Uno de los grandes desafíos para las entidades de microfinanzas actualmente es dejar de pensar exclusivamente en especialistas y de limitarse a aquello que pueden abarcar a través de sus agentes sobre el terreno. La transformación digital exige una sinergia de tres actores fundamentales: el experto en riesgo, los modelos de Inteligencia Artificial (IA) y el software especializado, que optimice la gestión del riesgo y acelere los procesos.
Así lo afirmaba en el último congreso de Asomicrofinanzas Ignacio Tellería, nuestro director en Colombia.
La integración de expertos, modelos y software en todas las etapas del ciclo de vida de un crédito -desde la originación hasta la cobranza- puede traducirse en múltiples beneficios, como un crecimiento de calidad de la cartera, una automatización de procesos que derive en mayor productividad y eficiencia, una optimización en los resultados de campañas de upselling y cross-selling, una reducción de costes, una menor necesidad de provisiones o un aumento en la recuperación de cartera.
A fecha de hoy, ya existen modelos y herramientas enfocadas en cubrir cada fase de la vida del crédito. Y usarlos no significa sustituir al agente de microfinanzas. Son un complemento a su visión experta.
Tellería lo resume de forma contundente: “Sería casi una locura no usar soluciones de IA, especialmente aquellas especializadas en microfinanzas”. La combinación del triángulo experto-modelo-software no solo provoca una mayor productividad para las entidades, sino también un mejor servicio al cliente, por no hablar del impulso a la inclusión financiera.
De reto tecnológico a reto adaptativo
La verdadera barrera para la adopción de la IA en el sector de microfinanzas no es tecnológica, sino adaptativa. Las entidades deben superar las reticencias internas, fomentar la capacitación de su personal y adoptar nuevas formas de trabajo que les permitan aprovechar al máximo estos sistemas. Este proceso no implica sustituir, sino complementar la labor del agente de microfinanzas, reforzando su capacidad de análisis y toma de decisiones con herramientas tecnológicas avanzadas.
Así lo contaba Ignacio:
Datos: el insumo clave para la inclusión financiera
Para promover la inclusión financiera mediante la IA, el componente vital es el acceso y uso de datos relevantes. Hay muchísima información sobre los usuarios, también sobre aquellos no vinculados a la entidad e incluso sobre los no bancarizados.
De hecho, la data se duplica cada 3 años, creciendo especialmente el volumen de transacciones monetarias digitales. También en los últimos años ha aumentado el número de personas con cuentas corrientes. Sin embargo, el porcentaje de población con acceso al crédito no ha experimentado apenas crecimiento en ese periodo. Así en países como Colombia, Argentina o Bolivia, cerca del 90% de la población adulta tiene ya instrumentos de pasivo, pero solo entre el 30% y el 40% accede al crédito.
La clave para cambiar esta realidad radica en el uso de datos alternativos para evaluar y calificar a los usuarios. «Tenemos muchísimos datos disponibles», señala el ejecutivo de AIS, «sin embargo, muchas entidades siguen confiando únicamente en el modelo experto.» Aunque el criterio experto es insustituible, existe un gran potencial que se está desaprovechando al no complementar este conocimiento con modelos que puedan analizar grandes volúmenes de datos, especialmente para evaluar a potenciales nuevos clientes.
Existen distintos tipos de modelo que pueden combinarse en función de la cantidad de información disponible sobre el usuario, desde comportamentales internos en el caso de los clientes, a los modelos de data pública que usan información estadística.
Un nuevo horizonte para las microfinanzas con la IA
La complementariedad entre los expertos humanos, los algoritmos de IA que analizan grandes volúmenes de datos y el software especializado tiene un impacto directo y positivo tanto en las entidades como en los usuarios.
Por el lado de las entidades, hoy, gracias a la IA, podemos pasar de solicitar la información de sus movimientos en papel e ir desentrañando cuál es su comportamiento para poder calificarlo manualmente, un proceso que lleva días, a mediante un proceso de scrapping calificar al usuario en apenas 2 segundos. Así lo explicaba Ignacio durante su ponencia:
Esta forma de operar se traduce en una evidente mejora en la productividad y en la eficiencia de las instituciones de microfinanzas. Si actualmente un asesor lleva una cartera de unos 150 – 200 clientes, incorporar esta tecnología, puede fácilmente permitirle atender al doble.
Procesos como este tienen también un impacto positivo en el usuario, que puede ver cómo su acceso al crédito se facilita. Esto tiene un gran impacto a nivel país, pues al fomentar la inclusión financiera, se contribuye al desarrollo económico de la región.
Aprovecha el potencial de la IA en tu entidad
Los modelos machine learning y soluciones de inteligencia artificial están revolucionando las microfinanzas, optimizando la originación, la administración de carteras y la cobranza mediante un análisis de datos más preciso y eficiente. Las entidades que integren estos avances podrán no solo mejorar su competitividad, sino también contribuir a la trascendente misión de promover la inclusión financiera en Latinoamérica.
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