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Nuevas fuentes de datos e IA innovadora para redefinir el negocio crediticio
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.
Nro. US49647322
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