La retirada de los algoritmos de crédito al consumo se ha generalizado considerablemente en los últimos tiempos. La mayoría de los bancos grandes y muchos medianos y pequeños han adoptado alguna forma de IA para mejorar sus procesos crediticios. “Una tendencia impulsada por la disponibilidad de más datos, el avance de las tecnologías de IA y la presión competitiva para mejorar la eficiencia y la experiencia del cliente”, explica Francisco Rodríguez, investigador de Funcas. Pero también se ha convertido en socio de plataformas de pago y fijación de precios para incorporar la IA al análisis de riesgos, lo que permite tomar mejores decisiones.
David Fernández, director comercial y miembro del comité de dirección del grupo AIS, también contribuyó a la creciente popularidad de ‘sistema bancario abierto‘, lo que “está suponiendo un cambio en el comportamiento de consumidores y entidades financieras”. Consiste en el acceso por parte de las entidades a la operativa del grupo de cuentas del usuario. De esta forma, “se mantiene la información de todos los movimientos, de todas las transacciones, lo que proporciona un conocimiento sin precedentes del solicitante y permite a las instituciones construir un perfil de riesgo integral “Cómo calcular tu capacidad y comportamiento de pago y decidir sobre el diseño de un préstamo y el monto del mismo”, dijo a esta consultora tecnológica.
La Asociación Nacional de Establecimientos Financieros de Crédito (Asnef), por su parte, dice que es “aprendizaje automático” y que la IA no genera IA que utilice sus entidades asociadas. Una herramienta para utilizar «algo mejor para ofrecer la oferta de productos financieros a los clientes».
Como señaló Feature Investigator, la inteligencia artificial de crédito al consumo se utiliza principalmente para automatizar y optimizar la evaluación de riesgos y la toma de decisiones. “Los algoritmos de aprendizaje automático analizan grandes volúmenes de datos, incluidos historiales crediticios, transacciones bancarias, así como variables menos tradicionales como el comportamiento de compra y los hábitos de pago”, afirma Francisco Rodríguez. Este formulario se puede ofrecer decisiones prestamo más rápidas y personalizadas. «Además, la inteligencia artificial puede ayudar con la detección temporal de fraudes y la gestión de las relaciones con los clientes a través de recomendaciones personalizadas y servicios automatizados», afirma.
“Los beneficios de su uso incluyen una mayor eficiencia, ya que la automatización de procesos agiliza las decisiones crediticias y reduce los costos operativos”, afirmó Rodríguez. Además, permítame un mayor personalización, ofreciendo productos que “se ajusten mejor a las necesidades individuales de los clientes. Además, se mejora la prevención del fraude, con la capacidad de detectar actividades fraudulentas de forma más eficaz y rápida”, añadió.
Otro de los beneficios clave de la IA en el crédito al consumo es su capacidad para mejorar la precisión de la predicción del riesgo fiscal. “Al analizar grandes cantidades de datos y estudiar clientes históricos, los modelos de IA pueden identificar señales de alerta que pueden pasar desapercibidas en evaluaciones menos sofisticadas”, informa el investigador de Funcas, Francisco Rodríguez. Esto permite a los bancos ajustar aún más sus ofertas y términos de crédito, reduciendo potencialmente los cargos impositivos. Sin embargo, el investigador de Funcas también tiene contravenciones, entre ellas, el riesgo de su actuación.
La inteligencia artificial juega un papel clave en la detección temporal de fraudes
El Grupo AIS ha desarrollado una serie de soluciones especializadas para cubrir todas las fases de la vida crediticia, desde la concepción hasta la recuperación. Esto incluye modelos de calificación crediticia, conocimiento de “calificaciones” para individuos y calificaciones para empresas. “Estamos liderando la transición allí Modelos avanzados basados en IA., utilizando técnicas de ‘machine learning’ adaptadas específicamente a la negociación de crédito”, explica Fernández. Además, debido al mayor éxito del análisis y la construcción de modelos, AIS cuenta con una línea de herramientas de gestión de riesgos especializadas, que también “sirven a la inteligencia artificial para su propuesta”. Estas herramientas provienen de una plataforma de gestión de crédito, integrando un “onboarding” digital para los clientes finales que solicitan crédito, un motor de decisiones o un sistema inteligente para gestionar la recuperación de préstamos.
Desde AIS Group también sabemos que estas herramientas pueden potenciar la captación de clientes y la coubicación de productos financieros, en el momento que alertan. signos de deterioro en el comportamiento del usuario/cliente Antes de producir un negocio eficiente, «que dé margen de maniobra para mitigar situaciones negativas», explica David Fernández, que también ha «permitido un aumento del comercio alineado con el apetito de riesgo de cada entidad».
Arquitectura abierta
Pepper, centrada en la financiación en puntos de venta, se convirtió en un actor de la inteligencia artificial en 2019. “La gestión del riesgo implica un componente tecnológico muy importante”, afirma Paco Pedraza, director general del grupo financiero australiano en España. Asegúrese de que la IA “tenga la capacidad de generar una cantidad abstracta de información y ayuda mucho con las decisiones de riesgo«. Comenzamos con modelos de referencia de aprendizaje automático y esto los mejoró un poco. “Llegamos los primeros y nos ha ayudado mucho a aprobar más operaciones con menos riesgo”, señala Pedraza.
Pepper compró Celleris (en su plataforma y en su tarjeta) en 2013 y generó el año pasado en nuestro país más de 500 millones de euros en nueva financiación. Con este volumen de operaciones, te das cuenta de que “si no estás con IA, has hecho un mal movimiento”. El tema de seguridad y finanzas es muy importante”, asegura su director general. Reconozca que la empresa ha hecho la transición durante un período de tiempo a una arquitectura abierta, pero una vez consecutiva tiene la capacidad de responder en segundo lugar a sus clientes encuestados.
Esta financiera está presente tanto en operaciones físicas como online. El comercio electrónico es actualmente del 20%, pero hace 3-4 años puede llegar al 50%. También desarrolló una aplicación para vendedores que “da resultados muy rápidos y personalizados y permite utilizar el 25% de las transacciones”. Este es otro ejemplo de cómo la IA se está volviendo común y marca la diferencia en este negocio financiero.
