El sector financiero peruano se ha transformado en los últimos años con la integración de ecosistemas digitales de Inteligencia Artificial (AI) que les facilita a las entidades resolver problemas complejos de los servicios financieros en este entorno actual.
Además, les permite tomar decisiones acertadas e introducir novedosos productos que respondan adecuadamente a la demanda del mercado nacional logrando mejorar los servicios para los clientes finales y por tanto hay un impacto positivo en las entidades en aspectos relacionados a la liquidez, gestión del riesgo crediticio y su rentabilidad.
Según SAS, el 41% de entidades financieras (bancos y cajas municipales) utilizan las nuevas tecnologías emergentes y se prevé que, al cierre del 2023, el 70% de entidades ya apliquen estas tecnologías.
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“El ingreso del machine learning como parte de tecnología para predecir ha generado que la Inteligencia Artificial sea capaz de responder a la actual demanda del mercado financiero con modelos de riesgo crediticio fundados en los datos financieros, en el comportamiento de crédito y de consumo de los clientes, logrando unificar su data, analizarla al detalle y generar nuevos focos de rentabilidad”, explicó Iván Domínguez, Gerente de Asesoría al Cliente, Riesgos y Servicios Financieros de SAS.
Agregó que las tendencias en tecnología para el sistema financiero como los datos, las fábricas de datos, la democratización de la Inteligencia Artificial, las decisiones inteligentes, entre otros permiten a las entidades tomar decisiones más acertadas, tomando en cuenta ciertos parámetros que les permita implementar soluciones de manera gradual y adaptada a sus necesidades y presupuestos.
Tendencias en tecnología para soluciones financieras
Por su parte, Saby Celestino, consultora de analítica avanzada de SAS, explicó que tras la pandemia las entidades financieras vienen acelerando la aplicación de estas tendencias en tecnología, principalmente el sistema de fábrica de modelos, el Intelligent Decisioning y el Model Risk Management o Gestión del Riesgo de Modelos.
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Este último, luego de la resolución de la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS) que establece lineamientos mínimos para mitigar los riesgos derivados del uso de modelos y cuya adaptación debe inició este año.
La especialista precisó que, en el Perú, actualmente el 41% de bancos tradicionales y el 36% de cajas municipales han adoptado estas nuevas tecnologías, como el sistema machine learning para sus unidades de riesgo crediticio, con el fin de evaluar con mayor precisión a sus clientes y ser más exactos al momento de otorgar un crédito.
Dado que el mercado peruano tiene una población con alto índice de informalidad, se complica la toma de decisiones cuando se trata de otorgar un crédito. Es por ello que las entidades financieras están explorando metodologías de modelamiento novedosos como machine learning para sus áreas de riesgos porque cuando los implementan ven una ganancia significativa en su performance versus a los modelos tradicionales, y siempre teniendo en cuenta el enfoque regulatorio como la transparencia, la explicabilidad y trazabilidad del desarrollo de estos modelos.
“El control de fraude y la gestión del riesgo crediticio son los puntos más importantes para las entidades financieras, donde la Inteligencia Artificial ha podido mejorar los procesos, detectar patrones de comportamiento y extraer datos tradicionales y alternativos de manera continua para identificar en el menor tiempo posible acciones sospechosas y prevenir fraudes antes que ocurran. Los sistemas son cada vez más seguros, auditables y se han convertido en una pieza fundamental al momento de tomar decisiones”, dijo Celestino.
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