Por estrategiaynegocios.net
Las instituciones financieras enfrentan constantes desafíos a medida que las crisis económicas globales afectan a sus negocios y la capacidad de pago de sus clientes.
Provenir, compañía de software de toma de decisiones de riesgo por medio de la Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) para el sector financiero, da a conocer los beneficios que entregan la IA y los datos para reducir el riesgo en la oferta de productos o servicios crediticios y adaptarse a la incertidumbre que se vive en todo el mundo.
Según el estudio ‘IDC’s Industry AI Path Survey’, el 31 % de los encuestados ha incorporado la IA dentro de su inversión para el manejo de riesgo en producción y departamentos de negocio, mientras que el 27 % lo ha hecho en pruebas piloto o de concepto, y el 18 % la ha incorporado en todas las operaciones empresariales; demostrando el impacto que tiene la Inteligencia Artificial en la toma de decisiones y manejo de los clientes.
En los últimos años, el sector ha aumentado significativamente su base de clientes y, frente a la crisis, pueden verse afectadas por el incumplimiento de pagos y el aumento del fraude. De ahí la importancia que tiene la inversión en tecnología que permita el manejo de riesgo, el cual para 2025 se proyecta que será cercana a los US$27.700 millones, según IDC’s Worldwide 3rd Platform Spending Guide”.
Algunos beneficios que las instituciones financieras han encontrado son:
1. Menor tiempo de respuesta: Los cambios repentinos en las tasas de interés y directrices financieras de las distintas entidades nacionales e internacionales, obligan a tener una respuesta óptima y eficaz que se ajuste a las necesidades de los clientes sin aumentar el riesgo al que se exponen. De esta manera, los modelos de Inteligencia Artificial, son capaces de obtener análisis de alta precisión, decisiones crediticias rápidas y altas tasas de aprobación del mercado.
2. Personalización de las necesidades: Con el uso de modelos analíticos predictivos, los prestamistas pueden comprender las necesidades bancarias actuales y futuras de los clientes, sin importar las condiciones en las que se encuentren. Las distintas fuentes de datos permiten adaptar los productos y servicios crediticios a los contextos económicos de las personas, a partir de una amplia gama de información sobre el historial financiero y los patrones de gasto.
3. Identificación de fraude: La utilización de soluciones de datos en la toma de decisiones de riesgo mejora la precisión y reduce la necesidad de revisiones manuales para identificar y prevenir el fraude.
4. Refinamiento de precios de préstamos: La inteligencia artificial puede personalizar las tasas y condiciones en función del perfil del cliente, lo que permite aumentar los ingresos y reducir las pérdidas crediticias.
5. Optimización de la gestión de clientes: El procesamiento rápido y avanzado de los datos en tiempo real permite realizar análisis predictivos de los solicitantes existentes o futuros. La IA analiza y detecta patrones o señales que pueden indicar el grado de morosidad causada por la devaluación, el alza en las tasas de interés o la inflación.
