Con los avances digitales y desarrollo de nuevas tecnologías como la nube, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, las instituciones financieras cuentan con diversas herramientas para ofrecer un mejor servicio a sus clientes y dar soluciones más eficientes a las operaciones que realizan.
Entre ellos se encuentra la adopción de información no estructurada en procesos como el otorgamiento de créditos a usuarios y empresas, una alternativa prometedora pero también con el riesgo que implica el uso de datos por fuera de los más convencionales como balances contables y reportes financieros.
¿En qué consisten los principales desafíos para el sector en general y para las decisiones en materia de créditos?
Un importante 95% de las empresas identifican la gestión de datos no estructurados como un tema desafiante. Fuente: Techreport |
La gestión de datos financieros es un conjunto de procesos y políticas que permiten la consolidación de la información financiera, el cumplimiento de las normas y leyes contables y la producción de informes financieros detallados.
Entre los principales desafíos con riesgos y oportunidades para el sector se destacan:
El 97,2% de las organizaciones están invirtiendo en Big Data e inteligencia artificial. Fuente: Techjury |
Los métodos de credit scoring son algoritmos evalúan el riesgo de crédito de un solicitante de financiamiento entre “bueno” y “malo” según su probabilidad de default. Para realizarlo, los modelos de riesgo de crédito utilizan como insumo dos tipos de variables: los números contables publicados en reportes financieros y la información proveniente de los mercados financieros como retornos de las acciones y precios de la deuda.
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Un enfoque alternativo y novedoso es la incorporación de la información textual para mejorar la evaluación del riesgo crediticio con datos cualitativos. Esta información incluye:
Con estos insumos, se implementa una técnica denominada análisis de sentimiento que utiliza el procesamiento del lenguaje, análisis de texto y herramientas computacionales para clasificar comentarios subjetivos de diferentes usuarios. Así, a la información textual expresada en cualquier formato se asigna un número que representa un tipo y grado de opinión transformando la información cualitativa en cuantitativa y comparable.
Este índice se integra en el sistema de calificación con un peso adecuado y puede ser utilizado para la evaluación de clientes para los que se cuenta con información limitada. Sin embargo, el uso de esta información presenta retos:
En suma, el potencial de las nuevas tecnologías y el Big Data en el sector de los servicios financieros es innegable. Los desafíos a sortear son complejos, pero se abren numerosas oportunidades para la mejora de las experiencias de los clientes, la eficiencia operativa y gestión de riesgos.
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