Estamos ultimando la nueva edición del informe «Evolución del crédito a empresas por sectores de actividad en España 2021«. Como adelanto os dejamos esta información sobre la cartera de créditos a las agricultura, ganadería, pesca y demás actividades productivas del sector primario. Muy pronto os podréis descargar el informe completo. Si quieres ser el primero en recibirlo, manda un mensaje a marketing@ais-int.com, y te lo haremos llegar por correo electrónico.

Aumenta el crédito a las actividades agrícolas, ganaderas y pesqueras en el 2021 hasta rozar los 23.000 millones de euros

En 2021, el crédito a actividades agrícolas, ganaderas y pesqueras creció en más de 660 millones de euros, rozando a cierre del año los 23.000 millones de euros, según nuestro informe “Evolución del crédito a empresas por sectores de actividad en España 2021”. Este crecimiento del crédito en el sector primario contrasta con la reducción el 0,7% del saldo total de crédito a las empresas en España en el último ejercicio, que supone una rebaja el volumen de préstamos de unos 4.000 millones de euros, hasta situarse alrededor de los 571 mil millones de euros. Al contrario que el grueso de las compañías, el conjunto de las empresas del sector primario ha seguido con una tendencia alcista en su endeudamiento.

Tendencia alcista desde 2015

Tasa de variación del crédito al sector primario

El crédito al sector primario en España sigue una tendencia alcista desde 2015. Igual que en la mayoría de los segmentos empresariales, la llegada de la pandemia en 2020 aceleró su crecimiento, lo que se reflejó especialmente en marzo de 2021, cuando la tasa de variación anual llegó al 4,6%. Tras unos meses con un incremento más pausado, con tasas inferiores al 2%, diciembre volvió a marcar un repunte hasta alcanzar el 3%, lo que deja la cartera con un saldo de 22,9 mil millones de euros en préstamos. Aun así, el crédito a estas compañías apenas representa el 4% del total de la financiación al conjunto de actividades productivas, que al final de 2021, sumaba algo más de 571.000 millones de euros. 

Una nota positiva es que, en el último año, la cantidad de créditos dudosos concedidos al sector primario se ha reducido de 1.230 millones a 1.189 millones de euros. Esto ha provocado el descenso de 3 décimas en la tasa de morosidad, quedando en el 5,2% frente al 5,5% que registraba a diciembre de 2020.

Si bien, la situación es complicada para las empresas de este sector, pues están fuertemente afectadas por la incertidumbre que provoca la evolución de la actual guerra en Ucrania y el panorama económico nacional e internacional. Así, la probabilidad de que tengan que seguir endeudándose para desarrollar su actividad es alta, por lo que no es de extrañar que volvamos a ver tasas de variación positivas en los próximos trimestres.

IA para gestionar crédito y morosidad con mayor eficiencia

Uno de los principales retos de bancos y financieras es controlar el riesgo de crédito para que la mora no se descontrole y, con ella, deban crecer las provisiones. La tecnología juega un papel fundamental para mejorar la gestión tanto de la concesión de préstamos, como el seguimiento y la recuperación.

Según el director comercial de AIS, David Fernández, “entre los proyectos que realizamos en AIS en todo el mundo, cada vez es más frecuente que las entidades recurran al uso de técnicas avanzadas como machine learning para desarrollar modelos de evaluación de solicitudes de crédito, para todo tipo de segmentos, ya sea particulares, autónomos o empresas.” También es habitual su uso en sistemas de seguimiento, como la generación de alertas tempranas que detectan indicios de un posible deterioro de la cartera, e incluso en herramientas destinadas a la recuperación de impagados (collection), de cara a optimizar las estrategias de recobro y llevar a cabo la más efectiva para cada perfil y momento.

Esta tendencia se explica por el alto poder predictivo de la IA -comparado con los métodos tradicionales- y su capacidad de optimización de las decisiones. La metodología machine learning, por ejemplo, permite contemplar miles de variables en los análisis, por lo que el nivel de exactitud de los modelos predictivos que las usan es muchísimo mayor, lo que es una característica clave en el contexto actual que envuelve al negocio financiero. Según David Fernández, “se espera que haya un fuerte crecimiento de la morosidad próximamente y el Banco de España ha efectuado distintos avisos alertando de la situación. Por ello, mejorar los sistemas de control para identificar las señales de deterioro antes de que se conviertan en impagos reales, es crucial para financieras y bancos.”

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