El aumento en el fraude, deterioro de las cartera a causa de presiones en el mercado, así como la cobranza, serán este año tres de los principales escenarios que se esperan para la industria crediticia en América Latina, debido a un entorno complicado con creciente inflación, aumento de las tasas de interés y donde además el 50 por ciento de la población aún no está bancarizada.
Antonio García Rouco, General Manager de Europe, Middle East and Africa (EMEA) y Latinoamérica de GDS Link, reconoció que la región presenta un escenario complicado para los otorgantes de crédito, pues podrían registrar un bajo crecimiento del crédito real y porque, de acuerdo con la agencia de calificación crediticia Moody’s, las presiones llevarán a un aumento de la morosidad que se empezará a ver en el segundo trimestre del 2023.
En este escenario, el experto de la firma de análisis para la toma de decisiones, explica cómo la Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning pueden ayudar a aumentar la cantidad de créditos, sin exposición adicional al riesgo, y siendo capaces de manejar la cobranza con inteligencia, digitalización y automatización.
“Con analítica con machine learning y motores de decisión tenemos que ser capaces de segmentar, de identificar patrones y tendencias para ser utilizados en nuestras estrategias… La tecnología tiene que cubrir todo el ciclo de riesgo o de crédito de un cliente. Es la tendencia que estamos viendo en el mercado, crear una especie de hub de inteligencia en las compañías que permitan tomar decisiones consistentes en todo ese ciclo”.
En el webinar “Conquistando los desafíos de la industria crediticia con tecnología e IA en Latinoamérica en 2023”, el especialista recalcó que los datos que se generan cada día y se están incorporando cada vez más a la toma de decisiones de las empresas, a través de plataformas, también ayudan a frenar y prevenir el fraude.
“La data de mercado puede ser desde un buró de crédito clásico, que todos conocemos, hasta una red social o muchas otras fuentes que, dependiendo del tipo de país del que se esté hablando, habrá un tipo de información u otra accesible; pero, desde luego, la idea de este tipo de arquitecturas es ser capaz de incorporar cualquier información clásica o no clásica al proceso de decisión”.
Estamos hablando de implementar inteligencia para analizar desde 50 a 100 mil deudas, un proceso que involucra tanto la data como la comunicación en tiempo real con los deudores, es decir una gestión inteligente, digital y automática pero también combinándola con una gestión humana, subrayó.
“La IA y la gestión de decisiones se utilizan cada vez más en los procesos de admisión de crédito, para tomar decisiones personalizadas, homogéneas… Es posible y cada vez más se necesita analizar grandes cantidades de datos como historiales de crédito, informes financieros, comportamiento de gastos y pagos”.
García Rouco enfatizó la importancia de la transparencia, pues los procesos tienen que tener esa capacidad de ser explicados, se deben conocer los motivos de por qué se han tomado las decisiones, y poder ser expuestos ante alguna petición del regulador.
C$T-GM