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Inteligencia artificial y datos alternativos, claves para otorgar crédito en fintech
De los directivos de financieras tecnológicas 62% coincidieron en que el acceso limitado a datos alternativos es el principal desafío.
Un contexto de tasas elevadas ha incrementado los riesgos de colocación en las tecnológicas financieras, por ello expertos señalan que herramientas como la Inteligencia Artificial (IA) serán clave para administrar la morosidad en el crédito al consumo que otorgan las fintech.
De acuerdo con una encuesta realizada por Pulse y Provenir, el acceso limitado a datos alternativos es el principal desafío que enfrentan las estrategias de riesgo crediticio de las fintech, 62% de los directivos del sondeo realizado coincidieron en que este es su principal obstáculo.
En ese contexto, José Luis Várgas Favero, vicepresidente ejecutivo de Provenir indicó que estas herramientas de IA pueden jugar un papel para administrar el riesgo en el sector al que se dirigen las fintech, generalmente enfocado hacia el público que no cuenta con un historial crediticio o poca información disponible para el otorgamiento de crédito.
“El crédito de consumo, en especial aquellos como el compre ahora y pague después, tiene la virtud de que son montos pequeños muy controlados en comparación a lo que pudiera ser una tarjeta de crédito. En muchas ocasiones, para estos créditos se toman otros elementos para evaluar el riesgo de la persona, porque no tienen un historial crediticio”, señaló Várgas Favero.
El estudio indicó que 61% de los consultados han adoptado el uso de datos alternativos para mejorar la detección y prevención de fraudes, además señaló que un papel clave en la optimización y creación de productos o servicios crediticios. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y generar conclusiones accionables permite una toma de decisiones más rápida y precisa.
“Para poder otorgar un crédito sin historial se requiere de varios elementos tecnológicos comenzando porque no es presencial y tiene que ser un modelo escalable para atender de forma masiva a millones de personas que están pendientes de entrar al sistema financiero, por lo que el uso de información que se genera a través del teléfono o la computadora es óptima para cumplir con esos objetivos”, comentó Favero.
El estudio apuntó que 80% de quienes toman decisiones para la colación de crédito, planean invertir en herramientas de riesgo crediticio en tiempo real.
De acuerdo con Provenir, además de la utilización de datos no tradicionales es necesario contar con gran capacidad para procesarlos y analizarlos en tiempo real y un proceso que no comprometa la calidad en la colocación de crédito.
Por lo que el análisis de datos mediante IA es clave para identificar oportunidades de crecimiento y la mitigación de riesgos, tomando en cuenta que 78% de los encuestados dijo que los datos alternativos no se integran fácilmente en su solución actual.
Existe información que puede contribuir en la predicción del comportamiento y que puede proporcionar un nivel de certeza sobre posibles eventos de impago”, indicó Favero.