Inteligencia Artificial y Gestión Crediticia: Claves para Reducir Riesgo, Optimizar Costos y Mejorar la Competitividad

En el contexto del Innovation Day desarrollado el 8 de Julio en la ciudad de Asunción, Paraguay, se abordó en múltiples charlas el impacto de las nuevas tecnologías y en particular de la IA.  

En el actual mercado crediticio, cada decisión cuenta. La Inteligencia Artificial (IA) está redefiniendo cómo las instituciones financieras otorgan créditos, previenen fraudes, optimizan costos y gestionan la cobranza.  

En el CX Innovation Day, nuestro Head of Sales y consultor experto en tecnologías aplicadas al negocio financiero Martín Riera compartió cómo estas tecnologías están transformando la industria y cómo Addalitica las implementa de forma real y medible. 

Vanesa Cañete, quien moderó el panel relacionado a Tecnologías Exponenciales, nos consultó respecto de la injerencia de la IA en los procesos de Riesgo, desarrollando el tema a partir de cuatro consultas. A continuación, se mencionan las devoluciones surgidas de la charla.   

¿Cómo impacta la inteligencia artificial en la reducción del riesgo y la optimización de costos dentro del mercado crediticio competitivo actual? 

La IA permite evaluaciones más precisas y rápidas gracias al análisis de datos masivos en tiempo real.  

Esto incluye información tradicional y datos alternativos como facturas de servicios o historial de alquiler, logrando decisiones más ágiles y justas, especialmente para perfiles con poco historial crediticio. 

La IA permite el Análisis avanzado y scoring inteligente, apoya a los procesos de Detección temprana de fraudes y anomalías de comportamiento, como así también apoya al Cumplimiento normativo y auditoría de decisiones 

Se mencionaron ejemplos de cada caso, se destacó el caso de una fintech centroamericana orientada a segmento bajo, que redujo fraudes recurrentes identificando patrones por ubicación. Otro caso mencionado que generó consultas es las capacidades de procesamiento de altos volúmenes, donde se indicó la necesidad de un banco líder que logró procesar 60 millones de registros en menos de una hora utilizando nuestro motor de decisión en su modalidad Spark. 

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La IA no solo mejora la precisión, también reduce costos operativos y acelera procesos que antes eran manuales.  En Addalitica hemos visto casos donde el 75% de los créditos ya se otorgan de forma 100% automatizada. 

Los aspectos más relevantes para la optimización de costos incluyen la Automatización de onboarding y análisis documental, la automatización del proceso decisorio logrando la Aceleración de aprobaciones que llevaban semanas a minutos y también realizando una Asignación eficiente de recursos y una importante reducción de errores, que redunda en eficiencia y rentabilidad.   

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¿De qué manera la automatización y los modelos inteligentes pueden transformar la evaluación crediticia para Pymes y empresas integrales, y qué desafíos enfrentan en su implementación? 

Ya hace unos años se incorporó la automatización en los procesos de evaluación de empresas, logrando acelerar los procesos y disminuir la intervención humana. El uso de la IA y el aprendizaje automático permiten evaluaciones crediticias aún más rápidas y precisas, incorporando procesos como la captura automática de balances y la derivación inteligente de casos.  

Se resume a dos aspectos que apalancan esta transformación, por un lado la Evaluación crediticia inteligente para Pymes y Empresas, y por el otro es el Onboarding digital corporativo con workflows automáticos el que acelera en forma notable la operatoria.   

En este contexto surgten tres desafíos principales: seguridad de datos, integración con sistemas legacy y todo el ecosistema, y la necesidad de explicabilidad de los modelos. 

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Somos conscientes de los desafíos que representa la alta morosidad en el contexto actual. ¿Cómo puede la transformación digital del crédito, mediante la tecnología, aprovechar la analítica y la automatización para contribuir a la reducción de la morosidad? 

La cobranza inteligente reemplaza la segmentación tradicional por modelos predictivos que determinan el mejor canal de contacto, la probabilidad de incumplimiento y la estrategia más efectiva. 

Este enfoque desafía las estrategias vigentes, acoplando Modelos de cobranza temprana y judicial, como así también esquemas de Prevención de morosidad con analítica avanzada.  

Estos modelos permiten priorizar esfuerzos y mejorar los índices de recuperación, incrementando la rentabilidad y reduciendo pérdidas. 

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Conclusión 

Como destacó Martín Riera en su participación en el CX Innovation Day, la clave no está solo en la tecnología, sino en cómo se integra de forma segura, explicable y ágil al flujo de negocio. En Addalitica combinamos motores de decisión, modelos de IA y automatización para ofrecer soluciones end-to-end que reducen riesgos, optimizan costos y mejoran la competitividad. 

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