El incumplimiento crediticio de los consumidores y las pequeñas empresas es un desafío persistente para los bancos, las cooperativas y los prestamistas alternativos. Si bien muchas personas se están recuperando de la agitación económica de 2020, las tasas de incumplimiento siguen aumentando en 2022, en particular para las tarjetas y los préstamos para automóviles, según los índices de S&P/Experian.
Reducir el incumplimiento es fundamental para los negocios crediticios y debe comenzar en la toma de decisiones en la originación del crédito. Pero, ¿cómo pueden las instituciones financieras ver un impacto real en la disminución de los incumplimientos de pago cuando tienen pocos datos y es difícil contar con los conocimientos necesarios para evaluar el riesgo de manera más efectiva?
Impulsar la toma de decisiones crediticias con Machine Learning es clave. Cuando se alimentan los modelos de decisión con múltiples fuentes de datos alternativas, las soluciones de aprendizaje automático y predictivo facilitan la comprensión y la predicción de la capacidad de pago real de un solicitante y la probabilidad de incumplimiento de pago.
Reducción del riesgo de incumplimiento con decisiones crediticias impulsadas por Machine Learning
El camino hacia la rentabilidad es aprobar más clientes solventes, pero para poder lograrlo es fundamental tener una comprensión real y detallada del flujo de caja y el perfil de pago de cada solicitante y ser capaz de predecir cómo éstos podrían fluctuar a lo largo del tiempo. Igualmente se deberá validar el historial bancario para verificar que no haya relación con perfiles con récords fraudulentos.
A diferencia de hace algunas décadas, cuando los otorgantes de crédito limitaban sus análisis a los datos de las agencias de crédito como Experian y Equifax, ahora pueden acceder a una gran cantidad de datos alternativos. Sin embargo, el desafío actual es cómo dar sentido a todos esos datos y ponerlos a trabajar para descubrir información procesable para la toma de decisiones de riesgo.
Para lograr los resultados deseados en el tiempo correcto resulta fundamental trabajar con científicos de datos que tengan una gran experiencia en servicios financieros y la industria del riesgo. Contar con este tipo de talento experto le permitirá acelerar la creación de modelos de decisiones crediticias basados en ML que pueden predecir de manera confiable el riesgo crediticio, aprovechando datos actuales e históricos de fuentes internas y externas como por ejemplo transacciones bancarias, informes crediticios de múltiples agencias y datos alternativos que pueden provenir de open banking o incluso ser aportados directamente por el cliente en formatos tradicionales.
Machine learning en acción
Si bien la mayoría de las instituciones financieras saben que necesitan invertir en IA/ML, muchas no tienen la infraestructura o la experiencia para aprovechar los últimos avances de estas tecnologías. Echemos un vistazo más de cerca a cómo dos empresas lograron un impacto sustancial en sus resultados, con la ayuda de expertos en Ciencia de Datos y tecnología de decisiones crediticias con Machine Learning.
Una Institución financiera dedicada a créditos de consumo duplicó su negocio en un año
Un pionero y líder en préstamos de consumo necesitaba minimizar el riesgo y mejorar la colocación de un nuevo producto crediticio sin garantías. No tenían una plataforma de originación o toma de decisiones y no pudieron construirla. La asociación con GDS Link equipó al otorgante de créditos con una plataforma de toma de decisiones de crédito moderna y con análisis basado en Machine Learning, datos agregados de una amplia gama de fuentes y flujos de trabajo de originación automatizados para mayor eficiencia y ahorro de costos.
Con una mayor agilidad para evaluar eficazmente el riesgo crediticio y acelerar la otorgación de créditos, en un año el prestamista duplicó su negocio de $20 millones de dólares en créditos otorgados a $50 millones en préstamos en menos de un año.
Especialistas en financiamiento de camiones redujeron los costos y lograron mayores rendimiento en la toma de decisiones crediticias
Uno de los mayores proveedores de préstamos especializados para la financiación de camiones y remolques en América del Norte necesitaba un reemplazo potente pero rentable para su antigua plataforma de análisis, necesitaba modernizar la toma de decisiones crediticias y la originación de préstamos. Dado que era muy costoso licenciar y mantener el antiguo sistema, recurrieron a GDS Link y su plataforma basada en Machine Learning, Modellica.
Con una plataforma en la nube que puede usar modelos de aprendizaje automático personalizados o modelos llave en mano para una implementación rápida, la empresa se puso en marcha rápidamente. Pudieron adaptarse fácilmente y lograron tener una solución de toma de decisiones de vanguardia, y a un costo reducido, con una gestión diaria mas sencilla que les aportó mejor visibilidad y control del negocio y el riesgo.
Acelere el impacto en sus resultados con una solución de decisión crediticia inteligente
Para mejorar el control del riesgo y lograr mejores préstamos, cada vez más proveedores de servicios financieros están encontrando socios tecnológicos para lograr un acceso rápido y fácil a las capacidades del Machine Learning, con el asesoramiento de científicos de datos experimentados.
Aprovechar una plataforma de aprendizaje automático alojada en la nube como Modellica Pro de GDS Link, requiere muy poca participación del equipo de TI del cliente, por lo que ahorra tiempo y dinero. Las organizaciones también se benefician de la colaboración con los científicos de datos de GDS Link que tienen una gran experiencia en servicios financieros.
GDS Link ayuda a las instituciones financieras de todos los tamaños a comprender cómo funcionan los modelos predictivos y las mejores fuentes de datos a usar, de esta forma pueden sentirse seguros sabiendo que sus modelos con ML se monitorean y reajustan continuamente según sea necesario para seguir funcionando bien en el tiempo.
Modellica Pro brinda la escala, la velocidad y las capacidades predictivas para ayudar a las instituciones financieras a reducir significativamente el riesgo, impulsar los ingresos y aumentar su ventaja competitiva.
