Provenir compañía mundial en software de toma de decisiones de riesgo por medio de la Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) para el sector financiero, da a conocer las características claves que debe tener una plataforma de decisiones de riesgo.
Así se ofrece una experiencia óptima, para cumplir con las necesidades organizacionales, ya sea de una startup, fintech o entidad bancaria tradicional. Vea más noticias empresariales
El vicepresidente Ejecutivo de Provenir para Latinoamérica, José Luis Vargas, señaló que, “para tomar decisiones de riesgo de crédito que sean precisas, debe existir un fácil acceso a los datos durante todo el ciclo de vida del crédito”.
La tecnología ayuda a la toma de decisiones de riesgo crediticio, pero el uso de herramientas o plataformas desarticuladas pueden ser un obstáculo para crear modelos eficientes, debido a la interoperabilidad de las partes o softwares, el acceso limitado a datos alternativos, e incluso, dificultades técnicas que pueden surgir como el entendimiento y manipulación del código.
“Las ofertas de análisis de riesgo nacieron descentralizadas, pero actualmente existen soluciones integrales que ayudan a construir estrategias de riesgo de crédito usando todo el potencial de la IA y el acceso unificado, de forma rápida y sencilla”, agregó Vargas.
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Estrategia de riesgo crediticio
Algunos de los beneficios que se obtienen al usar una plataforma unificada, para implementar una estrategia de riesgo de crédito, exitosa son:
- Control sin códigos: anteriormente, los modelos de análisis de riesgo requerían un entendimiento especializado en programación y manejo del código de software; sin embargo, el enfoque actual es facilitar su uso para aquellos tomadores de decisiones que no tienen este tipo de conocimientos técnicos, con herramientas sencillas e intuitivas, permitiendo ahorrar tiempo, optimizar la rentabilidad y mejorar la capacidad de respuesta a las necesidades cambiantes de los consumidores.
- Acceso a los datos: El Informe de Investigación de Banca Digital, reveló que solo el 27% de las instituciones financieras califican el acceso a los datos como algo sólido. Una base de datos centralizada y de fácil acceso, permite que los tomadores de decisiones de riesgo puedan gestionar la tecnología de manera más eficiente y aprovechar los datos para tomar decisiones inteligentes. Así, las instituciones pueden usar datos convencionales y alternativos, durante todo el ciclo de vida del cliente y del producto, para mejorar su oferta y reducir el riesgo al otorgar un crédito.
- Optimización automática: La toma de decisiones se vuelve más precisa cada vez que se usa, gracias al Machine Learning, al monitoreo de resultados y a la retroalimentación de datos históricos. Con este seguimiento, se pueden realizar ajustes en tiempo real con procesos supervisados por expertos, que nutren las estrategias de riesgo a futuro y fortalecen las bases de datos de forma automática.
- Gestión completa del ciclo de vida del cliente: Con un control centralizado del proceso es posible hacer un seguimiento y obtener feedback constante de los consumidores, a los que se les ofrece productos o servicios financieros personalizados y acordes a sus necesidades. De esta forma, es posible analizar, actuar sobre datos de procesos anteriores y calcular el nivel de fraude en distintas etapas y contextos de los clientes.
- Crecimiento y confianza: Uno de los grandes beneficios de una plataforma de acceso unificado es que es capaz de escalar junto al crecimiento del negocio. “Esto beneficia a todo el ecosistema, ya que se puede contar con el respaldo de una IA completa e integrada capaz de adaptarse a decisiones de expansión y cambios de rumbo, sin tener que cambiar su infraestructura tecnológica o vincular nuevos programas que puedan generar problemas de interoperabilidad”, explican desde Provenir.
Las instituciones que han aplicado plataformas integrales en sus modelos de riesgo han manifestado una gran oportunidad para crear nuevos productos para sus clientes, optimizando automáticamente la toma de decisiones. Además, posibilita la democratización del acceso a datos convencionales y alternativos, para contribuir a la inclusión financiera de las poblaciones no bancarizadas, sin correr mayores riesgos y reduciendo el nivel de fraude.
