Tecnologías emergentes como la IA y el análisis de datos alternativos, ofrecen una oportunidad única para mejorar la precisión en la evaluación del riesgo y mitigar estos desafíos.
La falta de precisión en el análisis del riesgo crediticio en México y la región es uno de los mayores desafíos que enfrentan los bancos e instituciones financieras que otorgan créditos. Según datos del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), hasta 2023, se registró una baja de morosidad media del 1.8%.
Sin embargo, según Finvero en un contexto de Latinoamérica, la morosidad bancaria ha alcanzado tasas cercanas al 2%, lo equivalente a 13 millones de personas, mostrando que aún hay margen para mejorar la calidad de los análisis crediticios.
“Las evaluaciones del riesgo crediticio son cruciales para cualquier banco o fintech, ya que determinan la capacidad de los clientes para cumplir con sus obligaciones financieras. Sin embargo, cuando estas evaluaciones son inexactas, las consecuencias pueden ser devastadoras y más, con una población de 663 millones de personas en toda la región. Esto nos hace saber que es de suma importancia una gestión de riesgos precisa y efectiva”, mencionó Mario Hernández, CEO y Co-fundador de Finvero.
La fintech detectó 3 áreas de oportunidad de una mala evaluación crediticia en la banca:
- Aumento de la morosidad: Evaluaciones imprecisas llevan a otorgar crédito a perfiles de alto riesgo.
- Pérdidas financieras: Cada crédito impago representa una pérdida directa de ingresos y afecta los balances financieros.
- Impacto en la reputación: Los errores recurrentes erosionan la confianza de inversionistas y clientes.
Afortunadamente, tecnologías emergentes como la IA y el análisis de datos alternativos, ofrecen una oportunidad única para mejorar la precisión en la evaluación del riesgo y mitigar estos desafíos que enfrentan los bancos hoy en día.
Finvero también comparte 5 soluciones para reducir las pérdidas financieras:
- Implementar modelos de riesgo personalizados: adoptar herramientas que utilicen IA generativa y datos alternativos, como patrones de consumo o comportamiento en línea, para desarrollar modelos más precisos y adaptados a cada perfil.
- Incorporar datos alternativos: más allá de los historiales crediticios tradicionales, el uso de datos como el pago puntual de servicios básicos (electricidad, agua) y patrones de compra puede ofrecer un panorama más completo del cliente y reduce significativamente la probabilidad de morosidad.
- Automatización en el proceso de evaluación: la automatización reduce el error humano y permite tomar decisiones más rápidas. Existen plataformas tecnológicas que facilitan la gestión del ciclo de vida del crédito, desde la solicitud hasta la cobranza, logrando mayor eficiencia y resultados.
- Monitoreo continuo de portafolios: las condiciones financieras de los clientes cambian con el tiempo. Implementar sistemas que realicen evaluaciones periódicas permite identificar riesgos emergentes en el portafolio y tomar acciones preventivas antes de que los problemas escalen.
- Capacitación y educación financiera para clientes: la prevención comienza con la educación. Proporcionar recursos para que los clientes comprendan los términos del crédito y gestionen adecuadamente sus finanzas personales ayuda a reducir los riesgos de incumplimiento y fortalece la relación con la institución financiera.
“En un entorno altamente competitivo, los bancos y prestamistas deben adoptar herramientas avanzadas como la inteligencia artificial, el análisis de datos alternativos y la automatización para transformar sus procesos de evaluación crediticia. Estas tecnologías no solo ayudan a minimizar riesgos y proteger los balances financieros, sino que también mejoran la experiencia del cliente al ofrecer evaluaciones más justas y personalizadas”, concluyó el directivo.