. Las instituciones financieras y las fintech están invirtiendo en la tecnología de toma de decisiones de riesgo basada en IA que aporta agilidad y productividad a sus sistemas de decisiones. » Los modelos que utilizan IA y ecosistemas poderosos de datos cumplen un papel crucial al agregar velocidad y escalabilidad y garantizar una aprobación precisa y equitativa de los préstamos. » Los prestamistas obtienen resultados positivos y ven crecer sus ingresos gracias a un mayor flujo crediticio, tasas de aprobación más altas, reducción del fraude y menos pérdidas de créditos. » Los prestatarios, incluidos consumidores bancarizados y sub-bancarizados, también se benefician con la toma de decisiones de riesgo basada en IA: mejor experiencia del cliente, rapidez en las respuesta, reflejo más preciso de la condición financiera y la capacidad de pago, personalización de necesidades crediticias actuales y futuras, y precios óptimos.
de riesgos de avanzada (ver Figura 1), y la computación en la nube permite que las fintech y los bancos lancen al mercado nuevas funcionalidades más rápido y con menos infraestructura (ver Figura 2).
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FIGURA 1: El uso de IA en la optimización de la cartera de préstamos/evaluación de riesgos P ¿En qué etapa se encuentra su empresa respecto de las inversiones en IA?
(2.0%)
(9.0%)
En producción en departamentos o unidades de negocios
(31.0%)
Piloto/prueba de concepto
(13.0%)
En producción en toda la empresa
En investigación/en consideración
En consideración pero aún sin profundizar
(18.0%)
No lo estamos considerando
(27.0%)
n = 100 Base = encuestados que indicaron que la actividad comercial principal de la organización es bancaria Fuente: encuesta "Industry AI Path-2021", IDC, mayo de 2021
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FIGURA 2: El uso de la nube para la creación de préstamos Indique los planes que tiene su organización para cada uno de los siguientes tipos de proyectos en la nube.
(1.7%) (1.7%)
(35.8%)
Estamos usando la nube y la compramos hace más de 12 meses Estamos usando la nube y la compramos hace menos de 12 meses Prevemos pasar a la nube dentro de los próximos 24 meses
(3.5%)
(6.9%)
Volvimos a traerlo de la nube a las instalaciones
(20.8%)
Siempre lo ejecutamos en las instalaciones y no pensamos hacerlo en la nube
No contamos con esa capacidad
No sabemos
(29.5%)
n = 100 Base = encuestados del sector bancario Fuente: "Worldwide Industry CloudPath Survey", IDC, mayo de 2020
Es evidente que los prestamistas que adoptan tecnologías de IA y de nube tienen ventaja sobre los demás. Los datos mejorados y los modelos de datos más inteligentes pueden reducir el riesgo y aumentar la tasa de aprobaciones. Un mejor esquema de precios puede atraer a más clientes. Automatizar las decisiones reduce el costo del procesamiento manual. Y una toma de decisiones más rápida implica una mayor probabilidad de que los clientes acepten una oferta. Pero estos avances traen aparejados sus propios desafíos. La disponibilidad de los datos se ha ampliado enormemente, por lo cual muchos han quedado varados sin saber cómo extraer el valor. Utilizar los tipos incorrectos de datos puede afectar la eficacia de un modelo. Los prestamistas necesitan herramientas para acceder a los datos correctos en el momento correcto. La analítica avanzada, si bien es más accesible que nunca, se debe utilizar con mucho cuidado. Para los prestamistas, este conjunto de realidades implica que elegir los datos y los socios correctos para la toma de decisiones es más importante que nunca.
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Los mejores datos y analítica sustituyen las prácticas crediticias tradicionales La modernización y la digitalización de funciones centrales, como la toma de decisiones crediticias, el fraude, la automatización de procesos y la experiencia del cliente, están impulsando a las instituciones financieras y a las fintechs a invertir en big data , IA y en la nube en su afán por cumplir con las crecientes necesidades de los prestatarios. Los clientes que obtienen crédito procuran tener una interacción más fluida y personalizada con sus prestamistas, y por eso suelen acudir a ellos para contratar más servicios financieros, lo que sienta las bases para una relación duradera con el cliente. Para que este tipo de interacción se haga realidad se necesitan datos adicionales. Pero más datos no significa mejores datos. Y no todas las decisiones se beneficiarán con las mismas fuentes de datos. Cada decisión crediticia tiene su propio conjunto de parámetros de riesgo según quién solicita el préstamo y qué destino les dará a los fondos. Utilizar un mismo esquema de modelado de datos para todos reduce la capacidad de los prestamistas de optimizar las decisiones y limitan la población de consumidores a los que quieren atraer. Por ello, es esencial que el proceso de toma de decisiones incorpore los datos correctos, procedentes de las fuentes correctas. Es importante que la toma de decisiones esté impulsada por los modelos más adecuados de aprendizaje automático, que, al estar incorporados como parte del proceso, permiten gestionar los desvíos con mayor facilidad y resolverlos sin afectar la producción. Gracias a la combinación de distintos tipos de datos con aprendizaje automático los prestamistas pueden tomar decisiones crediticias más precisas, a fin de crear resultados favorables tanto para él mismo como para el prestatario, en materia de préstamos personales y comerciales. Los modelos impulsados por IA no solo agregan velocidad y escalabilidad a los préstamos, sino que también garantizan una experiencia óptima del cliente. Las instituciones financieras y las fintechs tendrán más oportunidades de ingresos que se traducirán en un compromiso sostenible con el cliente cuando inviertan en soluciones tecnológicas basadas en IA para sus operaciones crediticias. La clave para maximizar el valor de la IA es contar con datos sólidos. Los datos en tiempo real en torno a la identidad, el fraude y el crédito son esenciales para tomar decisiones en minutos que mitigan el riesgo porque los modelos aprenden constantemente. En el documento “ Worldwide 3rd Platform Spending Guide for banking ” (noviembre de 2021), IDC prevé que el gasto tecnológico en sistemas de IA aumentará de USD 11 700 millones en 2021 a 27,700 millones en 2025, lo que representa una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) a cuatro años del 24,2 %. Es evidente que las instituciones financieras comprenden la importancia de la tecnología de IA en la toma de decisiones crediticias y se encuentran en una agresiva expansión para instalarla. La toma de decisiones constituye un área central para que los prestamistas pongan en marcha la digitalización para obtener más participación en el mercado y optimizar los ingresos. Los modelos de toma de decisiones de riesgo que utilizan un sólido ecosistema de datos para potenciar la tecnología de IA desempeñan un rol esencial para el éxito de las decisiones crediticias.
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Beneficios para los prestamistas que utilizan modelos de toma de decisiones de riesgo basados en datos y en IA Los prestamistas verán cambios radicales en sus resultados al utilizar tecnología de IA y múltiples tipos de datos en sus operaciones crediticias, entre ellos: » Optimización de las decisiones crediticias. Las calificaciones crediticias tradicionales pasan por alto a los prestatarios no bancarizados y sub-bancarizados con historiales de crédito limitados y, a menudo, pueden tergiversar a aquellos con expedientes establecidos. La combinación de nuevas fuentes de datos con IA puede ampliar en gran medida la evaluación de riesgos utilizando cientos de tipos de datos crediticios alternativos, lo que genera tasas de aprobación más altas y mejores precios. » Mayor productividad y crecimiento del crédito. La creación y el procesamiento de los préstamos toman mucho esfuerzo manual. Una plataforma de decisiones automatizadas que incluya IA y acceda a múltiples fuentes de datos se traduce en un mayor flujo de solicitudes de crédito más precisas. » Más ingresos /menos incumplimientos y pérdidas de créditos . El fraude en las solicitudes incluye esquemas tales como identidad falsa y robo de cuentas. Los algoritmos de IA y ML detectan solicitudes fraudulentas e identifican a los prestatarios legítimos que serían rechazados si inicialmente se consideraran fraudulentos (un falso positivo). » Capacidad de lograr escalabilidad y agilidad. Con la tecnología correcta, las entidades financieras pueden responder rápidamente y prosperar en el mercado nativo digital. Además, la tecnología sin código facilita la innovación y permite modificar al instante las reglas que rigen los préstamos. Las entidades financieras pueden gestionar mejor el crecimiento de los préstamos a lo largo del tiempo y responder rápidamente a los cambios en el volumen de las solicitudes de crédito. Beneficios para los prestatarios de los modelos de decisiones basados en IA Los prestatarios obtienen beneficios cuando los prestamistas utilizan IA para tomar decisiones de riesgo. Como resultado: » Se enriquece la experiencia del cliente. Los consumidores están acostumbrados a la conveniencia y la inmediatez en cualquier tipo de transacción digital. El procesamiento de préstamos utilizando IA implica una automatización de las tareas manuales y la optimización del proceso de las solicitudes de principio a fin. » Se reduce el tiempo de respuesta de las decisiones. Si las decisiones crediticias se demoran, puede suceder que los prestatarios acudan a otro prestamista. Los modelos de IA reconocen a los prestatarios dignos de obtener crédito con un alto nivel de precisión, lo que acelera las decisiones crediticias y aumenta la tasa de aprobaciones.
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» Se refleja con más precisión el historial crediticio del prestatario y su estado actual . Muchos prestamistas tienen funciones de creación de préstamos que perpetúan la exclusión financiera de los prestatarios sin calificación de la oficina de crédito. Las soluciones de tecnología de IA están programadas para evaluar el riesgo del prestatario a partir de datos crediticios alternativos, como datos de telecomunicaciones, puntuación de presencia social, puntuación de datos de dispositivos, pagos de facturas de servicios públicos, pagos de alquiler y otras transacciones financieras. » Se personalizan las necesidades crediticias actuales y futuras. Las solicitudes de préstamos contienen una gran variedad de datos acerca del historial financiero y los patrones de gasto del prestatario. Empleando modelos de analítica predictiva, los prestamistas pueden comprender las necesidades bancarias actuales y futuras de un prestatario, y así conseguir ventas cruzadas de otros productos y servicios. » Se optimizan los precios. Otro tipo de personalización se refiere a los honorarios y plazos de los préstamos. Los modelos de IA pueden identificar características del prestatario y anticipar futuros patrones de pago, para fijar precios y plazos óptimos a lo largo de todo el ciclo de vida del préstamo. Por qué elegir la plataforma de toma de decisiones de riesgo impulsada por IA y basada en datos de Provenir Las fintechs y las instituciones financieras prestamistas operan en un mercado muy competitivo, lo que las obliga a entregar valor agregado a sus clientes, incluidos clientes finales, empresas y comerciantes. Provenir les brinda una plataforma de toma de decisiones de riesgo impulsada por IA y basada en datos que se ejecuta como una plataforma como servicio (PaaS) nativa de la nube. Esta plataforma ofrece a los prestamistas la flexibilidad y escalabilidad que necesitan para llevar a cabo una estrategia de riesgo crediticio en diversas verticales y ofertas de productos. La plataforma de Provenir sirve a muchos tipos de préstamos y mercados verticales, entre ellos: » BNPL » Fintech » Telecomunicaciones » Préstamos a pequeñas empresas » Comercio minorista y punto de venta (POS) » Incorporación digital de comerciantes
» Financiamiento de automóviles » Banca y creación de préstamos
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La tecnología de Provenir está diseñada para integraciones rápidas de datos, toma de decisiones totalmente automatizadas, y para obtener información comercial en tiempo real mediante una interfaz de usuario sin código, de tipo “arrastrar y soltar”, que elimina la necesidad de incrustar datos directamente en el código fuente. La plataforma de toma de decisiones de la empresa ofrece los siguientes beneficios a sus clientes prestamistas: » Expansión de la base de clientes. Los prestamistas pueden aprobar más solicitantes que antes al utilizar IA y fuentes de datos alternativos. El uso de IA también conduce a una evaluación más precisa de los factores de riesgo. La inclusión financiera atrae más clientes ya que las decisiones crediticias se basan en un conjunto mucho más amplio de datos alternativos. » Identificación de fraude. Las soluciones de datos alineadas con una toma de decisiones de riesgo generan decisiones más rápidas y precisas, y menor cantidad de revisiones manuales para identificar y prevenir el fraude durante la incorporación. Este sistema maximiza las tasas de aprobación al detectar con mayor precisión a los verdaderos estafadores y reducir los falsos positivos que son solicitantes legítimos. » Refinamiento de los precios de los préstamos. La IA distingue entre distintos perfiles de clientes y personaliza los precios adecuados para cada solicitante, lo que maximiza la rentabilidad, optimiza los ingresos y reduce futuras pérdidas de préstamos. » Sostenibilidad de las relaciones con los clientes. La plataforma analiza más datos de clientes con mayor rapidez, lo que permite a los prestamistas adaptar mejor las ofertas de crédito a los solicitantes, de modo que puedan entablar relaciones más duraderas con sus clientes cuando responden de manera proactiva a sus futuras necesidades. » Optimización de la gestión de clientes. Gracias a un procesamiento más rápido e inteligente de datos de prestatarios en tiempo real se puede aplicar analítica predictiva a las cuentas de los clientes. La tecnología de IA detecta patrones y señales a partir de la actividad del cliente que pueden develar factores de riesgo que generen morosidad. Con estas señales de alarma temprana, los prestamistas pueden colaborar con los prestatarios para evitar actividades de cobro y recuperación. Desafíos Provenir enfrenta los siguientes desafíos en el ámbito de la tecnología para la toma de decisiones de riesgo aplicada a fintechs e instituciones financieras: » La creciente saturación del mercado. Si bien se prevé que el gasto en tecnología de IA por parte de las instituciones financieras y fintechs tendrá un aumento considerable en los próximos tres a cuatro años, muchos desarrolladores y vendedores de tecnología están compitiendo en este mercado. Los proveedores de soluciones de toma de decisiones de riesgo deben demostrar características diferenciadoras clave a los compradores de tecnología para destacarse de sus competidores.
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» La percepción de los altos costos del sistema. Los costos de la implementación de IA pueden ser elevados y pueden variar ampliamente entre compradores de tecnología que cuentan con diferentes sistemas de TI y distintas necesidades en materia de préstamos. Además, la integración de modelos puede depender del conocimiento interno y la infraestructura de datos existente de las fintechs e instituciones financieras. Los proveedores tendrán que demostrar que pueden cumplir sus promesas de integración rápida y un fuerte retorno de la inversión (ROI). » Integración y alineación de sistemas. Los prestamistas buscan que cualquier sistema nuevo sea fácil de implementar. Los proveedores de tecnología deben ser capaces de brindar un despliegue sin fisuras y un ROI acelerado. » Percepciones desfavorables. A algunos prestatarios y actores del ámbito crediticio les preocupa que la tecnología de IA no sea confiable. Los modelos pueden introducir o agravar sesgos no deseados, en especial entre los prestatarios desatendidos o sub-bancarizados. Otros piensan que los sistemas de IA no son transparentes, lo que plantea desafíos regulatorios para las instituciones financieras. La tecnología de toma de decisiones de riesgo debe incorporar un modelo de gobernanza claro de los modelos y demostrar igualdad de condiciones para todos los solicitantes de préstamos. Conclusión La digitalización de la toma de decisiones facilita los préstamos exitosos en instituciones financieras y fintech que atienden a clientes, empresas y comerciantes. Entre las tecnologías de vanguardia en el sector de los servicios financieros, los modelos de toma de decisiones de riesgo impulsados por IA y basados en datos no tradicionales y alternativos se destacan como sistemas que marcan un antes y un después en el competitivo ámbito de los préstamos. Con la ventaja competitiva que brinda la IA, las decisiones crediticias son más precisas, generan mayores ingresos, reducen las pérdidas de préstamos y resuelven la exclusión financiera. Las plataformas tecnológicas de IA son altamente escalables y ágiles, por lo cual pueden responder a las necesidades tanto de prestamistas como de prestatarios al tiempo que aportan más valor a la experiencia del cliente. IDC considera que los sistemas de toma de decisiones de riesgo son esenciales en un proceso de préstamos que requiere velocidad y un trayecto del cliente sin obstáculos. Provenir ha elaborado un sólido sistema de toma de decisiones de riesgo basado en IA acompañado por soluciones ricas en datos y se encuentra en condiciones de satisfacer las necesidades de las instituciones financieras y fintech prestamistas que están aumentando su gasto en tecnología.
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Acerca de los analistas
Aaron Press, director de investigación, Estrategias de Pagos Internacionales Aaron Press se desempeña como director de investigación para IDC Insights y está a cargo de área Pagos Internacionales. Sus principales investigaciones abordan los desafíos para los bancos, corporaciones y comerciantes en torno a la evolución de redes, sistemas y tecnología de pagos, fraude y riesgos de seguridad, y asuntos legales y regulatorios. Raymond Pucci, director de investigación, Estrategias de transformación digital de los préstamos a consumidores y pequeñas empresas en todo el mundo Raymond Pucci se desempeña como director de investigación del área Estrategias de transformación digital de los préstamos internacionales . Sus investigaciones principales se enfocan en soluciones y casos de uso emergentes en torno a la transformación de los préstamos en instituciones financieras y fintechs dirigidas a consumidores y pymes.
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MENSAJE DEL PATROCINADOR Más información acerca de Provenir
Provenir ayuda a las fintechs y a los proveedores de servicios financieros a tomar decisiones más rápidas e inteligentes gracias a nuestra plataforma de toma de decisiones de riesgo impulsada por IA y basada en datos. Con la combinación única de soluciones de identidad, fraude y crédito, IA simplificada y tecnología de toma de decisiones de vanguardia, Provenir proporciona un ecosistema de riesgo cohesivo para facilitar decisiones más inteligentes a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente, ofreciendo datos diversos para obtener información más profunda, decisiones optimizadas automáticamente y un feedback continuo que facilita la mejora constante. Al ser totalmente configurable y escalable a la medida de sus objetivos empresariales, la plataforma de Provenir potencia la innovación en la toma de decisiones en las organizaciones, lo que genera mejoras en la experiencia del cliente, acceso a servicios financieros, agilidad comercial y mucho más. Provenir trabaja con organizaciones de servicios financieros disruptivas en más de 50 países y procesa más de 3000 millones de transacciones por año. Vea cómo una solución impulsada por IA y basada en datos puede aportar rápidamente innovaciones y acelerar su crecimiento. Si desea obtener más información acerca de Provenir y nuestra plataforma líder de la industria, visite nuestro sitio web: www.provenir.com.
El contenido de este documento fue adaptado de investigaciones recientes de IDC publicadas en www.idc.com . Esta publicación fue elaborada por IDC Custom Solutions. Las opiniones, los análisis y los resultados de investigaciones que se exponen en el presente provienende investigaciones y análisis más detallados que IDC realiza y publica de manera independiente, a menos que se indique el patrocinio específico de algún proveedor. IDC Custom Solutions pone a disposición el contenido de IDC en implementar diversos formatos para que lo distribuyan las diferentes empresas. Una licencia de distribución de contenidos de IDC no implica adhesión ni opinión acerca del titular de la licencia . Publicación externa de información o datos relacionados con IDC: toda información de IDC que se use en publicidad, comunicados de prensa o material promocional requiere la aprobación por escrito del correspondiente vicepresidente o gerente de país de IDC. Toda solicitud debe venir acompañada de un borrador del documento propuesto. IDC se reserva el derecho de negar la aprobación para uso externo por cualquier motivo.
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