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September 24, 2024
El papel de la IA en la gestión moderna del riesgo crediticio
Descubra cómo la IA está transformando las organizaciones de crédito para mejorar la gestión de riesgos, la detección de fraudes y la eficiencia operativa.
Descubra cómo la IA está transformando las organizaciones de crédito para mejorar la gestión de riesgos, la detección de fraudes y la eficiencia operativa.
Según los analistas de Allied market research, el mercado de la inteligencia artificial en la banca se estimaba en 3.880 millones de dólares hace unos años.
Aun así, la misma fuente predice que superará los 64 000 millones de dólares en 2030, una asombrosa tasa de crecimiento del 32% y el enorme impacto que la IA tendrá en el futuro de la industria de la tecnología financiera.
Uno de los procesos financieros que se pueden optimizar en gran medida mediante la inteligencia artificial es la gestión del riesgo crediticio.
En RiskSeal implementamos con éxito la IA explicable en nuestro sistema de puntuación. Por lo tanto, decidimos describir cómo esta tecnología puede beneficiar a las organizaciones de crédito.
Las tecnologías de inteligencia artificial se integran cada vez más en varios procesos operativos dentro de las organizaciones de crédito.
De acuerdo con Estatista, en 2030 el beneficio de su uso ascenderá a 301 000 millones de dólares, mientras que en 2024 alcanzará poco más de la mitad de esta cantidad, 164 000 millones de dólares.
Por ejemplo, el uso de la PNL (procesamiento del lenguaje natural) está muy extendido. De acuerdo con Mercados y mercados, el tamaño del mercado de la PNL en el sector financiero en 2023 apenas superó los 5000 millones de dólares. Para 2028, se prevé que aumente a 18.800 millones de dólares, con una tasa compuesta anual del 27,6%.
Los prestamistas no están utilizando menos ampliamente el aprendizaje automático, sino que también ha demostrado su eficacia en el sector bancario.
Si bien la IA en la industria financiera era estimada con un valor de 1.330 millones de dólares en 2021, se prevé que esta cifra aumente a 21.270 millones de dólares en 2031.
¿Cómo se pueden utilizar las tecnologías basadas en la inteligencia artificial en la gestión del riesgo crediticio?
Los principales casos de uso para ellos son los siguientes:
Las organizaciones de crédito pueden realizar análisis exhaustivos basados en amplios conjuntos de datos. Estos incluyen el historial de transacciones, la actividad del prestatario en las redes sociales y otros datos no estructurados.
La inteligencia artificial puede identificar patrones sospechosos en las transacciones en tiempo real. Gracias a la mejora continua, los algoritmos de inteligencia artificial son cada vez más capaces de distinguir el comportamiento fraudulento de las acciones legítimas.
La combinación de análisis de datos avanzados basados en inteligencia artificial permite a las instituciones financieras automatizar la evaluación de los riesgos asociados con los errores de los procesos empresariales, las ciberamenazas o las actividades de terceros.
La IA tiene un enorme potencial en la gestión del riesgo crediticio. Ayuda a los prestamistas a optimizar los modelos de riesgo tradicionales.
El uso de la IA en la calificación crediticia y otras formas de análisis del riesgo crediticio se ha extendido especialmente con el auge de las empresas de tecnología financiera.
De acuerdo con estadísticas, el tamaño del mercado de la IA en la industria de la tecnología financiera se estima en 14 200 millones de dólares y se prevé que crezca hasta alcanzar los 76 200 millones de dólares en 2033.
Es decir, la industria demostrará una tasa compuesta anual del 20,5 por ciento.
Los bancos tradicionales y otras instituciones crediticias suelen basarse en modelos de riesgo crediticio estándar basados en datos históricos para evaluar a un posible prestatario.
Estos incluyen:
Este enfoque de la gestión del riesgo crediticio tiene algunas limitaciones. Una de ellas es la incapacidad de extender las líneas de crédito a personas no bancarizadas sin historial crediticio ni calificación tradicional.
Este problema se caracteriza por su escala global, que afecta 1.4 mil millones personas de todo el mundo, con el mayor impacto en los países en desarrollo.
Por ejemplo, en México, Nigeria, Egipto y Marruecos, más del 60 por ciento de la población no tiene cobertura bancaria serviços.
Otra limitación de la calificación crediticia tradicional es la evaluación unilateral del solicitante.
Las organizaciones de crédito clásicas solo tienen en cuenta los datos financieros históricos, que pueden perder su relevancia en el momento de la solicitud del posible prestatario al prestamista.
Los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático permiten utilizar una gama de datos más amplia. Esto incluye información sobre el comportamiento y fuentes de datos alternativas, como la actividad en las redes sociales o las transacciones en línea.
Esto es clave para hacer predicciones más precisas y reducir la probabilidad de incumplimiento.
A pesar de los innegables beneficios, existen algunos desafíos para implementar la inteligencia artificial en los procesos de gestión de riesgos.
El hecho es que los requisitos regulatorios imponen que los modelos de riesgo crediticio sean explicable y verificable.
Sin embargo, por su naturaleza, la mayoría de los modelos basados en IA son una «caja negra». Esto dificulta la interpretación de los datos generados a partir de los análisis.
Esta situación hace que las organizaciones de crédito sigan confiando en los modelos tradicionales para la evaluación de riesgos. Por otro lado, la IA se utiliza para optimizar ciertos aspectos de estos modelos.
La IA no puede reemplazar por completo los modelos tradicionales de riesgo crediticio. Sin embargo, es una tecnología muy utilizada para mejorarlos.
Estas son algunas formas clave de utilizar la inteligencia artificial en la banca y la gestión de riesgos.
Los algoritmos de aprendizaje automático le permiten seleccionar variables que afectan al riesgo crediticio. Para ello, los modelos basados en la inteligencia artificial utilizan fuentes de datos alternativas para predecir el riesgo de incumplimiento con mayor precisión.
Esto ayuda a mejorar el rendimiento de los modelos tradicionales sin infringir los requisitos reglamentarios de los reguladores.
La inteligencia artificial se puede utilizar para ajustar los parámetros de un modelo de riesgo crediticio.
Esto le permite identificar con mayor precisión las diferencias entre los prestatarios de alto y bajo riesgo, lo que mejora la precisión predictiva.
Al aprovechar la IA, las fuentes de datos no tradicionales se pueden integrar en los modelos de calificación crediticia, como:
Este enfoque es particularmente útil en los mercados emergentes o para conceder préstamos a solicitantes con un historial crediticio limitado o nulo, ya que proporciona una visión más completa de la solvencia crediticia.
La inteligencia artificial permite la automatización del proceso de solicitud de préstamos, lo que acelera significativamente la toma de decisiones.
Los sistemas basados en inteligencia artificial, incluidos los chatbots, pueden evaluar la solvencia crediticia de un prestatario en tiempo real mediante el análisis de varios puntos de datos.
Estos sistemas proporcionan resultados instantáneos, lo que permite una aprobación de préstamos más rápida y una mejor experiencia del cliente.
Los modelos tradicionales de calificación crediticia se basan principalmente en datos históricos estáticos, como el historial de amortización de préstamos anteriores o los casos de morosidad.
Por el contrario, los modelos basados en la IA utilizan datos en tiempo real, lo que permite el monitoreo y la actualización continua de los perfiles de riesgo crediticio. Este enfoque dinámico permite una gestión proactiva del riesgo, ya que los posibles problemas pueden detectarse y abordarse a medida que surjan.
En RiskSeal, la inteligencia artificial desempeña un papel clave en varios aspectos de la gestión de riesgos.
Usamos modelos avanzados de inteligencia artificial para mejorar la precisión, la velocidad y la confiabilidad de las calificaciones crediticias y la detección de fraudes.
Estos son tres casos de uso clave de la IA en RiskSeal.
La técnica de reconocimiento facial basada en inteligencia artificial se utiliza para verificar la identidad de los posibles prestatarios. Le permite comparar fotos de un solicitante en diferentes perfiles en línea y determinar si pertenecen a la misma persona.
La tecnología de reconocimiento facial permite a los prestamistas verificar con confianza la identidad de un solicitante, lo que ofrece varias ventajas clave:
Minimizar los riesgos del fraude de identidad sintética. Este tipo de fraude implica combinar información personal real y falsa para crear una identidad inexistente, que luego se utiliza para actividades ilegales. El reconocimiento facial ayuda a prevenir esto al verificar la verdadera identidad del solicitante.
Optimización del proceso KYC (Conozca a su cliente):
1. Los prestamistas pueden reducir el costo del procedimiento KYC, ya que la IA puede detectar los intentos fraudulentos de manera temprana, lo que elimina la necesidad de verificar más a fondo a los solicitantes sospechosos.
2. La tecnología de comparación de imágenes mejora la precisión y confiabilidad de los resultados de KYC, garantizando una mayor seguridad y cumplimiento.
RiskSeal permite a los prestamistas comparar el nombre de una solicitud de préstamo con varias fuentes de datos mediante algoritmos de coincidencia de nombres basados en inteligencia artificial.
Estos algoritmos pueden detectar incluso las más mínimas discrepancias, lo que ayuda a identificar los posibles casos de fraude de manera temprana.
Con la IA, RiskSeal puede analizar los patrones de datos y detectar desviaciones del comportamiento típico de los usuarios.
Estas anomalías o irregularidades en las huellas digitales pueden servir como indicadores tempranos de un posible fraude, lo que permite una intervención rápida.
La IA está cambiando rápidamente la gestión del riesgo crediticio, haciendo que los procesos sean más rápidos e inteligentes. Seguirá siendo una parte importante del desarrollo crediticio en el futuro.
El desafío de la explicabilidad. Uno de los mayores problemas de la IA es garantizar que las personas entiendan cómo se toman las decisiones. Los reguladores se centran cada vez más en la transparencia de los modelos de IA. Quieren asegurarse de que los sistemas de IA evalúen el riesgo de manera justa y clara.
How Can Help RegTech. Una solución a este desafío es RegTech, una tecnología diseñada para ayudar a las compañías financieras a seguir las regulaciones con mayor facilidad. RegTech puede ayudar a las organizaciones de crédito a mostrar cómo se toman las decisiones relacionadas con la IA, cumpliendo así con las exigencias normativas en materia de transparencia.
Hybrid models and White box. Un enfoque alternativo es utilizar modelos de «caja blanca», como el que ofrece RiskSeal.
Las empresas también pueden utilizar modelos híbridos, que combinan los métodos tradicionales con la IA. Esta combinación permite tanto la innovación como la claridad, lo que garantiza el cumplimiento de la normativa.
Las tecnologías basadas en la inteligencia artificial están transformando la gestión del riesgo crediticio al permitir a las organizaciones financieras automatizar los procesos, evaluar a los posibles prestatarios con mayor precisión y detectar el fraude en tiempo real.
A pesar de las restricciones regulatorias que mantienen a los modelos de puntuación tradicionales dominantes en el mercado actual, la IA se utiliza cada vez más para mejorar su flexibilidad y rendimiento.
RiskSeal está a la vanguardia de la incorporación de tecnología innovadora al proceso de calificación crediticia. El sistema utiliza la inteligencia artificial para verificar la identidad de los solicitantes, detectar anomalías y evaluar el riesgo.