Prestar es una reminiscencia de la ruleta rusa: nunca se sabe cuándo se disparará. Sin embargo, un banco puede calcular los riesgos crediticios y reducir el número de posibles préstamos incobrables, mientras que un jugador de ruleta rusa no tiene esa posibilidad. En este artículo, decidimos comparar los procesos tradicionales de gestión del riesgo crediticio con el enfoque moderno de inteligencia artificial (IA). Las tecnologías nunca se detienen; Las fintech y los bancos que implementan soluciones de alta gama y se asocian con empresas que desarrollan IA y Machine Learning (ML) tienen una gran ventaja en el mercado. Descubramos los pros y los contras de un proceso de gestión de riesgo de crédito tradicional y veamos cómo la inteligencia artificial aborda las desventajas del antiguo sistema.
El análisis de cartera tradicional no es suficiente para comprender los factores complejos que contribuyen al riesgo crediticio. En cambio, los prestamistas deben adoptar un enfoque más holístico para evaluar la salud financiera de los prestatarios, comenzando antes en el ciclo de vida del cliente. Y con una experiencia de cliente impecable y premium en toda la industria financiera, los prestamistas deben asegurarse de que la solución elegida se integre perfectamente con sus ofertas existentes.Los bancos que han adoptado o planean adoptar soluciones de IA deberán identificar cualquier desviación de sus Principios de Alto Nivel y familiarizarse con los últimos desarrollos en el uso de IA en la industria bancaria.
La adopción de inteligencia artificial (IA) para la evaluación del riesgo crediticio puede convertir volúmenes masivos de datos financieros y de comportamiento del cliente en tiempo real en información útil. Al predecir resultados como qué clientes pueden recibir límites de crédito más altos, la IA puede aumentar los ingresos y la rentabilidad al tiempo que mantiene una experiencia del cliente de primer nivel.
Qué es la gestión del riesgo de crédito: pros y contras
Si está buscando formas de potenciar su gestión del riesgo de crédito, sabe al 100 % lo que significa el riesgo de crédito. Pero, por si acaso, expliquemos un poco; El riesgo de crédito es un término simple que se refiere a los riesgos que asume un banco al prestar dinero. La mayoría de los bancos y organizaciones financieras no pueden evaluar completamente si un cliente cumplirá su compromiso o no.Además, en ocasiones un cambio económico puede cambiar por completo el escenario y alterar el comportamiento de aquellos clientes que siempre han pagado a tiempo. Como resultado, el banco pierde dinero. Entonces, ¿cómo reducen los bancos el número de préstamos incobrables? Gestionan sus riesgos crediticios. Y la mayoría de las empresas están comenzando a implementar soluciones de IA.
La competencia actual en el mercado bancario es fuerte, el número de bancos asegurados por el Fondo de Seguro de Entidades Financieras supera los miles, sin contar los no asegurados.
Uno de los principales aspectos que contribuyen a la competitividad y existencia de bancos y acreedores alternativos es la gestión del riesgo de crédito. Los bancos tradicionalmente establecen parámetros de riesgo crediticio de acuerdo con las oportunidades financieras y solo otorgan préstamos a clientes dentro de ese número.
Es una práctica de reducción de pérdidas cuando un administrador de riesgo crediticio identifica los factores de riesgo y selecciona medidas para administrar futuras actividades crediticias.
Ventajas de la Gestión del Riesgo de Crédito:
Capacidad para medir y predecir los riesgos de cualquier aplicación individual.
• Permite a los bancos planificar estrategias con anticipación para evitar un resultado negativo.
• Utilizando varios modelos de calificación crediticia, es posible descubrir los mejores impulsores para el negocio y determinar el nivel de riesgo al otorgar préstamos. Así, el área de gestión de riesgos permitirá resistir a la competencia del mercado y no ahogarse en créditos impagos.
Ningún acreedor quiere enviar una deuda a cobro si no es absolutamente necesario. Las tarifas de las agencias de cobro de terceros se comen rápidamente los márgenes. Además, la mayoría de los clientes no regresarán cuando comiencen a recibir llamadas de cobro, y adquirir un nuevo cliente puede costar hasta 25 veces más que mantener uno existente.
Desventajas de la gestión tradicional del riesgo de crédito:
La decisión de crédito tradicional se basa en un número limitado de puntos de datos, incluidos los puntajes de las agencias de crédito y la información de la solicitud del prestatario. Un sistema de inteligencia artificial puede crear un perfil de prestatario más holístico, incorporando información alternativa, como facturas de servicios públicos y pagos de alquiler, así como datos permitidos por la normativa, como el historial crediticio del prestatario con otros prestamistas.
Este conocimiento más profundo de la salud financiera de un prestatario puede respaldar decisiones más rápidas, ya sea que el prestatario sea un solicitante nuevo o un cliente existente que solicite más crédito. También admite decisiones más precisas, especialmente para clientes de archivos pequeños con poco o ningún historial crediticio. Las predicciones de riesgo no garantizan porcentajes bajos de préstamos incobrables; el enfoque no es científico, por lo que los resultados pueden juzgarse de varias maneras.
• Los sistemas obsoletos pueden ignorar muchos factores y, por lo tanto, hacer predicciones incorrectas sobre ciertos prestatarios.
• Pérdidas financieras por falla de un modelo de riesgo de crédito.
• Un largo período de tiempo entre una solicitud de préstamo, su aprobación y emisión.
• Los modelos de calificación crediticia pueden proporcionar resultados de calificación completamente diferentes, lo que complica el proceso de préstamo.
• El costo y la mano de obra de la mayoría de los modelos de calificación crediticia son cuestionables.
La falta de herramientas modernas de evaluación de riesgos y la visión limitada de las medidas de riesgo conducen a un análisis incorrecto de la capacidad de pago del prestatario. Es crucial que los bancos o las pequeñas organizaciones crediticias comprendan completamente una reserva para pérdidas crediticias para medir el riesgo crediticio. Como resultado, los cuadros de mando tradicionales de los gestores de riesgo de crédito ya no son suficientes para reconocer a los malos prestatarios entre el resto.
¿Cómo apoya la IA el riesgo de crédito en los bancos?
Con la creciente popularidad de los asistentes virtuales, los vehículos autónomos y los sistemas de gestión automatizados, la IA en combinación con el aprendizaje automático (ML) se está apoderando de cada vez más dominios comerciales. Sigue siendo un puntaje de crédito digital de alta tecnología.
La combinación de inteligencia artificial con la calificación crediticia tradicional ayuda a ejecutar y analizar varios puntos de datos sobre los prestatarios, incluidos los históricos y transaccionales. Al cubrir más datos, puede predecir el comportamiento de un prestatario, mejorar la precisión de los procesos bancarios y reducir el tiempo de toma de decisiones sobre préstamos.
Consideremos algunos de los beneficios de usar IA para la gestión de crédito y riesgo.
• Error cero. El método tradicional aplicado por bancos e instituciones financieras no está exento de errores. Los errores pueden hacer que no se reconozcan los posibles morosos, del mismo modo que se puede rechazar a un candidato que podría ser valioso para la organización. La IA puede procesar mejores cantidades masivas de datos e identificar patrones y crear la mayor gestión posible del riesgo crediticio sin errores.
• Reducción del tiempo de gestión del crédito. Las instituciones financieras y los bancos pasan una cantidad significativa de tiempo verificando físicamente las aplicaciones. La inteligencia artificial reduce significativamente el tiempo de comercialización. Por ejemplo, las soluciones de IA pueden verificar 1000 solicitudes de crédito en 10 segundos. Esto cambia significativamente el tiempo de gestión del crédito.
• Proceso automatizado. Las organizaciones y los bancos, que trabajan de manera tradicional, a menudo necesitan contratar un equipo de calidad capaz de manejar big data y generar informes. Pero la IA puede automatizar todo el proceso al eliminar virtualmente la participación humana en los puntajes de riesgo crediticio. Esto permite a los bancos liberar a personas con otras tareas vitales o recortar personal.
• Reducción de pérdidas crediticias. El objetivo principal de las herramientas de gestión del riesgo crediticio es predecir los incumplimientos antes de que ocurran, tomar medidas oportunas para reducir las pérdidas crediticias. Mientras que AI puede predecir los incumplimientos con un año de anticipación. Lo único es que tiene los datos correctos necesarios para construir un modelo.
• Precisión en las previsiones. Los modelos de puntuación tradicionales pueden ser rígidos ya que funcionan dentro de parámetros claramente definidos. Las soluciones de IA son intuitivas; cuantos más conjuntos de datos nuevos analicen, mejor aprenderán y llegarán a predicciones más precisas. La inteligencia artificial aporta una gran eficiencia a la gestión del riesgo de crédito, reduciendo el tiempo de comercialización. Además, fortalece los mecanismos de detección de fraude, haciendo que su banco sea más atractivo para los prestatarios responsables.
Machine Learning (ML)
La IA se define más fácilmente como la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas. Es un campo en rápido desarrollo que abarca una amplia gama de procesos de resolución de problemas realizados por máquinas. El aprendizaje automático (ML) es un subcampo de la IA que permite a las computadoras aprender reglas por sí mismas a partir de los datos.
Los avances en el poder de cómputo han permitido el uso de algoritmos ML como aprendizaje profundo, bosques aleatorios, máquinas de aumento de gradiente (por ejemplo, XGBoost y LightGBM), análisis de conglomerados (por ejemplo, k-means y DBSCAN), etc.
Las tareas comunes realizadas por los algoritmos de ML incluyen regresión, clasificación, creación de redes y agrupamiento, todas aplicaciones útiles para la gestión del riesgo crediticio. Los algoritmos de ML superan a los modelos tradicionales en términos de poder predictivo para diversas aplicaciones, como la predicción de patrones. Además, los algoritmos de ML se pueden usar para analizar datos no estructurados, con aplicaciones que incluyen análisis de texto. Esto crea más oportunidades en la gestión del riesgo crediticio, como el modelado de señales de alerta temprana basadas en informes tradicionales o de redes sociales.
Aplicaciones en la Gestión del riesgo de Crédito
El uso de IA en la gestión del riesgo crediticio aún está en pañales, pero la combinación de un aumento exponencial en la cantidad de datos disponibles y la mejora de los algoritmos de ML para digerir estos datos tiene el potencial de tener un gran impacto en el campo. El uso de ML en la gestión del riesgo crediticio se puede ilustrar a través de dos aplicaciones interesantes que se están desarrollando rápidamente:
1. Probabilidad de morosidad
Los modelos tradicionales de probabilidad de incumplimiento (PD) se basan en gran medida en la regresión logística. Los modelos de regresión logística son relativamente fáciles de entender e interpretar; han sido las mejores prácticas de la industria durante décadas. Sin embargo, los modelos tradicionales no pueden capturar las relaciones complejas que pueden estar presentes en los datos reales. En otras palabras, hay más poder predictivo en los datos de lo que los métodos tradicionales pueden eliminar. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que el progreso observado en la precisión de los modelos ML a menudo se realiza a expensas de su “explicabilidad”. Los modelos ML se describen comúnmente como "cajas negras", ya que a menudo es difícil explicar las relaciones entre las entradas y salidas del modelo de una manera intuitiva. Por esta razón, los reguladores y los profesionales de crédito a menudo cuestionan la adopción de métodos de LD. Es probable que esta tensión continúe siendo un tema de discusión en los próximos años, con la explicabilidad del modelo ML de gran interés para los supervisores financieros.
Recientemente, ha habido un esfuerzo concertado para desplegar la caja negra de los modelos de crédito de ML principalmente en los EE. UU., Asia y Europa. Este es un paso vital que permitirá que los modelos ML se utilicen más ampliamente. Por ejemplo, ya se ha desarrollado una solución llamada "Zen Risk" que combina las fortalezas de la regresión tradicional con algoritmos de ML para producir un modelo preciso y auditable.
2. Señales de alerta temprana
Las señales de alerta temprana se utilizan comúnmente en la gestión del riesgo crediticio para identificar entidades que están expuestas a un mayor riesgo de incumplimiento antes de que ocurra un incumplimiento. Los sistemas de alerta temprana tradicionales a menudo requieren una gran cantidad de indicadores definidos experimentalmente y dependen en gran medida del juicio de expertos.
La IA sobresale en la búsqueda de patrones basados en datos de gran volumen y alta velocidad que se pueden usar para generar señales de incumplimiento crediticio. Con suficiente poder de cómputo, los algoritmos de IA son capaces de generar señales de alerta temprana utilizando indicadores de una amplia variedad de fuentes, además de aumentar la precisión de estos indicadores.
También es posible analizar información textual usando procesamiento de lenguaje natural (NLP). La PNL es omnipresente en nuestra vida diaria: las aplicaciones de traducción, los asistentes virtuales en los teléfonos inteligentes y el servicio al clienteinteligente de los bancos minoristas son solo algunos ejemplos. Con NLP, una variedad de medios escritos, desde publicaciones en redes sociales hasta noticias financieras, se pueden capturar y utilizar en el análisis crediticio, algo que tradicionalmente han hecho los analistas humanos.
El desempeño sobresaliente de NLP se puede ver en soluciones como una plataforma de gestión de riesgo crediticio de valores con capacidades de monitoreo de opinión pública y alerta temprana en tiempo real.
¿Qué Depara el Futuro?
El uso de la IA será una característica progresiva de la modelización del riesgo crediticio. Con la rápida maduración de la tecnología y una mejor comprensión de los modelos de IA, esperamos ver un crecimiento considerable de la IA en los servicios financieros durante los próximos tres a cinco años. La IA afectará áreas como la detección de fraudes, la validación de modelos, las pruebas de estrés y la calificación crediticia.
Para aprovechar las oportunidades que presentan las soluciones de IA y ganarse la confianza de los reguladores financieros, los profesionales de riesgo crediticio deben prestar mucha atención a cómo se implementa la IA en su propia organización y mantener un diálogo abierto con los supervisores y los creadores de algoritmos.
Resumen
No hay duda de que la gestión del riesgo crediticio con IA se está convirtiendo en un área clave para los bancos las Fintech y las organizaciones financieras en general.
Resuelve prácticamente todos los problemas causados por los cuadros de mando tradicionales, mejorando el flujo de trabajo bancario. Los riesgos seguirán creciendo y la IA puede reducirlos casi por completo. Entonces, es hora de aprovechar el potencial de la inteligencia artificial en los puntajes de crédito.
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Autor: Larry Sackiewicz
