- La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la industria de los préstamos digitales
- La mejora en la evaluación de riesgo crediticio y la reducción de las tasas de morosidad, claves de esta innovación
- El mercado de préstamos digitales está valuado en más de 453 mil millones de dólares en 2024
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la industria de los préstamos digitales, mejorando la eficiencia, precisión y accesibilidad de los servicios financieros.
El mercado de préstamos digitales está valuado en más de 453 mil millones de dólares en 2024, y se proyecta que puede alcanzar los 795,34 mil millones de dólares en 2029, según un estudio de Mordor Intelligence.
A través de diversas aplicaciones tecnológicas, las instituciones financieras pueden evaluar mejor el riesgo crediticio, personalizar ofertas y prevenir fraudes.
Este análisis explora los usos de la IA en los préstamos digitales y destaca algunas empresas que están liderando esta innovación.
El Fintech Summit Latam desde el 2023 analizó los préstamos digitales y la inclusión financiera, y este tema volverá a ser protagonista en la edición de este año.
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Inteligencia artificial y préstamos digitales para evaluación de Riesgo Crediticio
Uno de los usos más comunes de la IA en los préstamos digitales es la evaluación de riesgo crediticio. Tradicionalmente, las decisiones de crédito se basaban en modelos simples y limitados, utilizando datos históricos de crédito y criterios estáticos. La IA, sin embargo, puede analizar grandes volúmenes de datos no estructurados y estructurados en tiempo real para crear perfiles de riesgo más precisos y dinámicos.
Por ejemplo, ZestFinance, una fintech con sede en Estados Unidos, utiliza modelos de aprendizaje automático para analizar miles de variables de datos, incluyendo comportamiento en redes sociales y patrones de gasto, para evaluar la solvencia de los solicitantes de préstamos. Este enfoque ha permitido a ZestFinance reducir las tasas de morosidad en un 40% y aumentar la aprobación de préstamos a clientes con poca o ninguna historia crediticia (ZestFinance, 2023).
Personalización de Ofertas de Préstamos
La personalización de ofertas de préstamos es otra área donde la IA está marcando una diferencia significativa. Utilizando análisis predictivo y segmentación avanzada de clientes, las fintechs pueden ofrecer productos financieros adaptados a las necesidades y capacidades individuales de los consumidores.
Upstart, una plataforma de préstamos personales en línea, emplea algoritmos de IA para determinar las tasas de interés y los montos de los préstamos. La IA de Upstart evalúa más de 1,600 variables, incluyendo educación, área de estudio y empleo, para predecir la probabilidad de incumplimiento. Según la empresa, este modelo ha permitido que el 27% de sus prestatarios obtengan tasas de interés más bajas que con los métodos tradicionales (Upstart, 2022).
Prevención de Fraude
La prevención de fraude es otra aplicación crucial de la IA en los préstamos digitales. Los algoritmos de IA pueden detectar patrones inusuales y anómalos en los datos de transacciones, lo que permite a las instituciones financieras identificar y mitigar actividades fraudulentas antes de que causen daños significativos.
Kueski, una fintech mexicana que ofrece préstamos a corto plazo, utiliza IA para analizar datos de solicitudes en tiempo real y detectar posibles fraudes. La empresa ha implementado modelos de aprendizaje automático que consideran más de 700 variables en cada solicitud, incluyendo comportamiento en línea y datos de dispositivos, para evaluar la autenticidad de las solicitudes. Gracias a estas tecnologías, Kueski ha logrado reducir las tasas de fraude en un 60%.
Optimización de Procesos Operativos
La IA también se utiliza para optimizar procesos operativos en las plataformas de préstamos digitales. Desde la automatización de la verificación de documentos hasta la gestión de clientes y el seguimiento de pagos, la IA puede agilizar significativamente las operaciones, reduciendo costos y mejorando la experiencia del cliente.
Creditas, una plataforma brasileña de préstamos con garantía, ha implementado IA para automatizar la verificación de documentos y la evaluación de garantías. Esta automatización ha permitido a Creditas reducir el tiempo de procesamiento de solicitudes de préstamos en un 70%, lo que mejora considerablemente la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa.
Inclusión Financiera
Finalmente, la IA juega un papel importante en la promoción de la inclusión financiera. Al poder analizar una amplia variedad de datos alternativos, las fintechs pueden evaluar mejor a los solicitantes que no tienen acceso a los servicios financieros tradicionales.
Konfio, una fintech mexicana que ofrece préstamos a pequeñas y medianas empresas, utiliza IA para evaluar el riesgo crediticio basado en datos transaccionales y comportamentales. Este enfoque ha permitido a Konfio otorgar préstamos a empresas que anteriormente no calificaban para financiamiento debido a la falta de historial crediticio. En 2021, Konfio ayudó a más de 35,000 pequeñas empresas a obtener financiamiento, contribuyendo significativamente a la inclusión financiera en México (Konfio, 2022).
Desafíos y Futuro de la inteligencia artificial y Préstamos Digitales
A pesar de sus numerosos beneficios, la implementación de IA en los préstamos digitales también enfrenta desafíos. La privacidad y seguridad de los datos son preocupaciones críticas, especialmente dado el volumen y la sensibilidad de la información que se maneja. Además, la falta de transparencia en los algoritmos de IA puede generar problemas de confianza y equidad, ya que los modelos complejos a menudo son difíciles de interpretar y auditar.
Para abordar estos desafíos, es esencial que las fintechs y las instituciones financieras trabajen en estrecha colaboración con los reguladores para desarrollar marcos normativos que aseguren la protección de los datos y la transparencia en el uso de la IA. También es crucial invertir en la alfabetización digital y la formación de los consumidores para que comprendan mejor cómo se utilizan sus datos y los beneficios potenciales de los servicios basados en IA.
