Skip to main content

Industry: Credit Risk Management

La Guía Definitiva de Análisis de Riesgo Crediticio: Beneficios y Desventajas de los Microservicios

blog

La Guía Definitiva de Análisis de Riesgo Crediticio: Beneficios y Desventajas de los Microservicios

¿Qué es el Análisis de Riesgo Crediticio?

El análisis de riesgo crediticio se refiere al proceso de evaluar la probabilidad de incumplimiento de los prestatarios y medir las posibles pérdidas que los prestamistas pueden sufrir debido a los incumplimientos crediticios. Esto implica analizar diversos factores como el historial crediticio del prestatario, su salud financiera y otras métricas relevantes para determinar su solvencia crediticia.

Las instituciones financieras dependen en gran medida del análisis de riesgo crediticio para tomar decisiones de préstamo informadas y gestionar su exposición al riesgo crediticio. Al analizar el riesgo crediticio, las instituciones financieras pueden identificar posibles pérdidas y tomar medidas proactivas para minimizarlas. Esto puede incluir medidas como establecer tasas de interés apropiadas, requerir garantías o avales y establecer políticas y procedimientos de gestión de riesgos.

Sin embargo, depender únicamente del análisis de riesgo crediticio sin soluciones adecuadas de gestión de riesgos puede tener consecuencias graves. Por ejemplo, si un prestamista no logra identificar y mitigar los posibles riesgos crediticios, esto podría conducir a pérdidas significativas que, en última instancia, podrían afectar la estabilidad financiera y la reputación del prestamista. Por lo tanto, es esencial que las instituciones financieras tengan políticas y procedimientos sólidos de gestión de riesgos para manejar efectivamente los posibles riesgos crediticios.

¿Cómo se utiliza el software de gestión de riesgos crediticios para el análisis de riesgos?

El software de gestión de riesgos crediticios es una herramienta especializada utilizada por las instituciones financieras para evaluar y gestionar el riesgo de incumplimiento de los prestatarios. Utiliza técnicas avanzadas de análisis y modelado para proporcionar una evaluación integral de la solvencia crediticia de un prestatario, ayudando a los prestamistas a tomar decisiones informadas sobre aprobaciones de préstamos, tasas de interés y otros términos y condiciones. El software de gestión de riesgos crediticios también puede monitorear y analizar carteras de créditos, proporcionando evaluaciones continuas de riesgo y alertas sobre posibles problemas. Al automatizar gran parte del proceso de gestión de riesgos crediticios, este software permite a las instituciones financieras mejorar la precisión y eficiencia de sus prácticas de gestión de riesgos, lo que finalmente conduce a mejores resultados comerciales.

¿Qué significa esto para los programadores?

Mientras hablamos, miles de programadores en todo el mundo están lidiando frenéticamente con mensajes de error y buscando entre millones de líneas de código para corregir cualquier error de desarrollo que amenace con riesgos de una brecha de datos que podría aniquilar sus respectivos universos en cualquier momento. Uf. De vez en cuando, entra en escena un nuevo concepto, un profeta que promete un futuro mejor. Más recientemente, este futuro se presenta en forma de una arquitectura de microservicios, el cumplimiento de la promesa de acoplamiento suelto de la Arquitectura Orientada a Servicios (SOA).

Para brindarte una comprensión más profunda de lo que esto significa para los programadores, hemos creado esta guía definitiva de análisis de riesgo llena de ideas valiosas para ayudarte en tu proceso de evaluación de riesgos. Como una organización que recibe información de diversos profesionales de gestión de riesgos y múltiples fuentes, vemos los beneficios de utilizar microservicios en las instituciones financieras, los aspectos positivos y las desventajas de implementarlos a largo plazo, y las diferencias entre ellos y el enfoque tradicional y monolítico para el desarrollo.

Microservicios: Soluciones de análisis de riesgos

Al evaluar riesgos y errores de desarrollo, los programadores en todas partes dicen: “Todo se está rompiendo, siempre”. Sin embargo, esto no es una catástrofe; esta es la frágil realidad del desarrollo de software, donde cada empresa es como una casa de naipes unida con notas adhesivas y bebidas energéticas.

De vez en cuando, surgen nuevos conceptos que ofrecen a los programadores la posibilidad de aliviar los indicadores clave de riesgo. El nuevo concepto en cuestión es el uso de microservicios. Juntos, exploraremos su papel en la gestión de riesgos y en el aumento del rendimiento empresarial para los desarrolladores de software en todo el mundo.

Entonces, si estás pensando en dar el salto a los microservicios, sigue leyendo.

3 Beneficios de los Microservicios en la Gestión de Riesgos

Un buen lugar para comenzar es comprender tres beneficios de alto nivel que han impulsado la adopción de microservicios y el papel que desempeñan en la gestión de soluciones de análisis de riesgos.

1) Los Microservicios son Ágiles

Permíteme presentarlo como una historia. Un hipotético Director de Riesgo Crediticio haría que su equipo exponga una puntuación como un servicio como parte del proceso de evaluación crediticia. El Director de Operaciones es responsable de ese proceso. En el contexto de la exposición de la puntuación, todos están de acuerdo en que si el proceso de evaluación crediticia proporciona siete variables al servicio de puntuación, el servicio devolverá una puntuación.

Mientras no viole el contrato: dame siete puntos de datos y te daré una puntuación, no importa cómo se calcule la puntuación. Si el equipo de gestión de riesgos descubre nuevas fuentes de datos analíticos que pueden utilizar o si se crea un nuevo modelo de puntuación, son libres de implementarlo; ese cambio no afectará negativamente al proceso de evaluación crediticia. Este nivel de agilidad permite a los profesionales de riesgos adaptarse rápidamente a un panorama de factores de riesgo cambiantes.

2) Los Microservicios son Resilientes

Has escuchado que debido a que un microservicio es autónomo y tiene un acoplamiento suelto, el fallo de un servicio tiende a ocurrir de forma aislada del resto del sistema. En el ejemplo anterior, siempre y cuando el servicio que se expone cumpla con el contrato original, los procesos que dependen del servicio no se romperán. Ambos lados del contrato: dame siete variables y te daré una puntuación, pueden cumplir los términos del contrato de la mejor manera posible. El proceso de evaluación crediticia puede recuperar las variables de la mejor manera que considere adecuada, y el servicio de puntuación puede calcular la puntuación de la mejor manera posible. Si se cumple el contrato, ninguno de los dos se verá afectado.

3) Los Microservicios son Abiertos

En este punto, la mayoría de los microservicios están diseñados para aprovechar REST como el mecanismo de intercambio de datos. REST ha demostrado ser seguro, ligero y flexible. Esta naturaleza abierta representa un enorme potencial en la creación de procesos de extremo a extremo para satisfacer las necesidades operativas de la empresa.

Ahora que tienes una idea de por qué los microservicios podrían significar un futuro mejor para los desarrolladores de software, es esencial que los gestores de riesgos conozcan las ventajas y desventajas de usarlos a largo plazo.

Análisis de Riesgos en una Arquitectura de Microservicios: Las ventajas y desventajas a largo plazo de los microservicios

La naturaleza ágil, resiliente y abierta de una arquitectura de microservicios son beneficios significativos a primera vista, pero nada es perfecto. ¿Qué pasa a largo plazo?

Esta serie de preguntas y respuestas profundiza en la implementación de los microservicios y algunos de los aspectos positivos y desafíos a largo plazo.

¿Cómo han cambiado los microservicios el desarrollo de aplicaciones?

La visión de crear un entorno empresarial con acoplamiento suelto ha sido un Santo Grial durante mucho tiempo. Si bien las mismas teorías y técnicas mostraron promesas con servicios web basados en XML y SOAP, la implementación de microservicios respalda mejor un enfoque ágil para el desarrollo. La descomposición de procesos monolíticos de extremo a extremo brinda a los diseñadores de productos y procesos, así como a los desarrolladores, la flexibilidad para crear soluciones que sean más adecuadas para su propósito. Esto permite a estos profesionales definir capacidades más discretas, lo que permite a los desarrolladores crear funciones discretas, una solución más apropiada para el problema comercial que deben resolver.

¿Cuáles son los problemas de riesgo más comunes que afectan la implementación de microservicios?

Los microservicios representan otro cambio de paradigma operativo y de desarrollo. Estos cambios siempre presentan desafíos para la implementación. La madurez arquitectónica de una organización suele ser el obstáculo más significativo para la adopción e implementación. Si una organización no está en condiciones de facilitar la exposición de microservicios, por ejemplo, debido a sistemas heredados que no admiten la mensajería abierta, esto obstaculizará la implementación.

¿Tienes alguna preocupación con respecto al estado actual de los microservicios?

Mi mayor preocupación con respecto al estado de los microservicios es la posibilidad de que una organización no pueda asegurar adecuadamente sus puntos finales. Debido a la naturaleza ligera de los microservicios, no son una tecnología prescriptiva. En contraste, SOAP está regulado por un organismo de normalización que garantiza la disponibilidad de recomendaciones de seguridad prescriptivas. Los microservicios no están regulados, por lo que la implementación potencial es muy “Salvaje Oeste”.

¿Qué técnicas y herramientas de seguridad considera más efectivas para asegurar los microservicios?

La eficacia de las técnicas y herramientas de seguridad depende del entorno en el que se implementa el microservicio, pero veámoslo desde una perspectiva general. Los microservicios no se prestan al modo “tradicional” de seguridad, ya que los componentes no están conectados, por lo que no comparten acceso a un repositorio de datos común (piensa en el control de identidad). Para evitar realizar llamadas a un servicio de autenticación en cada instancia, el uso de OAuth (Open Authorization) como protocolo de delegación puede garantizar simultáneamente la seguridad y la agilidad del sistema.

¿Qué deben tener en cuenta los desarrolladores al trabajar en microservicios?

Al trabajar en microservicios, los desarrolladores deben ser simples y discretos. Un servicio no debe ser complicado. Debe resolver un problema singular. Debe ser tan simple como: Dame siete puntos de datos, y te daré una puntuación. Nada más.

¿Cuál es el futuro de los microservicios, y dónde se encuentran las mayores oportunidades?

Una de las mayores oportunidades en microservicios radica en la posibilidad de reutilización. Por ejemplo, muchas organizaciones requieren la capacidad de referencia rápida de información de empleados para ajustar el nivel de habilidad a una tarea específica. En lugar de escribir el código para buscar la información requerida cada vez que se utiliza en un proceso, la organización podría desarrollar un servicio de búsqueda de empleados que se pueda reutilizar en cualquier proceso que necesite la información.

¿Qué lenguajes de programación, marcos y herramientas utiliza Provenir para habilitar la creación de microservicios?

Provenir implementa una técnica de desarrollo basada en la teoría de grafos en lugar de utilizar un lenguaje como Java o Scala. Los grafos se diseñan y desarrollan utilizando el Estudio de Provenir y se implementan en nuestro Motor de Decisiones. Como parte del desarrollo, los usuarios pueden exponer puntos finales basados en REST. Estos puntos finales permiten exponer decisiones, análisis, procesos, etc., como microservicios. También proporcionamos herramientas que permiten la prueba y la documentación de los servicios expuestos.

Para comprender mejor el concepto en su conjunto, es importante entender las diferencias definitorias entre los microservicios y el enfoque tradicional y monolítico en la gestión de riesgos.

Microservicios vs. Monolito

A menos que hayas estado viviendo bajo una roca sin Wi-Fi, en cuyo caso cuestionaría tu capacidad para leer este artículo, probablemente hayas escuchado el concepto de microservicios comparado con un estilo arquitectónico monolítico. La comparación con el monolito es una excelente manera de explicar las características de un estilo de microservicios, ya que ambos conceptos arquitectónicos existen en un marcado contraste: grande e interconectado, pequeño y discreto.

Para esta sección de la guía, compararemos los microservicios con el enfoque monolítico en el desarrollo para obtener una comprensión básica del concepto.

Microservicios

Parte de un concepto arquitectónico en el que el enfoque se centra en servicios discretos que hacen una cosa y la hacen muy bien. En el contexto de la toma de decisiones sobre riesgos, un grupo de analistas dentro de una organización podría ser responsable de desarrollar y exponer puntuaciones como microservicios.

**El científico de datos o los analistas se centrarían en desarrollar puntuaciones realmente buenas y asegurarse de que estas puntuaciones proporcionen continuamente resultados de calidad. Luego, expondrían estas puntuaciones como servicios discretos que podrían ser llamados para proporcionar puntuaciones excelentes y precisas. Un grupo de operaciones podría desarrollar aplicaciones o procesos que llamen a estas puntuaciones en el momento adecuado, aprovechando estas puntuaciones en un proceso de decisión.

El Monolito

La mayoría de las veces, los procesos comerciales están diseñados para ser procesos de extremo a extremo. Eso es lo que llamamos una arquitectura monolítica. Todas las partes del proceso de toma de decisiones se desarrollan como un único proceso complejo y completo. Consideremos nuevamente las puntuaciones, como ejemplo. Si deseas realizar un cambio en una puntuación, puede requerir una gran cantidad de coordinación, refactorización o redesarrollo del proceso, luego pruebas antes de implementar nuevamente.

¿Qué sigue?

Ahora que hemos profundizado en los microservicios… ¿qué sigue? ¿Hacia dónde se dirige la industria? El uso de microservicios en la tecnología financiera puede simplificar cómo conviertes tus puntuaciones, modelos de riesgo y otros componentes de análisis en servicios para su uso en procesos de originación y toma de decisiones de préstamos. ¿Simple, verdad? Pero no olvides que contar con la base de las puntuaciones correctas, los datos y los modelos de riesgo es fundamental. Y si deseas implementar análisis avanzados como IA/ML, es posible que te enfrentes a desafíos adicionales, a pesar de las amplias mejoras que ofrece a lo largo del ciclo de modelado.Para obtener más información sobre cómo implementar algoritmos de IA avanzados (¡y tal vez informar aún más microservicios poderosos!), continúa leyendo aquí.

Leer el blog

LATEST BLOGS

La guía ideal para m...

blog La guía ideal para motores de toma de decisiones ¿Qué es un motor de toma de decisiones y cómo ...

Los mejores podcasts...

blog Los mejores podcasts 2020 de fintech y la banca que nos inspiran Muchos aeropuertos sólo están operando parcialmente, varias ...

7 Razones para Usar ...

blog 7 Razones para Usar Salesforce para la Originación de Créditos/Préstamos y la Toma de Decisiones de Riesgo Desayuné en ...
Diez fintechs que están transformando los préstamos a las PYMEs

Diez fintechs que es...

blog Diez fintechs que están transformando los préstamos a las PYMEs Aceptando el desafío y acelerando el proceso de préstamo ...
Los Beneficios y Riesgos de los Emojis en los Pagos ‎😃🤫🧐

Los Beneficios y Rie...

blog Los Beneficios y Riesgos de los Emojis en los Pagos ‎😃🤫🧐 Tú y un amigo planean una salida al ...

Cerrando la brecha d...

blog Cerrando la brecha de financiamiento para las PYME 10 empresas que adoptan la innovación en préstamos Las PYMEs continúan ...

La Guía Definitiva d...

blog La Guía Definitiva de Análisis de Riesgo Crediticio: Beneficios y Desventajas de los Microservicios ¿Qué es el Análisis de ...

Optimización de la O...

blog Optimización de la Orquestación de Datos para la Prevención de Fraudes en Aplicaciones Cómo la respuesta no siempre radica ...

Aprovecha el Poder d...

En el dinámico sector financiero actual, Provenir ofrece una plataforma avanzada que integra la incorporación de clientes, la gestión de ...

¿La distancia social...

En el contexto del COVID-19, el mercado financiero de América Latina ha experimentado una aceleración en la adopción de tecnología ...

Herramientas de inte...

Provenir presenta sus herramientas de integración de datos, diseñadas para permitir a las organizaciones financieras acceder a la información crítica ...

Operacionalizando Mo...

blog Operacionalizando Modelos de Risco Desde el equipo de marketing global y regional de Provenir, realizamos un estudio para obtener ...
Loading...

Continue reading

La promesa de la IA: Mejore la toma de decisiones a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente

blog

La promesa de la IA: Mejore la toma de decisiones a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente

Brendan Deakin, Vicepresidente de Ventas, América del Norte

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 avanzar en tus mundos necesitas subir de nivel en tu juego. Debe averiguar qué elementos juntar para crear las cosas que necesita no solo para sobrevivir sino también para prosperar.

La toma de decisiones de riesgo de hoy también se trata de evolucionar más allá de lo básico. Cuando comienzas a tomar decisiones de riesgo de crédito, es posible que sólo tenga lo esencial: algunos datos, algunas herramientas de flujo de trabajo, alguna automatización básica. Pero para realmente subir de nivel tu toma de decisiones, necesitas más. Más datos, más automatización, procesos más sofisticados, predicciones más prospectivas. Y para hacer eso, necesitas IA.

Todos hemos visto los resúmenes de fin de año, las predicciones para 2022 y los informes de tendencias fintech en curso. (Nota: incluso hemos realizado nuestra propia encuesta de propiedad de 400 líderes en servicios financieros y banca. ¿Quiere ver lo que está de moda y lo que no está de moda?. Y todos están de acuerdo: la inteligencia artificial y el aprendizaje automático llegaron para quedarse. El 64% de los encuestados dijo que la IA es actualmente una característica importante de sus decisiones de riesgo o la considera una de las características más importantes al seleccionar un sistema, y ​​el 86% de los ejecutivos de servicios financieros planean aumentar su inversión en IA.

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, y puede ser prohibitivamente costoso. Y si logra implementar un proyecto de IA exitoso, puede llevar meses (o más) ver resultados tangibles de retorno de la inversión. “El 56 % de los directores ejecutivos globales esperan que pasen de 3 a 5 años antes de ver un ROI real en su inversión en IA”. ¿Quién tiene tiempo para eso?

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

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 crediticio lo cual impulsa el crecimiento, aumenta la agilidad y hace que tu negocio sea más competitivo. Por ejemplo, el cliente de Provenir, Pinjam Modal, vio un gran aumento de rendimiento en la precisión de su toma de decisiones, con una reducción de la tasa de errores en un 60 %. La IA, implementada y utilizada correctamente, tiene la capacidad de impulsar mejoras en el rendimiento de múltiples maneras.

Amplíe su base de clientes

La IA le permite decir sí con confianza a los clientes que no has podido aprobar antes, lo que impulsa el crecimiento del negocio sin sacrificar el rendimiento. ¿Cómo? La IA voltea tu análisis de riesgo tradicional. En lugar de comenzar con un conjunto de reglas claras y una toma de decisiones basada 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 necesitar conocer la historia que cuentan los datos antes de comenzar a tomar una decisión, ¡la IA identifica esas historias para ti!

¿Qué significa esto para tu base de clientes y, a su vez, para tu negocio? Con IA, ya no estás limitado a buscar clientes con los atributos de tu base de préstamos existente. En su lugar, puedes utilizar modelos de IA para descubrir nuevos patrones en los datos que te permitan prestar 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 llegada.

Apoye la Inclusión Financiera

No podemos hablar de los beneficios de la IA sin mencionar la inclusión financiera. Dentro de los Estados Unidos, el 24% de la población se encuentra sub-bancarizada y otro 10% está completamento no-bancarizado. Aproximadamente 3.600 millones de personas en Asia no tienen acceso al crédito formal y hay alrededor de 200 millones de personas sin servicios bancarios en América Latina. A nivel mundial, hasta un tercio de todos los adultos (1700 millones en el último recuento, según la base de datos Global Findex) carecen de cualquier tipo de cuenta bancaria, lo que significa que el acceso a los servicios financieros es difícil para un número notable 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 con un débil o inexistente historial crediticio. Es como encontrar un atajo secreto: los datos estaban allí, 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 15-30% sin cambios en las tasas de pérdida. Estas cifras incluyen préstamos a prestatarios previamente ignorados. La IA le brinda a tu organización la oportunidad de apoyar a los consumidores sub-bancarizados y no-bancarizados en sus trayectorias financieras.

Identifica el Fraude + Diga que Sí más Seguido

¿Sabías que las pérdidas por fraude de identidad alcanzaron los $56 mil millones en el 2020? En el mundo digital de hoy, donde todos los tipos de ataques de fraude, no sólo el fraude de identidad, son cada vez más sofisticados y generalizados, ¿cómo saber realmente quién es legítimo y quién no?

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 IA para la detección de fraudes es su capacidad de volverse más inteligente con cada transacción que procesa. Por lo tanto, incluso cuando los estafadores evolucionan sus métodos, tus modelos de IA pueden usar datos en tiempo real para identificar nuevos patrones, aprender y adaptar las 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 suceda, el 75% dijo que la reducción de los falsos positivos y el 56% dijo que la reducción del fraude en los pagos era un resultado clave de sus sistemas de IA.

Sea Más Competitivo Con Precios Optimizados

El aumento de la competencia significa que debes hacer la oferta correcta al precio correcto. El uso de IA para la optimización de precios no sólo hace que tus productos sean más atractivos, sino que te permite maximizar la rentabilidad. ¿Como hace esto? 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 en grupos de precios, puedes acercarte más que nunca a los precios personalizados. Los prestamistas innovadores también utilizan IA para medir la propensión de un solicitante a comprar y combinan esta información con la solvencia para determinar la tasa más atractiva.

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

Amplíe Su Relación Con Ofertas Personalizadas Para Ventas Incrementales y Ventas 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 contigo para un producto específico, pero ¿qué sucede cuando no les ofreces otros productos que necesitan exactamente en ese momento? Lo encuentran en otro castillo. En estos días, la lealtad a instituciones financieras particulares está disminuyendo rápidamente: el 31% de los consumidores encuestados cambiará de proveedor principal por cualquier motivo, desde niveles de tarifas y recompensas hasta problemas de seguridad y conveniencia. Según Financial Brand, “mientras que el 66% de los clientes esperan que las empresas entiendan sus necesidades y expectativas únicas, solo el 32% de los ejecutivos dicen tener la capacidad total de convertir los datos en precios, ofertas y productos personalizados en tiempo rea

¿Qué ventaja tienes sobre tus competidores cuando se trata de clientes existentes? Datos. Montones. 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. Entra en escena la IA.

Con los modelos de IA correctos y la toma de decisiones automatizada, puedes analizar los datos de tus clientes y realizar automáticamente las ofertas de ventas incrementales y cruzadas en el momento más probable que conviertan. 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 IA. Conviértete en el único castillo que necesitan tus clientes para todas sus necesidades de servicios financieros demostrando que realmente comprendes y te anticipas a sus necesidades.

Prediga y Prevenga 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? ¿Utilizas 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 precisas de los cobros 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 delincuencia 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: puedes reducir la cantidad de clientes que se ven obligados a cobrar y puedes construir relaciones más sólidas con tus clientes. Algo así como la llegada de los juegos online: trabajar con un socio en tiempo real produce mejores resultados y una mayor tasa de ganancias. Como dice Forbes, “El aprendizaje automático 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 ”.

Organiza Tus Recursos

En cualquier iniciativa, es fundamental estar organizado. 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 la IA de manera rápida y eficiente, y ves los beneficios más rápido de lo que creías posible. Eso es una estrategia ganadora.

¿Deseas obtener más información sobre cómo mejorar tu toma de decisiones en todo el ciclo de vida de riesgo del crédito en menos de 60 días? Obtén el eBook.

Y no te pierdas nuestro Power Panel en Finovate Europe, donde hablaremos con otros expertos de la industria sobre el uso de decisiones impulsadas por IA para generar valor. ¡Ven a vernos a la feria!

¿Deseas obtener más información sobre cómo mejorar sus decisiones a lo largo del ciclo de vida del riesgo de crédito en menos de 60 días?

Obtén el e-book

LATEST BLOGS

La guía ideal para m...

blog La guía ideal para motores de toma de decisiones ¿Qué es un motor de toma de decisiones y cómo ...

Los mejores podcasts...

blog Los mejores podcasts 2020 de fintech y la banca que nos inspiran Muchos aeropuertos sólo están operando parcialmente, varias ...

7 Razones para Usar ...

blog 7 Razones para Usar Salesforce para la Originación de Créditos/Préstamos y la Toma de Decisiones de Riesgo Desayuné en ...
Diez fintechs que están transformando los préstamos a las PYMEs

Diez fintechs que es...

blog Diez fintechs que están transformando los préstamos a las PYMEs Aceptando el desafío y acelerando el proceso de préstamo ...
Los Beneficios y Riesgos de los Emojis en los Pagos ‎😃🤫🧐

Los Beneficios y Rie...

blog Los Beneficios y Riesgos de los Emojis en los Pagos ‎😃🤫🧐 Tú y un amigo planean una salida al ...

Cerrando la brecha d...

blog Cerrando la brecha de financiamiento para las PYME 10 empresas que adoptan la innovación en préstamos Las PYMEs continúan ...

La Guía Definitiva d...

blog La Guía Definitiva de Análisis de Riesgo Crediticio: Beneficios y Desventajas de los Microservicios ¿Qué es el Análisis de ...

Optimización de la O...

blog Optimización de la Orquestación de Datos para la Prevención de Fraudes en Aplicaciones Cómo la respuesta no siempre radica ...

Aprovecha el Poder d...

En el dinámico sector financiero actual, Provenir ofrece una plataforma avanzada que integra la incorporación de clientes, la gestión de ...

¿La distancia social...

En el contexto del COVID-19, el mercado financiero de América Latina ha experimentado una aceleración en la adopción de tecnología ...

Herramientas de inte...

Provenir presenta sus herramientas de integración de datos, diseñadas para permitir a las organizaciones financieras acceder a la información crítica ...

Operacionalizando Mo...

blog Operacionalizando Modelos de Risco Desde el equipo de marketing global y regional de Provenir, realizamos un estudio para obtener ...
Loading...

Continue reading

Mitos vs. Realidades al Actualizar la Tecnología de Toma de Decisiones de Crédito

blog

Mitos vs. Realidades al Actualizar la Tecnología de Toma de Decisiones de Crédito

Potenciándote: Cómo los Bancos Pueden Aprovechar la Toma de Decisiones Automatizada de Riesgo Crediticio para Obtener Más Agilidad y Velocidad

Las instituciones financieras están bajo presión, y los bancos no son una excepción. Con la creciente competencia de las fintech, neobancos y otros proveedores de servicios financieros, los bancos están sintiendo la presión. La pandemia de Covid-19 ha acelerado la digitalización más rápido de lo esperado, y los consumidores son aún más reacios a la fricción en sus experiencias de cliente, ya sea al comprar electrodomésticos, vacaciones, vehículos o al solicitar crédito. Según McKinsey, la industria “avanzó cinco años en adopción digital por parte de consumidores y empresas” en tan solo ocho semanas. Además, tenemos un problema de datos. Antes de la pandemia, el comportamiento del consumidor era inherentemente más predecible, pero la pandemia cambió eso y aún no está claro si los datos tradicionales (y nuestras análisis de esos datos) se mantendrán válidos. Entonces, ¿cómo pueden los bancos centrarse en el crecimiento y satisfacer las necesidades y expectativas de los consumidores, al mismo tiempo que gestionan eficazmente el riesgo? En muchos casos, significa que es hora de examinar sus datos y tecnología de toma de decisiones.

Actualizar su tecnología de toma de decisiones de riesgo crediticio puede parecer desalentador. Pero estamos aquí para hablar sobre algunos de los mitos que persisten en torno a la actualización de su tecnología, y la realidad contraria.

Mito #1: Los Datos de Crédito Tradicionales son Suficientes

Realidad: Los datos de crédito tradicionales rara vez son suficientes para pintar una imagen precisa y completa de la solvencia crediticia de los clientes. Fuentes de datos alternativas, como información de telefonía móvil, alquiler y servicios públicos, presencia en redes sociales y web, y datos de banca abierta, pueden ayudarlo a obtener una visión más integral de la salud financiera potencial de los clientes, así como su capacidad y disposición para pagar.

Realidad: Los datos de crédito tradicionales rara vez son suficientes para pintar una imagen precisa y completa de la solvencia crediticia de los clientes. Fuentes de datos alternativas, como información de telefonía móvil, alquiler y servicios públicos, presencia en redes sociales y web, y datos de banca abierta, pueden ayudarlo a obtener una visión más integral de la salud financiera potencial de los clientes, así como su capacidad y disposición para pagar.

El Desafío de los Datos:

Hay una gran cantidad de datos disponibles y a menudo se encuentran en entornos aislados, lo que dificulta su acceso y aumenta los costos de integración en su proceso de toma de decisiones. Además, es fácil asumir que más datos son la respuesta, pero no siempre es lo que necesita. La clave para optimizar tu estrategia de datos no es necesariamente tener más datos, sino tener los datos adecuados en el momento adecuado. Según IDC, en 2022 “se generarán más de cien mil exabytes de datos, cruzando el umbral de 100k por primera vez”. Sin embargo, el 74% de los tomadores de decisiones encuestados dijeron que luchan con la estrategia de riesgo crediticio de su organización porque los datos no son fácilmente accesibles, y el 70% afirmó que los datos alternativos no se integran fácilmente en su sistema de toma de decisiones actual. El uso de datos alternativos para complementar los datos de crédito tradicionales (principalmente datos de agencias) es fundamental para no solo brindarle una vista más precisa y en tiempo real de la solvencia crediticia de sus clientes, sino también para ampliar su mercado crediticio. Al ser más inclusivo y decir sí a personas que pueden tener puntajes de crédito tradicionales más bajos, está mejorando la inclusión financiera y asegurando un mayor acceso a servicios financieros, al mismo tiempo que hace crecer su negocio.

Mito #2: Es Demasiado Costoso Actualizar

Realidad: Puede ser fácil asumir que cambiar tu tecnología de toma de decisiones implicará una gran inversión inicial (sin mencionar el temor de “desperdiciar” inversiones anteriores en tu tecnología heredada). Pero cuanto más envejecen tus sistemas de toma de decisiones, más les costará a largo plazo. Además, encontrará ahorros de costos cuando sea más autosuficiente y ya no dependa de su equipo de TI/desarrollo o proveedores externos para realizar cambios en sus flujos de decisiones.

El Desafío del Costo:

El panorama económico actual en un mundo posterior a Covid significa que las presiones de costos están presentes en todas partes. Por lo tanto, no es sorprendente que a veces los bancos sean reacios a considerar el cambio de plataformas tecnológicas. Con las horas de tiempo e inversiones monetarias realizadas en la implementación de infraestructura de toma de decisiones, puede parecer un desperdicio alejarse de los sistemas heredados. Pero es importante no dejar que el miedo a las inversiones pasadas te detenga. Porque ese panorama económico actual también significa una competencia creciente, expectativas cada vez más exigentes de los consumidores y un entorno normativo en constante cambio. Adquirir nuevos clientes, retener a los clientes existentes, prevenir el fraude, satisfacer los requisitos de cumplimiento… todo se vuelve más costoso a medida que tus sistemas envejecen. La actualización de tu tecnología de toma de decisiones en realidad resulta en un menor costo total de propiedad, gracias a la eliminación de retrasos en el lanzamiento de productos y en las iteraciones que le hacen perder clientes, la capacidad de automatizar flujos de decisiones de riesgo para procesos más eficientes y una mejor detección y prevención del fraude.

Mito #3: Es Demasiado Difícil Revisar Nuestros Sistemas Actuales

Realidad: No es una situación de todo o nada. Busca soluciones de toma de decisiones que puedan funcionar en paralelo con tu software actual o formas de orquestar sus datos de manera más eficiente con un ecosistema de datos. Esto puede generar aceptación en otros departamentos y áreas de negocio cuando ven la eficiencia mejorada y la forma en que la tecnología actualizada mejora el proceso general de toma de decisiones.

El Desafío de la Dificultad:

Hemos hablado del aspecto del costo de la actualización, que suena desalentador, pero se trata de algo más que dinero. A menudo se dedican muchas horas de trabajo a elegir e implementar plataformas de toma de decisiones, entonces, ¿por qué optar por hacerlo todo de nuevo? Porque los beneficios a largo plazo lo valen y puede que no sea tan difícil como parece. Rara vez es necesario reemplazar toda tu tecnología de toma de decisiones de una sola vez (lo cual, seamos honestos, puede ser una tarea enorme cuanto más grande y compleja sea su organización). Hay plataformas de toma de decisiones más flexibles y ágiles disponibles que pueden integrarse o ejecutarse junto con tus flujos de trabajo existentes, o puede optar por actualizar una línea de negocio a la vez. La clave es elegir una plataforma tecnológica que facilite esto y tenga experiencia en reemplazar plataformas de toma de decisiones de la competencia (por ejemplo, Provenir tiene una gran experiencia en reemplazar sistemas de toma de decisiones heredados y de la competencia, y puede ponerlo en funcionamiento rápidamente, sin importar cuán grande sea la implementación).

Mito #4: La Tecnología en la Nube No Cumplirá con Nuestros Requisitos de Cumplimiento (compliance)

Realidad: Ya sea en las instalaciones o en la nube, las instituciones de servicios financieros deben cumplir con estándares increíblemente altos en cuanto a seguridad de datos, protección y regulaciones de cumplimiento. Y estas regulaciones están evolucionando rápidamente. Las soluciones heredadas (especialmente las instaladas en las instalaciones) pueden no ser lo suficientemente flexibles o capaces de evolucionar lo suficientemente rápido como para mantenerse al día, lo que deja vulnerabilidades en sus procesos de cumplimiento y seguridad.

El Desafío del Cumplimiento (compliance)

Existen aspectos variados para cumplir con los requisitos de cumplimiento en la industria bancaria (requisitos normativos, gestión de riesgos, privacidad de datos, diligencia debida del cliente). Mejorar tu eficiencia y garantizar la coherencia en tus procesos de toma de decisiones es una forma en que la toma de decisiones automatizada puede ayudar. Con la ayuda de la incorporación del aprendizaje automático e IA, puede ayudar a reducir el sesgo y optimizar aún más sus procesos de toma de decisiones. Además, automatizar la recopilación y el procesamiento de datos puede ayudarte a cumplir mejor con las regulaciones de protección de datos. Pero uno de los mayores beneficios de la actualización de tu tecnología de toma de decisiones en cuanto al cumplimiento es la flexibilidad y la capacidad de escalar; las regulaciones de cumplimiento cambian rápidamente, y cuanto más grande o global sea tu organización, más regiones y regulaciones deberás cumplir. Las plataformas de toma de decisiones ágiles y basadas en la nube pueden evolucionar junto con los cambios en el panorama normativo. (Y asegúrate de buscar certificaciones de seguridad adicionales como ISO/IEC 27001).

Mito #5: La Toma de Decisiones de Riesgo Automatizada Aumenta el Riesgo de Fraude

Realidad: Tener una toma de decisiones de riesgo más eficiente y la capacidad de acceder, integrar y actuar sobre datos de fraude asegura que pueda detectar y prevenir el fraude en tiempo real. Analizar vastas cantidades de datos de diversas fuentes (incluido el historial de transacciones, la actividad de la cuenta, el comportamiento del usuario, así como fuentes de datos alternativas) con el beneficio del aprendizaje automático e IA puede ayudar a identificar patrones sospechosos y anomalías que pueden indicar actividad fraudulenta.

El Desafío del Fraude:

El fraude es un desafío constante para las instituciones financieras, y la detección y prevención efectiva del fraude es esencial. La toma de decisiones automatizada de riesgo crediticio puede ayudar a abordar este desafío al proporcionar análisis más rápidos y precisos de los datos para identificar patrones de fraude potenciales. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y detectar señales de alerta tempranas de actividades fraudulentas. Al combinar datos de múltiples fuentes y utilizar algoritmos sofisticados, puede obtener una visión más completa del riesgo de fraude y tomar decisiones informadas para proteger a su institución y a sus clientes.

En resumen, actualizar tu tecnología de toma de decisiones de riesgo crediticio puede ser una inversión valiosa para los bancos que buscan mejorar tu agilidad, velocidad y capacidad para satisfacer las necesidades de los clientes en un entorno digital y competitivo. Al superar los mitos y comprender la realidad de las actualizaciones tecnológicas, los bancos pueden aprovechar los beneficios de una toma de decisiones automatizada y basada en datos para impulsar tu crecimiento y éxito en el mercado.

Leer el blog

LATEST BLOGS

La guía ideal para m...

blog La guía ideal para motores de toma de decisiones ¿Qué es un motor de toma de decisiones y cómo ...

Los mejores podcasts...

blog Los mejores podcasts 2020 de fintech y la banca que nos inspiran Muchos aeropuertos sólo están operando parcialmente, varias ...

7 Razones para Usar ...

blog 7 Razones para Usar Salesforce para la Originación de Créditos/Préstamos y la Toma de Decisiones de Riesgo Desayuné en ...
Diez fintechs que están transformando los préstamos a las PYMEs

Diez fintechs que es...

blog Diez fintechs que están transformando los préstamos a las PYMEs Aceptando el desafío y acelerando el proceso de préstamo ...
Los Beneficios y Riesgos de los Emojis en los Pagos ‎😃🤫🧐

Los Beneficios y Rie...

blog Los Beneficios y Riesgos de los Emojis en los Pagos ‎😃🤫🧐 Tú y un amigo planean una salida al ...

Cerrando la brecha d...

blog Cerrando la brecha de financiamiento para las PYME 10 empresas que adoptan la innovación en préstamos Las PYMEs continúan ...

La Guía Definitiva d...

blog La Guía Definitiva de Análisis de Riesgo Crediticio: Beneficios y Desventajas de los Microservicios ¿Qué es el Análisis de ...

Optimización de la O...

blog Optimización de la Orquestación de Datos para la Prevención de Fraudes en Aplicaciones Cómo la respuesta no siempre radica ...

Aprovecha el Poder d...

En el dinámico sector financiero actual, Provenir ofrece una plataforma avanzada que integra la incorporación de clientes, la gestión de ...

¿La distancia social...

En el contexto del COVID-19, el mercado financiero de América Latina ha experimentado una aceleración en la adopción de tecnología ...

Herramientas de inte...

Provenir presenta sus herramientas de integración de datos, diseñadas para permitir a las organizaciones financieras acceder a la información crítica ...

Operacionalizando Mo...

blog Operacionalizando Modelos de Risco Desde el equipo de marketing global y regional de Provenir, realizamos un estudio para obtener ...
Loading...

Continue reading

La Reinvención de la Banca

blog

La Reinvención de la Banca

Por qué los bancos necesitan asegurar la resiliencia y la innovación para lograr rentabilidad a largo plazo

A medida que la estabilidad económica parece convertirse cada vez más en algo del pasado, ¿qué significa esto para los bancos tradicionales? Con una interrupción tras otra en el sector de servicios financieros, está claro que la resiliencia es imprescindible. Según McKinsey, “los bancos deberán volverse más resistentes y reinventar sus modelos de negocio para superar el actual período volátil y lograr un crecimiento y una rentabilidad a largo plazo”. Pero, ¿qué significa realmente la reinvención? ¿Y es posible reinventar rápidamente los modelos de negocio? Vamos a analizar algunos de los desafíos clave a los que se enfrenta la industria bancaria y las formas en que mejorar las capacidades de toma de decisiones de riesgo crediticio puede ayudar a resolver algunos de estos desafíos.

Disruptores en la Banca:

Los bancos y la industria financiera en su conjunto enfrentan muchos desafíos, entre los que se incluyen las fintech y los bancos desafiantes. Pero la necesidad de mantenerse al día con la competencia no es el único obstáculo al que se enfrentan los bancos.

Regulaciones en Evolución: Cumplir con diversos requisitos regulatorios siempre es un desafío, pero se vuelve aún más difícil cuando esas regulaciones están en constante evolución. Observemos el mundo de Compra Ahora, Paga Después como ejemplo: a medida que esta oferta de servicios financieros no tradicionales continúa creciendo y cambiando en todo el mundo, cada vez más bancos tradicionales prestan atención. Sin embargo, ingresar al mercado puede estar lleno de problemas de cumplimiento, lo que puede ser costoso y llevar mucho tiempo, y como resultado, dificulta su capacidad para innovar y responder rápidamente a las cambiantes necesidades de los clientes.

Aumento de la Digitalización: Si los últimos años nos han enseñado algo, es que más cosas de las que se pensaba posible se pueden hacer de forma digital. Los clientes cada vez quieren canales digitales para satisfacer TODAS sus necesidades, incluidos los servicios financieros de todo tipo, ya sea solicitar crédito o habilitar la financiación integrada en súper aplicaciones bancarias. Pero esto requiere una clara inversión en tecnología por parte de los bancos para seguir siendo competitivos.

Competencia Creciente: Hablando de mantenerse competitivos, más que nunca, nuevos participantes ingresan continuamente al mercado, compitiendo por una parte de los bolsillos de consumidores cada vez más exigentes. Ya sea jugadores establecidos con nuevas ofertas o innovadoras startups fintech, el panorama está cambiando, lo que pone presión sobre los bancos para reducir costos y mejorar las ofertas, al mismo tiempo que brindan experiencias sin fricciones a los consumidores.

Convertir la Disrupción en Oportunidad:

Pero no todo es sombrío. Los bancos pueden estar en una posición única para lidiar eficazmente con estos disruptores. Como escribe Siobhan Byron, “los bancos establecidos, aunque recién están comenzando a aprovechar el poder de lo digital, tienen una ventaja clave sobre los recién llegados. Es difícil construir rápidamente décadas de conocimiento institucional”. Los bancos también están en una mejor posición para lidiar con cambios en el mercado que hace una década, si pueden aprovechar el análisis de datos y los flujos de trabajo automatizados para tomar “decisiones crediticias mejores y más informadas”.

Entonces, si eres un banco, ¿qué puedes hacer? Busca formas de aprovechar tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la toma de decisiones de riesgo crediticio automatizada y la integración de datos para mejorar la eficiencia, reducir costos y renovar tu enfoque en productos y servicios centrados en el cliente.

Aumentar la Eficiencia: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden mejorar tus modelos de riesgo crediticio, procesando grandes cantidades de datos rápidamente y reduciendo el tiempo y el personal necesarios para las evaluaciones de riesgo y la toma de decisiones crediticias.

Reducir Costos: La automatización del proceso de toma de decisiones de riesgo crediticio reduce la mano de obra requerida, lo que te permite asignar recursos a otras iniciativas estratégicas que pueden ayudar a aumentar tus ingresos y mejorar la experiencia del cliente.

Mejorar la Experiencia del Cliente: Enfócate en la incorporación y gestión sin fricciones del cliente, con decisiones crediticias más rápidas, procesos digitalizados y ofertas de productos más personalizadas (que van desde tasas de interés hasta condiciones de préstamo, ofertas de venta adicional/venta cruzada e incluso estrategias de cobro optimizadas).

Mejorar la Gestión de Riesgos: El análisis avanzado te permite identificar patrones y tendencias clave en el comportamiento del cliente, lo que garantiza evaluaciones de riesgo más precisas y reducción de pérdidas debido a incumplimientos y una mejor detección de fraudes.

Facilitar la Agilidad: Con una tecnología de toma de decisiones más flexible y fácil de usar, puedes realizar cambios en los flujos de trabajo de toma de decisiones rápidamente, responder a cambios en el mercado, satisfacer las demandas cambiantes de los consumidores y lanzar nuevos productos más rápido para mantenerse por delante de la competencia.

Fomentar la Innovación: Al habilitar todos los puntos mencionados anteriormente (con una toma de decisiones más automatizada, análisis avanzado, integración superior de datos, eficiencia mejorada, etc.), puedes fomentar una verdadera cultura de innovación. Permite que tus equipos se centren en iniciativas estratégicas, conocimientos competitivos y desarrollo de productos innovadores para ofrecer ofertas centradas en el cliente que te ayuden a estar por delante de la competencia.

Hoja de Ruta para el Éxito:

Cuanto más grande sea el banco y más complejos sean los sistemas, más intimidante puede parecer implementar cambios en tu software de toma de decisiones o fuentes de datos. Pero no temas, sigue algunos pasos sencillos para incorporar mejoras tecnológicas en tu toma de decisiones de riesgo crediticio, y recuerda, no es todo o nada: busca soluciones de toma de decisiones que puedan funcionar fácilmente junto con tus sistemas actuales y/o socios que tengan experiencia reemplazando sistemas heredados para asegurar una transición fluida.

  1. Evaluar las Capacidades Actuales: Evalúa tus capacidades actuales de toma de decisiones de riesgo crediticio e identifica áreas en las que puedas mejorar tus procesos.
  2. Definir tus Objetivos: ¿Cuáles son tus objetivos al actualizar tu tecnología? Prioriza las áreas que son más importantes para ti (por ejemplo, reducir costos con mejoras en la eficiencia frente a mejorar la experiencia del cliente con capacidades aumentadas de digitalización).
  3. Seleccionar Capacidades Tecnológicas: Elige qué es lo más crítico para actualizar, ¿es la toma de decisiones de riesgo automatizada, el aprendizaje automático, la integración de datos?
  4. Elegir tu Solución: Establece un plan para integrar la tecnología seleccionada en tus sistemas y flujos de trabajo existentes, con un socio que pueda ayudar con los plazos, asignaciones de recursos y hitos importantes.
  5. Probar e Iterar: Asegúrate de que la solución de toma de decisiones de riesgo que elijas te ofrezca la capacidad de probar flujos de trabajo, perfeccionar tus modelos de crédito, integrar fácilmente nuevas fuentes de datos e iterar tus procesos, ¡según tus propios tiempos!

Con la tecnología adecuada en su lugar, no solo puedes lograr todos los objetivos mencionados anteriormente, sino que también puedes maximizar más fácilmente el valor de tus clientes en todo su ciclo de vida. Porque con una toma de decisiones de riesgo crediticio mejorada, puedes moverte de manera más eficiente más allá de la originación y adquisición de crédito y llevar esa experiencia centrada en el cliente a todos los productos y servicios financieros que ofreces. Como señala McKinsey, “los bancos que ya han incorporado modelos de toma de decisiones de crédito de alto rendimiento en su préstamo digital han obtenido tres beneficios clave”, incluyendo un aumento de los ingresos, una reducción de las pérdidas crediticias y ganancias en eficiencia. Entonces, ¿qué estás esperando?

¿Quieres obtener más información sobre cómo mejorar tu tecnología de toma de decisiones?

Obtén más información

LATEST BLOGS

La guía ideal para m...

blog La guía ideal para motores de toma de decisiones ¿Qué es un motor de toma de decisiones y cómo ...

Los mejores podcasts...

blog Los mejores podcasts 2020 de fintech y la banca que nos inspiran Muchos aeropuertos sólo están operando parcialmente, varias ...

7 Razones para Usar ...

blog 7 Razones para Usar Salesforce para la Originación de Créditos/Préstamos y la Toma de Decisiones de Riesgo Desayuné en ...
Diez fintechs que están transformando los préstamos a las PYMEs

Diez fintechs que es...

blog Diez fintechs que están transformando los préstamos a las PYMEs Aceptando el desafío y acelerando el proceso de préstamo ...
Los Beneficios y Riesgos de los Emojis en los Pagos ‎😃🤫🧐

Los Beneficios y Rie...

blog Los Beneficios y Riesgos de los Emojis en los Pagos ‎😃🤫🧐 Tú y un amigo planean una salida al ...

Cerrando la brecha d...

blog Cerrando la brecha de financiamiento para las PYME 10 empresas que adoptan la innovación en préstamos Las PYMEs continúan ...

La Guía Definitiva d...

blog La Guía Definitiva de Análisis de Riesgo Crediticio: Beneficios y Desventajas de los Microservicios ¿Qué es el Análisis de ...

Optimización de la O...

blog Optimización de la Orquestación de Datos para la Prevención de Fraudes en Aplicaciones Cómo la respuesta no siempre radica ...

Aprovecha el Poder d...

En el dinámico sector financiero actual, Provenir ofrece una plataforma avanzada que integra la incorporación de clientes, la gestión de ...

¿La distancia social...

En el contexto del COVID-19, el mercado financiero de América Latina ha experimentado una aceleración en la adopción de tecnología ...

Herramientas de inte...

Provenir presenta sus herramientas de integración de datos, diseñadas para permitir a las organizaciones financieras acceder a la información crítica ...

Operacionalizando Mo...

blog Operacionalizando Modelos de Risco Desde el equipo de marketing global y regional de Provenir, realizamos un estudio para obtener ...
Loading...

Continue reading