Foto: Alan Cortés (NotiPress)
En el panorama económico global, la banca tradicional fue históricamente considerada un pilar importante. Sin embargo, en la era digital se enfrenta a una creciente competencia de las fintech y otros actores emergentes del mercado. Durante décadas, el sistema bancario se posicionó como un innovador tecnológico, pero tras la irrupción de las fintech y los neobancos, muchos de sus procesos parecen ser lentos e incluso obsoletos.
Para mantenerse competitivos, estas instituciones deben adoptar herramientas tecnológicas avanzadas, especialmente en el análisis crediticio, un proceso esencial en la toma de decisiones financieras. Este análisis permite evaluar la capacidad de pago de un cliente para un préstamo o una línea de crédito. En ese sentido, la tecnología puede abrir la puerta a clientes no bancarizados que tienen historial crediticio en diversas fuentes.
La banca ha decidido centrarse en las personas con historial bancario, dejando fuera a muchos sujetos de crédito, hoy gracias a la tecnología, eso puede cambiar", señaló para NotiPress Santiago Etchegoyen, CTO y cofundador de uFlow, compañía aplicada al mercado financiero que cuenta con un motor de decisiones integrado a burós de crédito de manera automatizada e inmediata.
Esta situación representa una oportunidad para los bancos, que pueden ofrecer productos financieros basados en la capacidad de pago de diferentes segmentos. Dichos segmentos pueden ser según el comportamiento histórico en otras entidades y no solo por su historial bancario.
Un ejemplo son las automotrices que otorgan créditos a trabajadores informales sin considerar su historial bancario o estatus migratorio, analizando únicamente su historial crediticio en cualquier entidad. Mediante la tecnología, los bancos pueden acceder de manera automatizada a informes comerciales y diversas fuentes de datos, tanto internas como externas, en menos de un segundo.
Es por ello que, los motores de decisiones tecnológicas consolidan toda la información en un solo servicio y, gracias a los algoritmos avanzados y la posibilidad de incorporar inteligencia artificial, se analizan grandes volúmenes de datos en tiempo real y predicen el riesgo crediticio de cada solicitante, ofreciendo una respuesta de aprobación o rechazo en segundos.
Asimismo, el uso de estas tecnologías permite a los bancos identificar e incluir en sus carteras a clientes cumplidores sin antecedentes bancarios, como trabajadores informales o personas sin historial crediticio previo. "Nuestro motor de decisiones puede observar todo el historial crediticio de una persona y determinar de manera inmediata si califica para un producto específico, independientemente de si cuenta o no con antecedentes bancarios", manifestó Etchegoyen.
Dicho motor analiza el historial en todas las entidades, ingresos y egresos, definiendo la aptitud para un crédito u otro producto financiero. Igualmente, adoptar este tipo de herramientas tecnológicas de automatización y análisis crediticio permite a las instituciones bancarias tradicionales agilizar procesos, reducir errores y mejorar la precisión en sus decisiones financieras.
No obstante, un motor de decisiones ágil, web y cloud, basado en algoritmos y capaz de incorporar machine learning y big data, permite a los bancos recopilar y analizar grandes volúmenes de información, identificando patrones y tendencias cruciales en la evaluación del riesgo crediticio de un cliente. Este motor elimina el sesgo subjetivo de la evaluación manual, quedando solo supeditado a las características de cada política de riesgos determinadas por las empresas financieras.
Sin embargo, México y Latinoamérica cuentan con un mercado laboral informal y, la innovación tecnológica por parte de los bancos es clave para satisfacer la demanda de acceso al crédito. Manteniendo un buen comportamiento financiero y adoptando este tipo de tecnología se puede incluir financieramente a más personas.
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