Inteligencia Artificial en el sector bancario: un negocio no tan arriesgado

Lola Serrano, Directora Comercial de Banca y Seguros de Microsoft Ibérica.

Se suele perder la noción del tiempo mientras se espera ansiosamente una actualización del estado de la solicitud de un préstamo. Es una situación habitual en Europa, pues la sociedad actual sigue funcionando a crédito. Sin embargo, hasta 37 millones de europeos no tienen acceso a un crédito responsable, sino que dependen de otros medios menos formales, como “vivir al día”, intentando ser autosuficientes con el efectivo, tratar con casas de empeño, o recurrir a prestamistas para obtener dinero a corto plazo con altos intereses.

En paralelo, los bancos europeos se encuentran bajo la presión de reducir la tasa de préstamos después de que el Banco Central Europeo descubriera que estaban supervisando préstamos improductivos que ascendían a más de 850.000 millones de euros. Esto significa que, incluso si los europeos optan por vías más tradicionales, el acceso a un crédito u otros tipos de servicios financieros va a seguir siendo difícil, pues los bancos deben ser ahora más estrictos.

Por tanto, ¿cómo puede el sector financiero europeo satisfacer de forma responsable las necesidades de crédito de los clientes, sin dejar de aumentar los flujos de ingresos en un entorno cada vez más adverso al riesgo? La Inteligencia Artificial (IA) y el machine learning están demostrando ser las armas secretas, permitiendo a las instituciones financieras más innovadoras adaptar productos y servicios para los clientes que buscan tomar el control de su futuro financiero. 

AdviceRobo, una de las principales fintech de Europa, está transformando el modelo tradicional de evaluación de riesgos con un nuevo sistema de puntuación de crédito psicográfico, solución que aprovecha el big data y la inteligencia artificial de Microsoft para facilitar a los bancos europeos el proceso de evaluación del riesgo y la solvencia de un nuevo cliente; su “voluntad” de pagar los préstamos y ver qué producto de este tipo es el más adecuado para sus circunstancias.

Todo aquel que desee solicitar un préstamo, tan solo debe responder a un cuestionario online en el que se incluyen preguntas, que van desde los hábitos de gasto hasta el razonamiento conceptual. Una vez contestado, los solicitantes reciben inmediatamente una puntuación basada en un sistema que se va actualizando continuamente. La puntuación se envía a través de una API a la entidad financiera que puede tomar una decisión en base a estos datos sobre la concesión o no del crédito. Gracias al big data, las instituciones financieras que utilizan la plataforma de IA de AdviceRobo han experimentado una mejora en la tasa de aceptación de préstamos óptimos de hasta un 20%.

Además, esta nueva forma de hacer análisis permite a las instituciones financieras monitorizar continuamente los préstamos en busca de riesgos o anomalías. Gracias al machine learning, AdviceRobo puede ofrecer a los clientes estrategias personalizadas que les ayuden a prevenir las ejecuciones hipotecarias y los proteja del consumo excesivo de crédito. Al asesorar de forma preventiva a los que tienen préstamos más arriesgados, los bancos están reduciendo el número de préstamos en mora y disminuyendo la tasa de incumplimiento en un 38%.

Los créditos y préstamos, por naturaleza, son un negocio arriesgado. Aplicando la Inteligencia Artificial y proporcionando nuestros conocimientos psicométricos únicos, eliminamos los riesgos. Ya se trate de trabajadores autónomos, startups o millenials, aliviamos la tensión de los clientes, al tiempo que ayudamos a aumentar el retorno de la inversión para las entidades financieras”, comenta Diederick van Thiel, Director Ejecutivo de AdviceRobo.

Pero mitigar el riesgo y conceder a las personas acceso a un crédito responsable es sólo una pieza del rompecabezas. Los consumidores también deben confiar en los sistemas financieros y sentirse capacitados para utilizar el crédito, tomando decisiones de inversión informadas y, en consecuencia, llevando el control de su seguridad financiera.

Mientras Europa continúa disfrutando de tasas de interés relativamente bajas y de baja volatilidad, Cognitive Scale y Bridgeweave están listos para lanzar una solución de Inteligencia Artificial con la que esperan democratizar el mercado de transacciones, al proporcionar información sobre inversiones a los ciudadanos europeos que deseen participar en el mercado de valores. La colaboración ayudará a personas de cualquier profesión y condición social y les hará capaces de tomar decisiones de inversión con mayor conocimiento, al compartir la información necesaria y personalizada para capitalizar de forma efectiva su crédito.

“No hay dos inversores iguales, pero algunas estructuras de gestión de activos siguen agrupando a los clientes basándose en grandes clasificaciones rígidas e impersonales”, afirma Akshaya Bhargava, fundador de Bridgeweave. “A pesar de las diferencias significativas en su capacidad para arriesgar, a muchos clientes se les coloca en el mismo segmento, asignándoles el mismo gestor, con la misma visión y asesoramiento. Pero ahora, gracias a la Inteligencia Artificial, somos capaces de segmentar a los inversores de forma más precisa y ofrecer una visión de alta calidad a medida que nunca antes había sido posible”.

Aprovechando tecnologías como el machine learning, servicios cognitivos, big data y la Inteligencia Artificial, fintechs en toda Europa están trabajando para crear productos y servicios que cumplan con los estándares institucionales, que proporcionen asesoramiento responsable y asequible, y reconstruyan la confianza de los consumidores en la transparencia de las instituciones financieras.

Es asombroso pensar lo vinculada que puede estar la disposición de crédito con nuestros sueños. A veces, sin un préstamo estudiantil, no hay título. Sin tarjeta de crédito, no hay viajes. Sin aval, no hay hipoteca. Y por cada uno de estos objetivos y proyectos, el sector financiero europeo está invirtiendo e innovando en tecnología que nos ayudará a conseguir financiación y a dar crédito cuando sea necesario.

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