Los modelos predictivos realizados por inteligencia artificial (IA) pueden reducir el riesgo de impago de préstamos mediante el uso de datos. Según un estudio de Experian, herramientas como big data y aprendizaje automático mejoran la capacidad de predecir la falta de pago en la incorporación de nuevos clientes en un 30 %.
Este informe destaca que el 80% de los gerentes de instituciones financieras entienden la importancia de usar datos y análisis avanzados para generar modelos de negocios con mejores resultados.
“Hoy hay muchas carteras que están vencidas, después del Covid-19 estamos mirando para ver si una persona está en riesgo o no con diferentes herramientas que analizan toda esta información, con algoritmos e inteligencia artificial. Vemos esta misma segmentación, que nos ayuda a identificar si alguien es o será un potencial deudor”, comentó Rodrigo Garza, director comercial de B12 Admark.
Según una encuesta realizada por la plataforma OpenText, el 80% de las organizaciones financieras han considerado el potencial que representan las herramientas de IA para su negocio.
Además, el 52% de los encuestados coincidieron en que la prevención del fraude y el lavado de dinero serán las áreas donde esta tecnología tendrá mayor impacto.
Los sistemas de aprendizaje automático conocen los diferentes comportamientos de los usuarios, por ejemplo una palabra se repite muchas veces, en algún momento la máquina ya la ha aprendido. Lo mismo sucede con comportamientos como los pagos quincenales, donde pagar la cantidad mínima en su tarjeta de crédito lo calificaría potencialmente como una persona con probabilidad de incumplimiento”, comentó Garza.
Para extraer el valor del big data, los bancos utilizan algoritmos para analizar una gran cantidad de información de otra fuente, desde bases de datos de transacciones, archivos de registro como imágenes, video o audio; Según información de B12 Admark, las técnicas de aprendizaje automático ayudan a encontrar patrones en la información proporcionada y construir modelos predictivos.
“Gracias a las redes sociales se reconoce el comportamiento del consumidor de otra manera, por ejemplo un sistema reconoce que una persona puede tener familia analizando diferentes fuentes de información, por lo que puede ofrecer un perfil más adecuado a sus necesidades”, comentó Garza.
Herramienta con potencial
Joven
- Los Millennials y la Generación Z son los que más demandan por los canales de banca digital.
Nuevas formas de adquirir clientes
- El 83% de las instituciones financieras dijeron que la IA creará nuevas formas de diferenciar las ofertas y atraer clientes.
llave en la tienda
- El 80% de las compañías financieras enfatizan que las herramientas de IA son clave para su negocio actual.
contra el fraude
- De los encuestados, el 52% coincidió en que la prevención del fraude y el lavado de dinero será el área donde esta tecnología tendrá mayor impacto.
Sin visitas físicas
- El 78% del segmento joven prefiere no acudir a una sucursal para realizar operaciones desde aplicaciones.
sebastian.estrada@eleconomista.mx
