La digitalización con IA (Inteligencia Artificial) del ciclo de crédito es una estrategia de transformación digital que busca mejorar la eficiencia y precisión en todas las etapas del proceso de crédito, desde la evaluación de la solicitud hasta la recuperación del mismo.
Para llevar a cabo esta digitalización, se utilizan herramientas y tecnologías de IA y ML (Machine Learning) para analizar grandes cantidades de datos y automatizar procesos que antes eran manuales. Esto permite a las instituciones financieras obtener información más precisa y en tiempo real sobre la solvencia y el riesgo crediticio de los solicitantes, así como mejorar la experiencia del cliente y reducir los costos operativos.
La digitalización con inteligencia artificial y machine learning es una tendencia cada vez más importante en la industria financiera. Las Fintechs y cooperativas que adoptan por estas tecnologías pueden obtener importantes beneficios, como:
- Mejora de la eficiencia operativa: la digitalización permite la automatización de tareas manuales y repetitivas, reduciendo errores y liberando tiempo para tareas más estratégicas.
- Reducción de costos: la automatización de procesos y la disminución de errores pueden reducir significativamente los costos operativos y mejorar la rentabilidad de la institución financiera.
- Mayor precisión en el análisis de riesgos: la aplicación de modelos de machine learning y análisis de datos permite una evaluación más precisa del riesgo crediticio, lo que se traduce en una mejor toma de decisiones y una menor exposición al riesgo crediticio.
- Personalización de ofertas crediticias: la inteligencia artificial permite la segmentación de clientes y la oferta de productos y servicios personalizados que se ajustan a las necesidades y perfil de cada solicitante de crédito.
- Mejora de la experiencia del cliente: la digitalización del ciclo de crédito permite una mayor agilidad en la aprobación de créditos y una mejor experiencia de usuario, lo que puede aumentar la fidelidad y satisfacción del cliente.
Veamos un Ejemplo: Digitalización con IA para la originación crediticia
La IA ayuda a recopilar y procesar grandes cantidades de datos sobre el solicitante, incluyendo su historial crediticio, data alternativa, ingresos y gastos, así como otros factores que puedan ser relevantes para la decisión de otorgar o denegar un crédito.
El uso de la IA en la digitalización de la solicitud de crédito tiene varios beneficios. En primer lugar, permite una evaluación más rápida y precisa de la solvencia del solicitante, lo que puede llevar a una toma de decisiones más informada y reducir los riesgos asociados con la concesión de créditos. Además, también puede mejorar la experiencia del usuario al simplificar el proceso de solicitud de crédito y reducir el tiempo de espera para recibir una respuesta.
Un ejemplo de cómo la IA puede ser utilizada para mejorar la digitalización de la solicitud de crédito es a través del uso de modelos de aprendizaje automático que pueden identificar patrones en los datos del solicitante y hacer predicciones precisas sobre su capacidad de pago. Estos modelos pueden entrenarse utilizando grandes conjuntos de datos históricos para mejorar su precisión y fiabilidad así como tambien mezclarlos con data alternativa para mejorar aún mas su poder de predicción.
Tendencias en la región
Según un informe de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), en Latinoamérica el 60% de los créditos se solicitan a través de canales digitales. Por lo tanto, es cada vez más importante que las instituciones financieras adopten la digitalización con IA para seguir siendo competitivas en el mercado.
Un estudio de McKinsey & Company encontró que la digitalización del proceso de solicitud de crédito puede mejorar la eficiencia y reducir los costos en un 25%. Además, también puede aumentar la satisfacción del cliente y reducir la tasa de abandono de solicitudes de crédito.
la digitalización de la solicitud de crédito con la ayuda de la inteligencia artificial es un proceso que puede proporcionar varios beneficios tangibles a las instituciones financieras y los solicitantes de crédito. La automatización y la precisión mejorada pueden ayudar a tomar decisiones más informadas y reducir los riesgos asociados con la concesión de créditos.
En Latinoamérica, la adopción de la digitalización con IA y machine learning en el ciclo de crédito está en constante crecimiento.
De acuerdo con un estudio de Deloitte, se espera que para el año 2023, el 44% de las instituciones financieras de la región utilicen machine learning para la evaluación de riesgos crediticios.
Para aquellas instituciones financieras que buscan adoptar estas tecnologías, GDS Link ofrece soluciones de gestión de riesgos crediticios basadas en inteligencia artificial y machine learning. Con experiencia y tecnología de vanguardia, pueden ayudar a las instituciones financieras a mejorar la eficiencia, precisión y rentabilidad de sus operaciones crediticias.
