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.

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.

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.

¿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.

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.

¿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.

¿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 ”.

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.

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