Construye modelos de riesgo personalizados con IA y Datos Alternativos
Octubre 10, 2024 – Producto
La evaluación de riesgo crediticio ha sido fundamental para el crecimiento y promoción de la inclusión financiera, particularmente en América Latina. Durante décadas, los modelos tradicionales basados en scores crediticios han predominado en el sector financiero. Sin embargo, con el avance de la inteligencia artificial (IA) y los datos alternativos, el panorama está cambiando. Las instituciones financieras que buscan mantenerse competitivas deben ir más allá de los métodos convencionales y adoptar enfoques personalizados para la evaluación de riesgo, impulsados por IA y fuentes de datos no tradicionales.
Un informe de Experian en 2023 reveló que el 62% de las instituciones financieras ya utilizan datos alternativos para mejorar el perfil de riesgo y las funcionalidades de toma de decisiones crediticias; lo que evidencia la transformación hacia métodos de evaluación crediticia más inclusivos.
En este artículo, se explora cómo estas tecnologías pueden redefinir la evaluación del riesgo crediticio y mejorar la precisión, inclusión y rentabilidad en la toma de decisiones.
Datos alternativos en la evaluación de crédito
El término "datos alternativos" se refiere a aquella información no financiera que pueda enriquecer los modelos de evaluación crediticia; desde patrones de consumo en línea, redes sociales, geolocalización y pagos de servicios públicos como luz, agua o telefonía móvil. Según Forbes, para 2025 se espera que el volumen de datos digitales en el mundo alcance los 175 zettabytes.
Los datos alternativos, provenientes de fuentes no tradicionales, representan un potencial para las instituciones financieras en América Latina, donde hasta el 45 % de la población adulta no tiene acceso a productos financieros formales. En México, según datos del ENIF 2021, solo el 33.1% de la población cuenta con crédito formal. El uso de estos datos permite incluir a más consumidores en el sistema financiero, además de diseñar ofertas personalizadas y ajustar tasas de interés según las características económicas y sociales del solicitante, lo que reduce el riesgo de morosidad.
El uso de estos datos permite a las empresas ampliar su oferta de crédito a una mayor diversidad de clientes y minimizando los sesgos en la evaluación crediticia. Al ofrecer una visión más completa del comportamiento financiero, ayudan a tomar decisiones más precisas y reducen el riesgo de impago, además de facilitar la personalización de productos, optimizan el cumplimiento regulatorio y permiten evaluaciones crediticias en tiempo real, lo que mejora las tasas de aprobación y fomenta la lealtad del cliente.
Inteligencia Artificial y Machine Learning: Modelos de riesgo dinámicos
La IA y el Machine Learning están redefiniendo los modelos de riesgo crediticio, con un 80% de las grandes instituciones financieras globales ya utilizando estas tecnologías, según un estudio de McKinsey & Company. Algoritmos como XGBoost y random forests han demostrado mejorar la precisión de las predicciones, reduciendo la morosidad hasta en un 25%, según un informe de Experian. El Auto Machine Learning (AutoML) permite optimizar automáticamente los modelos, incrementando su rendimiento sin intervención constante y aumentando las tasas de aprobación de crédito. De esta forma, retrasar la adopción de estas tecnologías incrementa el riesgo y las pérdidas potenciales, por lo que es crucial contar con herramientas avanzadas para manejar grandes volúmenes de datos y hacer predicciones ágiles.
“La adopción de IA y datos alternativos en la evaluación crediticia ha aumentado las tasas de aprobación en un 30-40% y reducido la morosidad en un 20-25%, disminuyendo costos operativos en un 25%. No obstante, el uso de estas tecnologías plantea preocupaciones sobre la privacidad, lo que ha impulsado el desarrollo de IA explicable (XAI), que permite entender cómo y por qué los algoritmos de inteligencia artificial toman decisiones evitando sesgos”. Deloitte, 2024
El futuro de la evaluación crediticia se presenta lleno de innovaciones, destacando el uso de datos sintéticos. Estos son datos generados artificialmente que simulan características de información real, permitiendo analizar el comportamiento del cliente sin comprometer su privacidad. Además, la computación cuántica utiliza principios de la mecánica cuántica para procesar datos de manera más rápida, ideal para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados. Se estima que esta tecnología podría reducir los tiempos de optimización en más del 50% para 2030, de acuerdo a un informe de AWS.
La integración de IA y datos alternativos en la evaluación crediticia está configurando un modelo en la gestión del riesgo financiero. A medida que las instituciones adoptan estas tecnologías, se refleja en la precisión de las decisiones crediticias, así como en la inclusión de segmentos de clientes tradicionalmente excluidos. Sin embargo, el desafío radica en asegurar un enfoque en la transparencia y la ética. Es esencial que las entidades financieras adopten herramientas avanzadas para optimizar el rendimiento crediticio y promover la confianza en el acceso al crédito en un entorno financiero digital y diversificado.
En este contexto, finvero es el aliado tecnológico que ofrece una plataforma de IA y datos alternativos que gestiona el ciclo de vida del crédito, aumentando la tasa de aprobación y reduciendo riesgos. ¡Contáctanos para agendar una demo!
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