La IA está revolucionando la forma en la que muchos procesos empresariales pueden (y deberían) llevarse a cabo, con mayor eficiencia, menores costos a largo plazo y mucha más precisión.
Aunque los efectos concretos de esta tecnología aún no son tan obvios o palpables en algunas zonas, una de las áreas en donde ya está generando un impacto tangible es en la gestión de crédito empresarial de las instituciones financieras y organizaciones que ofrecen crédito a sus clientes.
Si tu empresa pertenece a este grupo de compañías, el potencial de la IA es enorme, pero primero debes estar consciente de algunas cosas sobre la decisión de implementarla, como los beneficios que te ayudarán a justificar esta inversión, los riesgos que debes mitigar al realizarla y las buenas prácticas que te llevarán a una adopción exitosa.
Aquí exploramos todas estas cuestiones en un solo lugar, para que así logres aprovechar a la inteligencia artificial en la gestión de crédito con resultados reales.
¿Qué implica la utilización de IA en la gestión de crédito?
En esencia, la utilización de inteligencia artificial en la gestión de crédito implica aprovechar las capacidades analíticas de esta tecnología con el fin de llegar a evaluaciones de riesgo más rápidas y precisas.
Más específicamente: conlleva emplear sus habilidades para detectar patrones y tendencias, predecir escenarios a partir de ellos y analizar enormes cantidades de información para llegar a conclusiones mucho más realistas sobre el perfil de riesgo de cada cliente que solicita crédito.
Es posible que la IA, algún día, sea lo suficientemente desarrollada para desempeñar otras tareas del área, pero, en la actualidad, esto es lo que implica aprovecharla en este proceso y lo que una implementación exitosa debe tener como enfoque.
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Usos prácticos de la inteligencia artificial en la gestión de crédito
De manera todavía más particular, estos son los usos reales que se le están dando a la inteligencia artificial en la gestión de crédito, partiendo de sus capacidades actuales:
- Creación de perfiles crediticios, a partir del análisis del historial de pagos, referencias comerciales, salud financiera, garantías y toda la cantidad de datos relevantes para construirlos.
- Predicción de comportamientos de pago futuros partiendo de comportamientos pasados y considerando también otras tendencias financieras presentes o futuras que puedan afectarlos.
- Detección de señales de alerta de fraude escondidas mediante la detección de patrones sutiles que podrían delatar el verdadero nivel de riesgo o intención de un cliente.
- Monitoreo dinámico de clientes a medida que la relación crediticia con ellos evoluciona, detectando las señales que podrían indicar el momento para intervenir o protegerse contra nuevos cambios. Por ejemplo, para cancelar o reducir una línea de crédito ante una afectación seria en la salud de un cliente antes de que sea demasiado tarde.
- Segmentación de clientes de acuerdo con patrones detectados en común, la cual permite ofrecer límites de crédito más seguros para cada grupo.
- Creación de propuestas de crédito personalizadas en materia de límites, plazos y tasas de interés de acuerdo con el perfil de riesgo de cada cliente.
Los beneficios de la IA en la gestión de crédito
Queda claro que la inteligencia artificial puede desempeñar las tareas anteriores, pero ¿por qué invertir capital en la infraestructura que se necesita para hacerlo? Debido a que la IA puede hacer que estas actividades se realicen de forma más rápida, precisa y, a largo plazo, menos costosa.
¿De qué forma es más rápida? Una vez introducidos los datos necesarios para evaluar el perfil de riesgo de un cliente, la IA puede analizarlos en segundos, en lugar de las horas que un proceso tradicional de due diligence tomaría, considerando la revisión de documentos, el cotejo de registros y otras tareas.
¿De qué manera es más precisa? La IA es capaz de detectar aquellos patrones y tendencias que revelan el verdadero nivel de riesgo de un perfil y que, por fatiga, sobresaturación y demás razones, un proceso manual conducido 100% por un humano puede pasar por alto.
¿Cómo ahorra costos? Aunque es cierto que los costos de adquirir un software de IA de gestión de riesgos o desarrollar un algoritmo desde cero pueden parecer elevados, a largo plazo, esta inversión previene pérdidas por fraude, reduce el riesgo de deuda incobrable y minimiza la cantidad de tiempo y recursos de personal que se debería dedicar a la gestión de crédito manual.
Riesgos a considerar en la implementación de inteligencia artificial en la gestión crediticia y cómo mitigarlos
Ahora bien, implementar inteligencia artificial en la gestión de crédito tampoco es una solución mágica, y hay ciertos riesgos asociados con esta decisión que debes considerar si determinas que, en teoría, utilizar IA en esta área es lo que más le conviene a tu negocio en este momento.
Estos son algunos de los más importantes, así como ciertos consejos que puedes seguir para mitigarlos:
Seguridad de datos
Para un análisis efectivo, la inteligencia artificial exige enormes cantidades de datos personales de clientes que pueden ser vulnerables a ciberataques de no estar protegidas por los protocolos adecuados de ciberseguridad.
¿Cómo reducir este riesgo? Dentro de la inversión que requerirá introducir a la IA en tu empresa, considera un presupuesto de ciberseguridad e invierte tiempo en políticas de uso que eviten vulnerabilidades debido a la falta de protocolos.
Falta de transparencia
Muchos algoritmos se vuelven tan complejos que es difícil determinar por qué toman ciertas decisiones y, especialmente en el ámbito financiero, la transparencia de estas decisiones suele ser algo básico en el área de cumplimiento normativo.
La solución: indaga sobre metodologías como la Inteligencia Artificial Explicable (XAI), que involucran el uso de ciertas técnicas para que los humanos puedan siempre entender las decisiones que toma la IA, y busca cómo implementarlas en tu proceso. También, mantente informado sobre todas las leyes nacionales y políticas internacionales que dictan los lineamientos que el empleo de inteligencia artificial debe seguir.
Utilización consentida
La gran cantidad de datos que requiere el uso de la IA debe ser obtenida bajo el consentimiento explícito de clientes; de lo contrario, se estarían infringiendo ciertas leyes de uso de información que pueden variar entre países.
Para mitigar este riesgo: asegúrate de comunicar claramente la utilización que se le dará a la información de tus clientes a través de políticas bien redactadas y que sigan todas las directrices legales pertinentes.
Sesgos inconscientes
La inteligencia artificial no es capaz de pensar por sí sola, sino solo de actuar conforme a los criterios y lineamientos que se le proporcionen. Si estos poseen sesgos subjetivos, la IA solo los replicará y podría causar problemas éticos.
¿Cómo evitar este riesgo? Utiliza bases de datos diversas, audita con criterio humano la herramienta que elijas y, de nuevo, asegura la transparencia del algoritmo con las prácticas adecuadas.
Sobredependencia en tecnología
Cuando toda la precisión y rapidez de un proceso depende enteramente de la IA, basta con una falla en ella para causar retrasos significativos.
Para mantener este riesgo al mínimo, no veas a la inteligencia artificial como una herramienta que reemplaza al criterio humano, sino como una capaz de trabajar con este en conjunto para obtener mejores resultados, y mantén un monitoreo constante sobre las decisiones que un algoritmo realice.
Errores debido a una gestión de datos deficiente o procesos defectuosos
Sin bases de datos ordenadas y/o procesos de due diligence definidos, la IA puede cometer errores, llegar a malas decisiones o no ser capaz de generar los beneficios que podría brindar.
La solución: antes de implementar a la inteligencia artificial en la gestión de crédito, asegúrate de contar con una infraestructura de datos sólida (variada, sin silos, limpiada antes de ser procesada, etc.) y procesos de due diligence definidos que guíen la forma en la que la herramienta será utilizada.
Problemas de rentabilidad
Cuando no es implementada con un enfoque estratégico y cuidadoso, la IA, en cualquier área, puede ser un gasto más que una inversión a futuro, especialmente si se gasta en ella sin conciencia plena sobre su verdadero impacto.
¿Cómo mantener al mínimo este riesgo? Reflexiona sobre la viabilidad financiera del uso de inteligencia artificial en el crédito empresarial antes de adoptarlo, monitorea de cerca su ROI y balancea tu inversión con los resultados que obtengas paulatinamente.
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