El proceso de evaluación de riesgos es crucial tanto para bancos como para fintechs de préstamos y créditos cuando se otorgan este tipo de beneficios. Esto se debe a que permite identificar y mitigar posibles problemas financieros que puedan surgir durante el período de pago, asegurando la viabilidad del préstamo, la protección de los intereses de la entidad prestamista y el cumplimiento de los estándares regulatorios. El uso de un software de cobranzas puede ayudar a reducir el índice de morosidad de la cartera, pero una mala gestión de los créditos puede ocasionar una acumulación de deudas incobrables, entre otros problemas.
Afortunadamente, en el campo de la evaluación de riesgo crediticio, la Inteligencia Artificial está cobrando cada vez más protagonismo. Esta no sólo es útil en cobranzas para automatizar canales de comunicación con los clientes, entre otros procesos; sino que antes del otorgamiento de los créditos y préstamos, puede ser útil para evaluar patrones de comportamiento financiero, predecir el riesgo de morosidad y analizar la capacidad de pago de los solicitantes.
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Estos son otros beneficios de la IA en la evaluación de riesgos:
Al otorgar créditos mayores a estos clientes, el prestamista puede aumentar el volumen de los préstamos, lo que se traduce en mayores ingresos por intereses. Además, si estos clientes reciben una buena experiencia y cumplen con sus obligaciones de pago, se fortalece la relación comercial a largo plazo, lo que puede generar más oportunidades de crédito en el futuro y contribuir al crecimiento sostenido de la empresa.
Los procesos tradicionales de validación de créditos suelen estar sujetos a errores, como la aprobación de préstamos a clientes con alto riesgo de morosidad o la negación de crédito a buenos clientes. Con la IA, es posible acceder a grandes volúmenes de datos de cada solicitante, lo que permite un análisis mucho más exhaustivo y preciso.
Este enfoque reduce significativamente los márgenes de error, e incluso puede eliminar el riesgo de tomar decisiones incorrectas, garantizando que los préstamos se otorguen sólo a quienes realmente puedan cumplir con sus obligaciones, al tiempo que se evita rechazar a clientes con buen historial financiero.
Anteriormente, sin la utilización de IA, la validación de créditos podía tardar días debido a la revisión manual de cada solicitud. Con la IA, es posible analizar y procesar miles de estas en minutos, lo que acelera considerablemente el ritmo de otorgamiento de créditos. Este proceso más eficiente no solo mejora la velocidad de respuesta, sino que también permite a la empresa prestamista mantener un control más preciso sobre el volumen de créditos otorgados.
La IA no solo procesa la información actual, sino que también es capaz de hacer predicciones basadas en datos históricos y patrones de comportamiento. En el contexto de otorgamiento de créditos, esto es especialmente útil, ya que permite prever si un cliente podría incurrir en morosidad en el futuro. Con esta capacidad predictiva, la empresa prestamista puede tomar decisiones más informadas, evitando aprobar créditos a clientes que, aunque cumplan con los requisitos actuales, presentan un riesgo elevado de incumplimiento a largo plazo.
La IA no solo facilita la validación de las solicitudes de crédito, sino que también puede diseñar ofertas personalizadas basadas en el perfil financiero de cada cliente. Al analizar datos detallados sobre el comportamiento financiero y las necesidades del cliente, la IA puede proponer condiciones de crédito que se ajusten mejor a su capacidad de pago, incluso sugiriendo alternativas de financiamiento diferentes a las solicitadas inicialmente, pero sin poner al cliente en riesgo de impagos. Esto asegura tanto la satisfacción del cliente como la protección de la empresa prestamista contra posibles morosidades.
La IA contribuye al cumplimiento de las normativas legales al mejorar la trazabilidad de todas las operaciones de crédito. Además, los sistemas de evaluación de riesgos basados en IA pueden ser configurados para cumplir automáticamente con las regulaciones específicas de cada país o región. Esto asegura que las decisiones de crédito estén alineadas con las normativas vigentes, reduciendo el riesgo de incumplimiento y garantizando una mayor transparencia en el proceso de otorgamiento de préstamos.