“Las entidades están concediendo con open banking un 50% más de créditos. Y lo están haciendo manteniendo el mismo nivel de riesgo”, así lo explicó el fundador de AIS, Ramon Trias, en el encuentro IA y Riesgo de Crédito en el nuevo modelo de negocio bancario celebrado por el Instituto Español de Analistas el pasado 27 de febrero en Barcelona.
No hay duda de que el open banking está transformando el negocio de la concesión de créditos. El hecho de que los usuarios no tengan que aportar documentación y la evaluación de su solicitud se realice en base a su información transaccional agiliza muchísimo el proceso y permite a las entidades financieras trabajar con perfiles de riesgo mucho más precisos. De ahí que puedan concederse más préstamos sin que varíe el nivel de riesgo.
Ramon Trias también puso de manifiesto que el open banking es cada vez más popular, especialmente entre los usuarios más jóvenes. “En las instituciones con las que trabajamos, el 75% de los usuarios elige el open banking frente al proceso tradicional”, afirmó. De ellos prácticamente la mitad son menores de 40 años, lo que augura que este canal va a experimentar un fuerte crecimiento.
Otro dato que dejó el fundador de AIS durante su presentación es que, en su experiencia con bancos tradicionales, neobancos, financieras y fintechs, el volumen de desistimiento que se registra entre los usuarios de open banking es un 50% menor que el que se da en el canal tradicional.
Todos estos datos nos muestran un nuevo paradigma en el negocio financiero, que Trias describe como el paso de “la banca de proximidad real a un modelo de banca de proximidad virtual”.
La combinación del éxito
“Uno de los aspectos más importantes de este proceso de cambio en el que estamos inmersos es la interacción entre tecnología, datos y evaluación de riesgos, particularmente de riesgo de crédito”, manifestó Trias.
Hay una combinación que está ya impactando especialmente en el negocio financiero que es el uso de modelos de inteligencia artificial, concretamente modelos machine learning, alimentados no sólo ya por los datos transaccionales de los usuarios, sino por datos estadísticos y por datos abiertos (open data), es decir aquellos que puedan provenir de organismos como el Catastro, la Agencia Tributaria, los bancos centrales e incluso de fuentes como plataformas televisivas, ecommerce o proveedores de servicios de telefonía.
La potencia de la unión del open data, el open banking y los modelos de IA es magnífica, pues permiten conocer y evaluar a un cliente, incluso a uno no vinculado a la entidad, de la misma manera que se haría con uno con un alto grado de fidelización. Esto tiene un impacto enorme en la captación de nuevos clientes.
Como muestra, Trias se refirió al proyecto que AIS ha llevado a cabo en una entidad chilena, donde gracias a la implementación de modelos machine learning y al uso de open data, se pasó de una situación de estancamiento en la concesión de sus tarjetas de crédito a un notable crecimiento. De colocar una media de 30.000 tarjetas de crédito al mes, aumentaron hasta casi las 50.000.
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