Si hay niños en tu vida (o incluso algunos adultos, no juzgamos), es posible que hayas oído hablar de Minecraft. Comienzas sin nada, reuniendo algunas materias primas básicas y encontrando comida y refugio, pero para realmente salir adelante en tus mundos o derrotar de manera eficiente a esas enredaderas molestas, necesitas llevar tu juego a un nivel superior. Necesitas minar de manera más eficiente, encontrar una aldea, construir una mesa de trabajo y descubrir qué elementos debes juntar para crear las cosas que necesitas; no solo para sobrevivir, sino también para prosperar.

La toma de decisiones de riesgo en la actualidad es sorprendentemente similar. Cuando comienzas a tomar decisiones de riesgo crediticio, es posible que solo tengas lo básico: algunos datos, algunas herramientas de flujo de trabajo, alguna automatización básica. Pero para realmente llevar la toma de decisiones a un nivel superior necesitas más. Más datos, más automatización, procesos más sofisticados, predicciones más prospectivas. Y para hacer eso, necesitas inteligencia artificial (IA).

Todos hemos visto los resúmenes de fin de año, las predicciones para el 2022 y los informes de tendencias fintech en curso. (Nota al margen: incluso hemos realizado nuestra propia encuesta patentada de 400 empresas líderes en servicios financieros y bancarios: ¿quieres ver qué está de moda y qué no? ¡Regístrate para nuestro próximo evento en vivo a celebrarse el 24 de febrero!) Y todos están de acuerdo: la inteligencia artificial y el aprendizaje automatizado llegaron para quedarse. El 64 % de los encuestados dijo que la IA es actualmente una característica importante en sus decisiones de riesgo o la consideran una de las características más importantes al seleccionar un sistema, y el 86 % de los ejecutivos de servicios financieros planean aumentar sus inversiones en IA.1

Gran parte de la discusión sobre la IA se centra en el costo y el tiempo, ya que lleva mucho tiempo desarrollar e implementar la IA (al igual que puede llevar días construir una aldea elaborada o una granja de caña de azúcar en Minecraft), y puede ser prohibitivamente caro. Y si logras implementar un proyecto de IA exitoso, tal vez necesites meses (o más) para ver resultados tangibles en términos de rendimiento del capital invertido (RCI). “El 56 % de los directores ejecutivos globales prevén una demora de 3 a 5 años para ver un RCI real en sus inversiones de IA”.2 ¿¡Quién tiene tiempo para eso!?

Pero hay más. La toma de decisiones de riesgo impulsada por la IA es algo más que decisiones más precisas y una mejor previsibilidad. De lo que se habla menos es de cómo afecta todo el ciclo de vida del riesgo de crédito.

Actualmente, solo una pequeña cantidad de proyectos de IA se perciben como un éxito. Aquellos que tienen éxito crean beneficios tangibles a lo largo del ciclo de vida del riesgo de crédito que impulsan el crecimiento, aumentan la agilidad y hacen que tu negocio sea más competitivo. Por ejemplo, el cliente de Provenir, Pinjam Modal, vio un gran aumento de su rendimiento gracias a la precisión de sus decisiones, con una reducción del 60 % en la tasa de morosidad. La IA, implementada y utilizada correctamente, tiene la capacidad de impulsar mejoras en el rendimiento de múltiples maneras.

Amplía tu base de clientes

La IA te permite decir con confianza que sí a los clientes que no has podido aprobar antes, impulsando el crecimiento de tu negocio sin sacrificar el rendimiento. ¿Cómo? La IA modifica por completo el análisis de riesgo tradicional. En lugar de comenzar con un conjunto de reglas claras y decisiones basadas en esas reglas, los modelos de IA no necesitan reglas. En cambio, pueden identificar patrones dentro de los datos y luego tomar decisiones usando esos patrones. Entonces, en lugar de tener que conocer las historias que cuentan los datos antes de comenzar a tomar decisiones, ¡la IA identifica esas historias por ti!

¿Qué significa esto para tu base de clientes y, a su vez, para tu negocio? Con la IA, ya no estás limitado a buscar clientes con los atributos de tu base de préstamos existente. En cambio, puedes utilizar modelos de IA para descubrir nuevos patrones en los datos que te permitan otorgar préstamos a una base de personas mucho más amplia. Es una forma rápida de impulsar el crecimiento del negocio sin aumentar los costos ni los riesgos, como obtener poderes especiales en un videojuego que te impulsan de inmediato a cruzar la línea de meta.

Apoya la inclusión financiera

No podemos hablar de los beneficios de la IA sin mencionar la inclusión financiera. Solo en los EE. UU., el 24 % de la población está mal bancarizada y otro 10 % directamente no está bancarizada. Aproximadamente 3.600 millones de personas en Asia no tienen acceso a créditos formales y hay alrededor de 200 millones de personas sin servicios bancarios en América Latina. A nivel mundial, hasta un tercio de todos los adultos (1.700 millones en el último recuento, según la base de datos de Global Findex) carecen de cualquier tipo de cuenta bancaria, lo que significa que el acceso a los servicios financieros es difícil para un número significativo de consumidores.

Las organizaciones de servicios financieros suelen tener dificultades para apoyar a estos consumidores porque no cuentan con un historial de datos que sea comprensible para los métodos tradicionales de toma de decisiones. Sin embargo, debido a que la IA puede identificar patrones en una amplia variedad de datos alternativos, tradicionales, lineales y no lineales, puede potenciar la toma de decisiones de alta precisión, incluso para consumidores sin historial de crédito o con historial de crédito débil.

Piénsalo cómo encontrar esos túneles de atajos secretos en un mundo en Super Mario Bros: los datos siempre estuvieron ahí, solo necesitabas las herramientas adecuadas para descubrirlos. En un informe reciente, PWC informó que los bancos que lanzaron iniciativas de IA pudieron aumentar sus aprobaciones de préstamos en un 15 a 30 % sin cambios en las tasas de pérdida4. Estas cifras incluyen préstamos a prestatarios previamente ignorados. La IA le brinda a tu organización la oportunidad de apoyar a los consumidores no bancarizados y mal bancarizados en sus procesos financieros. 

Identifica el fraude y di sí más veces

Consumidor: “¡Soy yo, Mario!”

Estafador: “¡Soy yo, Mario!”

Tu toma de decisiones: Confusa.

¿Sabías que las pérdidas por fraude de identidad alcanzaron los $56 mil millones en 20205? En el mundo digital actual, donde todos los tipos de ataques fraudulentos, no solo el fraude de identidad, son cada vez más sofisticados y generalizados, ¿cómo puedes saber realmente quién es el Mario legítimo… y no Luigi con una camiseta de otro color?

Si tienes dificultades para gestionar altas tasas de fraude y falsos positivos mediante la detección basada en reglas, la IA podría tener un impacto inmediato y significativo en el rendimiento de tu gestión del fraude. Un beneficio clave del uso de la IA para la detección de fraudes es su capacidad de volverse más inteligente con cada transacción que procesa. Entonces, incluso cuando los estafadores evolucionen con sus métodos (ingrese: Wario), tus modelos de IA pueden usar datos en tiempo real para identificar nuevos patrones, aprender y adaptar la toma de decisiones para maximizar las alertas de fraude correctas y minimizar los falsos positivos.

Las instituciones financieras que ya habían adoptado la IA fueron encuestadas en un estudio reciente de PMYNTS sobre los beneficios de la IA: el 81 % mencionó que se les alertó sobre el fraude antes de que sucediera, el 75 % dijo que la reducción de los falsos positivos fue un resultado clave y el 56 % dijo que la reducción del fraude en los pagos resultó clave en sus sistemas de IA. 

Sé más competitivo con precios optimizados

Aumentar la competencia significa que debes hacer la oferta correcta al precio correcto. El uso de la IA para la optimización de precios no solo hace que tus productos sean más atractivos, sino que te permite maximizar la rentabilidad. ¿Cómo lo hace? La IA te permite tener más confianza sobre el riesgo que representa una solicitud de crédito, para que puedas evaluar con mayor precisión cómo fijar el precio del crédito que ofreces.

En lugar de agrupar las aplicaciones por grupos de precios, puedes acercarte más que nunca a los precios personalizados. Los prestamistas innovadores también están utilizando la IA para evaluar la propensión de un solicitante a comprar y combinan esta información con su capacidad crediticia para determinar la tasa más atractiva.6

Y una toma de decisiones más precisa implica menores reservas para pérdidas, lo que te permite tener más capital disponible para actividades de préstamo. La IA permite que tu cartera de préstamos trabaje más.

Amplía tu relación con ofertas personalizadas de ventas adicionales y cruzadas

¿Cuál fue la parte más frustrante de jugar videojuegos en los años 90? Descubrir que la princesa estaba en otro castillo. ¿Por qué? Porque habías hecho todo el trabajo sin un final satisfactorio. Tus clientes ya han pasado por el trabajo de incorporarse a tu organización para un producto específico, pero ¿qué sucede cuando no les ofreces otros productos que necesitan exactamente en el momento preciso? Los encuentran en otro castillo.

En estos días, la lealtad a las instituciones financieras particulares está disminuyendo rápidamente: el 31 % de los consumidores encuestados cambiará de proveedor principal por todo, desde niveles de tarifas y recompensas hasta problemas de seguridad y conveniencia.9 Según Financial Brand, “mientras que el 66 % de los clientes espera que las empresas entiendan sus necesidades y expectativas exclusivas, solo el 32 % de los ejecutivos dice que tienen la capacidad total de convertir los datos en precios, ofertas y productos personalizados en tiempo real a través de canales y puntos de contacto”.10

¿Qué ventaja tienes sobre tus competidores cuando se trata de los clientes existentes? Datos. Muchos. Pero encontrar los patrones en esos datos para mostrar cómo, cuándo y qué ofertas ofrecer a tus clientes ha sido tradicionalmente costoso, lento y difícil. Incorpora la IA.

Con los modelos de IA adecuados y la toma de decisiones automatizada puedes analizar los datos de tus clientes y realizar automáticamente las ofertas de ventas adicionales y cruzadas cuando es más probable que se concreten. Las grandes marcas que todos conocemos y amamos hacen esto extremadamente bien: según McKinsey, «el 35 % de lo que los consumidores compran en Amazon y el 75 % de lo que ven en Netflix provienen de recomendaciones de productos» basadas en algoritmos de IA11. Conviértete en el único castillo que tus clientes necesitan para todas sus necesidades de servicios financieros demostrando que realmente comprendes y te anticipas a sus necesidades.

Predice y previene pérdidas a través de una mejor gestión de clientes

¿Tu tecnología y análisis reaccionan a las cuentas morosas, en lugar de predecir qué clientes enfrentarán desafíos financieros? ¿Utilizan un conjunto de reglas definidas para predecir la morosidad? ¿Las predicciones se basan en datos históricos? Si es así, podrías estar perdiendo la oportunidad de brindar un mejor soporte a tus clientes y reducir las pérdidas.

Los enfoques analíticos más tradicionales para predecir qué cuentas entrarán en cobros dependen en gran medida de datos históricos y reglas predefinidas. Pero en el mundo digital y en rápido movimiento de hoy, los datos que necesitas para hacer predicciones de cobros precisas a menudo se producen en tiempo real. En pocas palabras, la toma de decisiones de riesgo tradicional busca patrones de morosidad que ya conocemos.

La IA, por otro lado, ingiere datos en tiempo real y los usa para identificar nuevos patrones, lo que te permite hacer predicciones de morosidad más precisas. Esto, a su vez, te permite trabajar con los clientes para ayudarlos a administrar sus finanzas. Es una situación en la que todos ganan: tú puedes reducir la cantidad de clientes que se ven obligados a ir a la lista de cobros y puedes construir relaciones más sólidas con tus clientes. Algo así como la llegada de los juegos en línea: trabajar con un compañero en tiempo real produce mejores resultados y una mayor posibilidad de ganar. Como dice Forbes, “El aprendizaje automatizado también se puede utilizar para determinar la probabilidad de morosidad de prestatarios específicos. Este sistema de alerta temprana permite a los prestamistas concentrar sus energías en los clientes en riesgo para evitar que sus cuentas entren en mora en primer lugar”. 

Organiza tus recursos

En Minecraft, es fundamental estar organizado. Necesitas saber en quién confiar, qué animales son las mejores fuentes de alimentos y cómo fabricar diferentes artículos para lograr la máxima eficiencia. Implementar un proyecto de IA no es diferente. Puede parecer desalentador, pero claramente vale la pena. Particularmente si trabajas con un socio tecnológico para implementar IA de manera rápida y eficiente; verás los beneficios más rápido de lo que creías posible.

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