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Inteligencia artificial en el otorgamiento de crédito

La Inteligencia Artificial (IA) avanza a un ritmo vertiginoso; su aportación en las distintas industrias es considerable desde el punto de vista cuantitativo y cualitativo, tanto que, según un estudio realizado por PWC en 2017, la adopción de IA dará como resultado que la economía global crezca 14% para 2030, con lo que agregará 15.7 billones de dólares y un cambio generalizado en la forma de hacer debido al enorme poder y potencial que tiene.

 

Tomando como base la definición del Consejo de Estabilidad Financiera, la inteligencia artificial es el conjunto de teorías y de algoritmos que permiten que las computadoras lleven a cabo tareas que requieren capacidades propias de la inteligencia humana, por ejemplo, la percepción visual, el reconocimiento de voz o la interpretación de un texto teniendo en cuenta el contexto en el que se produce y, en ocasiones, mejorando dichas capacidades.

 

La mayoría de las aplicaciones de inteligencia artificial que existen en la actualidad pertenecen a la rama del aprendizaje automático conocido como machine learning, que consiste en conseguir que una computadora extraiga conclusiones a partir del análisis estadístico de los datos que se introducen mediante un proceso que va mejorando de modo automático conforme se incorpora más evidencia al algoritmo.

 

Teniendo en cuenta lo anterior, ¿qué impacto tendrá la IA en el sector financiero? Su aportación es grande y va desde analizar una gran cantidad de datos desestructurados en tiempo real, hasta crear modelos que ayudan a detectar fraudes de manera automática, analizar el comportamiento de los usuarios, detectar actividades sospechosas, evitar el ingreso de recursos de procedencia ilícita y facilitar las condiciones para el otorgamiento de crédito.

 

En este artículo nos detendremos en el otorgamiento de crédito, por lo que implica su colocación en el desempeño del negocio de las entidades financieras. En esta actividad, la IA permite mayor precisión, automatización y rapidez, mediante la combinación de algoritmos y big data para promocionar créditos más seguros; reducir costos al limitar el contacto cara a cara entre la institución financiera y el cliente; aumentar la automatización del proceso de otorgamiento de créditos, lo que puede aumentar el volumen de financiamiento; disminuir los tiempos de revisión de las solicitudes por el uso de información histórica; así como dar mayor objetividad y transparencia en la asignación de créditos.

 

De acuerdo con cifras del World Economic Forum (WEF), para 2020 la inversión global en inteligencia artificial por parte de las instituciones financieras alcanzaría los 10 mil millones de dólares, una inversión significativa en términos de implementación de tecnología para las empresas, porque la industria de los servicios financieros ve a la AI como una manera de brindar servicios más eficientes y seguros.

 

Si vemos los datos del WEF y PWC podemos dimensionar el enorme poder y potencial que tiene la IA. Y si consideramos lo que una entidad obtiene con la IA en el proceso de otorgamientos de créditos, podemos plantear que el potencial en la economía es mayor por lo que implica un crédito para una entidad productiva, porque la mayor capacidad analítica permite mejorar las evaluaciones y acelerar los plazos de concesión de créditos; además, el uso de información no estructurada puede derivar en un aumento del número de clientes elegibles, al facilitar este análisis a entidades de reciente creación o que actúan en mercados nuevos de los que se dispone de poca información, como es el caso de las Sofomes.

 

Actualmente las Sofomes de Asofom cuentan con procesos muy eficientes para la otorgación de créditos en unos minutos y no en meses como sucede con la banca tradicional donde el proceso puede ir de dos hasta ocho meses, mientras que con una Sofom puede ser de dos semanas o menos; sin embargo, con el uso de herramientas digitales, el tiempo se reduce a unas cuantas horas, lo que representa un enorme beneficio para los usuarios del crédito y de la institución.

 

La IA aplicada al otorgamiento de crédito, en definitiva, contribuirá a tener avances cualitativos y cuantitativos

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