{"id":13223,"date":"2023-08-01T08:52:54","date_gmt":"2023-08-01T07:52:54","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=13223"},"modified":"2023-08-01T08:52:54","modified_gmt":"2023-08-01T07:52:54","slug":"el-open-banking-y-el-machine-learning-cambian-radicalmente-el-negocio-del-credito","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=13223","title":{"rendered":"El Open Banking y el Machine Learning cambian radicalmente el negocio del cr\u00e9dito"},"content":{"rendered":"

La digitalizaci\u00f3n de sus procesos les permite ofrecer servicios m\u00e1s r\u00e1pidos a sus clientes que les reporten mayores beneficios, y tambi\u00e9n, mantener bajo control el nivel de riesgo que desean asumir<\/strong><\/p>\n

En un momento en el que el agregado de la cartera de cr\u00e9dito de las financieras (EFCs) en Espa\u00f1a crece a un ritmo del 6%, gana relevancia la digitalizaci\u00f3n de sus procesos para ofrecer servicios m\u00e1s r\u00e1pidos a sus clientes que les reporten mayores beneficios, y tambi\u00e9n, mantener bajo control el nivel de riesgo que desean asumir. La consultora AIS Group, especialista en el desarrollo de modelos y herramientas de inteligencia artificial (IA) para la gesti\u00f3n del riesgo, ha identificado cuatro grandes claves que debe contemplar esta digitalizaci\u00f3n.
\nLa primera es utilizar herramientas de Open Banking. Estas herramientas recopilan autom\u00e1ticamente la informaci\u00f3n transaccional de las cuentas bancarias del solicitante, permitiendo a las financieras definir de forma mucho m\u00e1s precisa los perfil de riesgo y otorgar los pr\u00e9stamos con mayor agilidad. Esta pr\u00e1ctica est\u00e1 ganando aceptaci\u00f3n entre los consumidores, ya que ahorra tiempo al evitar la necesidad de buscar y proporcionar documentos que acrediten su situaci\u00f3n financiera y aceleran el proceso de onboarding y de evaluaci\u00f3n del riesgo.
\nLa segunda es implementar modelos Machine Learning. Este tipo de modelos de inteligencia artificial mejoran la precisi\u00f3n y la calidad de las evaluaciones de riesgo crediticio. Al tener en cuenta una amplia gama de variables, los modelos machine learning pueden generar evaluaciones de riesgo m\u00e1s completas y exactas, lo que ayuda a las financieras a minimizar el riesgo de impago y a mejorar la rentabilidad de sus operaciones.
\nLa tercera es utilizar Informaci\u00f3n demogr\u00e1fica y catastral. Si los solicitantes no facilitan sus claves bancarias para poder procesar sus datos a trav\u00e9s de los sistemas de open banking, resulta muy \u00fatil considerar la informaci\u00f3n estad\u00edstica proveniente de indicadores demogr\u00e1ficos, econ\u00f3micos o relativos a la vivienda. Las bases de datos estad\u00edsticas pueden proporcionar orientaci\u00f3n sobre el posible perfil de los solicitantes y contrastar la veracidad de la informaci\u00f3n que declaran. La tipolog\u00eda m\u00e1s probable de un solicitante de cr\u00e9dito se puede determinar a partir de su lugar de residencia, lo que tambi\u00e9n aporta datos como la media de ingresos de las familias que viven en la zona, el nivel de desempleo o el precio medio del metro cuadrado de los inmuebles.
\nFinalmente, seg\u00fan AIS Group, estas entidades deben contar con motores de decisi\u00f3n. Los motores de decisi\u00f3n son herramientas esenciales que permiten un \u00abtime to market\u00bb r\u00e1pido. Independizan a las \u00e1reas de riesgo de las \u00e1reas de TI, lo que agiliza la implementaci\u00f3n de pol\u00edticas crediticias y permiten a los responsables definir los cambios en estas pol\u00edticas.<\/p>\n

Simulaci\u00f3n para sostener el crecimiento<\/strong>
\nPese al actual escenario alentador, dado el crecimiento del saldo de cr\u00e9dito de las financieras registrado en el \u00faltimo ejercicio, no debemos olvidar que la correlaci\u00f3n entre las condiciones de la econom\u00eda y el riesgo de cr\u00e9dito es directa, advierte el economista y director de relaciones institucionales de AIS, Jos\u00e9 Manuel Aguirre. Por ello, \u201ctodav\u00eda debemos esperar algunas consecuencias ante las recientes turbulencias y cambios producidos en los sectores financieros como resultado del aumento de los tipos de inter\u00e9s, la reciente quiebra de algunas entidades financieras en EEUU y Suiza y los conflictos armados en Ucrania y Oriente Medio, que influyen en abastecimientos y precios de algunas commodities\u201d.
\nAs\u00ed, es altamente recomendable para las entidades financieras no s\u00f3lo seguir la senda de la digitalizaci\u00f3n ya iniciada, pues las dota de eficiencia para impulsar su negocio y mitigar el riesgo, sino tambi\u00e9n destinar recursos a la simulaci\u00f3n de escenarios. \u201cDe este modo, comenta Aguirre, pueden elaborar estrategias anticip\u00e1ndose a distintas situaciones plausibles en el devenir del entorno econ\u00f3mico, lo que puede tornarse una destacada ventaja para lograr los resultados deseados\u201d.<\/p>\n

Arriba, imagen cortes\u00eda de AIS Group<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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