Todos los negocios enfrentan desafíos de muy diferentes índoles, pero cuando nos referimos a aquellos que basan parte significativa de sus ingresos en el crédito - como los sectores financiero, telecomunicaciones y departamental o minorista-, éstos son los primeros en enfocar su atención y esfuerzo en alternativas creativas y hasta desafiantes para intentar sobrevivir a un entorno tan cambiante, con competidores tradicionales e innovadores, aspirando a satisfacer las diferentes expectativas de sus nichos de mercado y trascender a través de la creación de valor, bajo la premisa del cumplimiento regulatorio correspondiente y las políticas establecidas en la institución.

Tanto para cumplir las funciones cotidianas de la empresa como para ir más allá en la creación de valor, la gestión de ésta a través de la identificación, la representación estadística o matemática y el monitoreo de los riesgos inherentes, debe ser eficaz y efectiva, de tal forma que permita a las organizaciones reinventarse de manera ágil y con una visión integral. Lo anterior facilita la toma de decisiones, pues les agrega características oportunas, disciplinadas, consisitentes e informadas y así lograr que su aplicación se transforme en rentabilidad y resiliencia en el tiempo. (https://bettysco.com/)

Ejecutivos responsables de las áreas de Administración de Riesgos de instituciones bancarias líderes en el mundo, así como expertos en la industria, coinciden en señalar que una sólida gestión de riesgos es sinónimo de rentabilidad, adaptabilidad y estabilidad -y cada vez más con rumbo a la  innovación.  El sector financiero, uno de los más avanzados en la adopción de este tipo de prácticas, ha entendido, desarrollado y/o adquirido e integrado estos recursos con la vista puesta en generar ventajas competitivas respecto al mercado o los competidores, además del cumplimiento normativo.

La convergencia de las nuevas tecnologías impacta prácticamente a todos los negocios. En el caso del sector financiero, por ejemplo, implica cambios en su modelo operativo, lo cual amenaza al paradigma de ejecución tradicional, al igual que a sus productos o a la manera de aproximarse a sus clientes, debido principalmente a la presencia de organizaciones creativas y con respuestas sincrónicas a la propensión de sus clientes, utilizando la tecnología como soporte, y que actualmente se conocen como Fintech, Bigtech y Criptomonedas, entre otros varios elementos tecnológicos.

Hoy en día, es indispensable para este tipo de empresas aplicar la ciencia de datos, Big Data y generar información estructurada desde su obtención. El potencial de la aplicación de Inteligencia Artificial (IA), el aprendizaje automático (AA), el uso de biométricos y el reconocimiento del lenguaje natural, por ejemplo, son tecnologías que se vuelven imperativas a adoptar ya que permiten habilitar a la banca como servicio (Banking as a Service) y la banca abierta (Open Banking). Es decir, la transformación digital orilla a los negocios a replantear sus modelos.  Así, el reto no es cambiar o desaparecer: de no cambiar la condena será desaparecer. Por tanto, la pregunta en realidad es cómo hacerlo: siendo vanguardista, estando detrás pero cerca de la ola de la innovación, o quedando a la retaguardia, invirtiendo lo mínimo posible y siendo más bien poco diligente.

En este contexto, La #IA y el Aprendizaje Automático son una oportunidad para consolidar un ecosistema que se caracteriza por el fomento de la innovación y la transformación digital de procesos, enfocado en ell análisis de riesgos, la gestión automatizada del… Click To Tweet

Las soluciones de analítica avanzada, en general, ayudan a resolver los retos de la gestión del riesgo crediticio, pero ¿cómo saber cuál es la mejor solución de gestión de riesgo que cubrirá todo el proceso? Contemplando, al menos, la administración de los modelos de riesgos en uso o sus alternativas, hasta el resumen y la visualización de indicadores, así como los resultados para la toma pertinente de decisiones operativas y estratégicas.

De acuerdo con Chartis Research, proveedor líder de investigación y asesoramiento práctico sobre todos los aspectos de la tecnología de riesgo, la mejor opción es aprovechar las tecnologías de vanguardia de los líderes del mercado y decantarse por soluciones con un enfoque integrado que les otorgue facilidades desde el inicio. La idea es adquirir tecnología que permita cumplir con los requisitos regulatorios y contables en el horizonte, como los mencionados en Basilea II, III y IV, y lo propio de NIIF 9; además, utilizar la misma plataforma para desarrollar, cuestionar y poner en práctica las estrategias y las tácticas de negocio de manera eficiente.

Por otro lado, el uso de la Inteligencia Artificial y del Aprendizaje Automático (IA y AA) pueden servir para comprender el comportamiento de los clientes y del mercado y, por tanto, establecer una toma de decisiones eficaz. La IA y el AA ayudan a los gestores del negocio a enfrentar retos como lograr la hiper-personalización o microsegmentación de sus clientes, industrializar procesos, obtener provecho de las redes sociales para representar con más elementos disponibles la calificación para el crédito o al cliente, y aprovechar el comportamiento de los usuarios en los entornos digitales.

SAS es reconocido como líder en los Cuadrantes de Riesgos de Chartis RiskTech® para Model Risk Governance Solutions y Riesgo de Crédito 2.0 (Banking Book) en 2019, así como en el Cuadrante mágico de Gartner para Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático en 2020, gracias a la completez, integración y oferta de sus soluciones que respaldan las diferentes etapas del ciclo de vida del comportamiento del cliente (a través del crédito) de una manera holística.

Hoy en día, los casos de éxito de organizaciones financieras que ya están utilizando la IA y el AA , y que están viviendo la transformación digital, destacan la importancia de aceptar el compromiso de estar verdaderamente basados en datos y listos para la nube. Es fundamental para todos los niveles de la organización tener una comprensión profunda del negocio, pero también de la ciencia de los datos para poder prepararlos, modelarlos, evaluar, obtener resultados, implementar y de ahí regresar a la comprensión del negocio y la creación de nuevos modelos de trabajo.