No hay duda de que la banca tradicional, tanto en Latinoamérica como en el resto del mundo, ha desarrollado un papel importante en la gestión de riesgo de crédito. Sin embargo, los modelos de implementación y desempeño han quedado rezagados frente a la aplicación de nuevas tecnologías más efectivas. Mientras las fintech y empresas online tramitan préstamos sin avales, solicitando pocos documentos y en cinco minutos, los bancos aún están adaptándose a esta realidad. Para que estas entidades financieras avancen rápido deben usar: con big data, Inteligencia Artificial (AI), realidad aumentada, aprendizaje profundo o automático y las APIs de machine learning, y así sus riesgos son más controlables.
Retos de la gestión de riesgo crediticia actual
Dentro de los esquemas de gestión de riesgo de crédito tradicional, la banca dispone de una gran variedad de herramientas para analizar los datos personales y empresariales. Para avalar estas operaciones, utilizan una calificación o evaluación crediticia correspondiente a cada persona, ente, compañía o país.
Esta valoración, que se lleva a cabo mediante distintos procesos de evaluación, advierte al banco sobre la capacidad de pago o impago y actualmente es un proceso que toma un determinado tiempo en función del préstamo, lo cual ha propiciado una nueva cultura de microcréditos aprobados en minutos y casi sin requisitos.
Por eso las formas innovadoras de gestión de riesgo crediticio en tiempo real representan una iniciativa importante para los usuarios. Aunque se trate de un pequeño aspecto dentro de la amplia gama de productos financieros, pone en evidencia la falta de transición de la mayoría de las entidades bancarias latinas. Las generaciones conectadas más jóvenes cada vez son más exigentes y esperan mayor versatilidad en cuanto a estos productos y servicios. Una disponibilidad más inmediata de la aprobación para diferentes opciones crediticias pone de manifiesto la importancia de las TICs en el manejo de riesgos.
Soluciones de big data y otras tecnologías
Quizá más rápido de lo anticipado, la digitalización está transformando los modelos de negocios de forma dramática. Debido a un incremento sustancial en la generación, interpretación, resguardo y filtración de datos, se requieren plataformas o APIs más eficientes, poderosas y con mayores capacidades de análisis.
El big data representa una herramienta de amplio espectro para solventar ciertas variables asociadas con la gestión de riesgo de crédito. Mediante sus diversas aplicaciones, la banca latinoamericana y mundial cuenta con modelos de predicción más precisos que incluyen una capacidad de evaluación en tiempo real. A esta velocidad de respuesta se le suman aplicaciones de reconocimiento de voz, realidad aumentada, AI, fog y edge computing, entre otras. Todo está destinado a suplir las demandas de procesamiento de información, facilitar los procesos, generar más inmediatez y tener mecanismos de control con mejores prestaciones generales.
Las fintech conocen bien los alcances de esta automatización, ya que proporciona una visión más amplia sobre los posibles riesgos involucrados. De esta forma pueden garantizar créditos, préstamos y otros servicios casi al instante porque disponen de herramientas predictivas para conocer con más profundidad las variables de impago o no.
La banca cuenta con recursos para aprovechar la rapidez, volumen, diversidad, valor y veracidad de los datos con esta tecnología. Esto no solo le permite ahorrar costos en términos de digitalización, sino también ofrecer mejores productos financieros con una disponibilidad que no requiera una espera tan prolongada. El software integrado a las cualidades del big data cuenta con una capacidad más desarrollada para predecir los comportamientos crediticios.
Los historiales son gestionados en pocos minutos, lo que permite a las entidades bancarias y compañías financieras anticipar con mayor objetividad las posibilidades reales de devolución, fraude o blanqueo de capitales.
Las tendencias de la gestión de riesgo
Si la banca tradicional quiere formar parte de la industria 4.0, las organizaciones tienen que estar en sintonía con las tecnologías emergentes. En muchos casos, el auge de la automatización dará paso a iniciativas cognitivas basadas en inteligencia artificial que reemplazarán hasta cierto grado las decisiones de riesgos. Por otra parte, la ciencia del comportamiento sigue desarrollando modelos para precisar la percepción de los riesgos.
Estos avances están propiciando un mejor entendimiento de las diversas apreciaciones relacionadas con este tipo de gestión, mejorando la toma de decisiones con respecto a diversos aspectos crediticios. Asumiendo que la economía transite hacia una estructura en redes, el manejo colectivo de datos tendrá mayor preponderancia.
Bajo este contexto, los riesgos se vuelven más tangibles, medibles y calificables como valores de desempeño. Esto otorga a la banca una mejor capacidad para determinar los niveles apropiados de ciertas políticas. Finalmente, la disrupción de las tecnologías emergentes dicta la transformación de los modelos de negocios tradicionales.
La hiperconectividad amplifica la voz del usuario y difunde su percepción de los valores, servicios y la reputación de las empresas financieras en diversos canales digitales. Si el campo de gestión de riesgos de crédito y empresas dependientes de esta área quieren sobrevivir deberán implementar medidas estratégicas que tomen en cuenta estos factores de cambio inevitables.
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