- Los bancos tradicionales y las fintech ahora cuentan con herramientas de vanguardia para gestionar el riesgo crediticio
- Esta innovación permite a las empresas lanzar nuevos productos o hacerlos más eficientes
El 74 % de los tomadores de decisiones en instituciones financieras tienen problemas con las estrategias de riesgo crediticio de su organización. A esta conclusión se llegó a través de una encuesta realizada por el proveedor de software Provenir y Pulse. El motivo por el cual opera este obstáculo en el diseño de este tipo de iniciativas financieras, es la falta de acceso a los datos clave.
José Luis Vargas es el Vicepresidente Ejecutivo de Provenir para Latinoamérica, una empresa que trabaja con organizaciones de servicios financieros disruptivas en más de 50 países y procesa más de 3.000 millones de transacciones al año.
Desde su experiencia, Vargas señala que “es importante resolver los mitos y comprender las realidades detrás de la nueva era de toma de decisiones. El sector financiero está en constante evolución y la competencia es cada vez más intensa. Por lo tanto, es esencial estar consciente del alcance y los beneficios de la tecnología de vanguardia en los modelos de riesgo y la creación de productos crediticios innovadores”.
Los datos crediticios tradicionales son limitados y no proporcionan una perspectiva completa de la solvencia de un cliente. Pero utilizando fuentes de datos alternativas en combinación con los insumos tradicionales, se puede lograr un perfil más preciso y en tiempo real de la capacidad y la disposición de cada cliente para realizar pagos.
Entre las herramientas que usan estas empresas que ayudan a las instituciones financieras a manejar el riesgo para otorgar créditos, están: la Inteligencia Artificial, tecnologías basadas en la nube y plataformas no code. Como resultado de la adopción de estas innovaciones, es posible abrir todo un nuevo capítulo en materia de inclusión financiera.
Provenir, a través de su plataforma de toma de decisiones de riesgo con IA, es pionero en soluciones para Buy Now Pay Later porque ayuda a determinar la capacidad de pago de un consumidor, a través del análisis de los datos alternativos versus las verificaciones de crédito tradicionales.
