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Mitos vs. Realidades al Actualizar la Tecnología de Toma de Decisiones de Crédito

Cassidy Bellville
julio 5, 2024

Potenciándote: Cómo los Bancos Pueden Aprovechar la Toma de Decisiones Automatizada de Riesgo Crediticio para Obtener Más Agilidad y Velocidad

Las instituciones financieras están bajo presión, y los bancos no son una excepción. Con la creciente competencia de las fintech, neobancos y otros proveedores de servicios financieros, los bancos están sintiendo la presión. La pandemia de Covid-19 ha acelerado la digitalización más rápido de lo esperado, y los consumidores son aún más reacios a la fricción en sus experiencias de cliente, ya sea al comprar electrodomésticos, vacaciones, vehículos o al solicitar crédito. Según McKinsey, la industria «avanzó cinco años en adopción digital por parte de consumidores y empresas» en tan solo ocho semanas. Además, tenemos un problema de datos. Antes de la pandemia, el comportamiento del consumidor era inherentemente más predecible, pero la pandemia cambió eso y aún no está claro si los datos tradicionales (y nuestras análisis de esos datos) se mantendrán válidos. Entonces, ¿cómo pueden los bancos centrarse en el crecimiento y satisfacer las necesidades y expectativas de los consumidores, al mismo tiempo que gestionan eficazmente el riesgo? En muchos casos, significa que es hora de examinar sus datos y tecnología de toma de decisiones.

Actualizar su tecnología de toma de decisiones de riesgo crediticio puede parecer desalentador. Pero estamos aquí para hablar sobre algunos de los mitos que persisten en torno a la actualización de su tecnología, y la realidad contraria.

Mito #1: Los Datos de Crédito Tradicionales son Suficientes

Realidad: Los datos de crédito tradicionales rara vez son suficientes para pintar una imagen precisa y completa de la solvencia crediticia de los clientes. Fuentes de datos alternativas, como información de telefonía móvil, alquiler y servicios públicos, presencia en redes sociales y web, y datos de banca abierta, pueden ayudarlo a obtener una visión más integral de la salud financiera potencial de los clientes, así como su capacidad y disposición para pagar.

Realidad: Los datos de crédito tradicionales rara vez son suficientes para pintar una imagen precisa y completa de la solvencia crediticia de los clientes. Fuentes de datos alternativas, como información de telefonía móvil, alquiler y servicios públicos, presencia en redes sociales y web, y datos de banca abierta, pueden ayudarlo a obtener una visión más integral de la salud financiera potencial de los clientes, así como su capacidad y disposición para pagar.

El Desafío de los Datos:

Hay una gran cantidad de datos disponibles y a menudo se encuentran en entornos aislados, lo que dificulta su acceso y aumenta los costos de integración en su proceso de toma de decisiones. Además, es fácil asumir que más datos son la respuesta, pero no siempre es lo que necesita. La clave para optimizar tu estrategia de datos no es necesariamente tener más datos, sino tener los datos adecuados en el momento adecuado. Según IDC, en 2022 «se generarán más de cien mil exabytes de datos, cruzando el umbral de 100k por primera vez». Sin embargo, el 74% de los tomadores de decisiones encuestados dijeron que luchan con la estrategia de riesgo crediticio de su organización porque los datos no son fácilmente accesibles, y el 70% afirmó que los datos alternativos no se integran fácilmente en su sistema de toma de decisiones actual. El uso de datos alternativos para complementar los datos de crédito tradicionales (principalmente datos de agencias) es fundamental para no solo brindarle una vista más precisa y en tiempo real de la solvencia crediticia de sus clientes, sino también para ampliar su mercado crediticio. Al ser más inclusivo y decir sí a personas que pueden tener puntajes de crédito tradicionales más bajos, está mejorando la inclusión financiera y asegurando un mayor acceso a servicios financieros, al mismo tiempo que hace crecer su negocio.

Mito #2: Es Demasiado Costoso Actualizar

Realidad: Puede ser fácil asumir que cambiar tu tecnología de toma de decisiones implicará una gran inversión inicial (sin mencionar el temor de «desperdiciar» inversiones anteriores en tu tecnología heredada). Pero cuanto más envejecen tus sistemas de toma de decisiones, más les costará a largo plazo. Además, encontrará ahorros de costos cuando sea más autosuficiente y ya no dependa de su equipo de TI/desarrollo o proveedores externos para realizar cambios en sus flujos de decisiones.

El Desafío del Costo:

El panorama económico actual en un mundo posterior a Covid significa que las presiones de costos están presentes en todas partes. Por lo tanto, no es sorprendente que a veces los bancos sean reacios a considerar el cambio de plataformas tecnológicas. Con las horas de tiempo e inversiones monetarias realizadas en la implementación de infraestructura de toma de decisiones, puede parecer un desperdicio alejarse de los sistemas heredados. Pero es importante no dejar que el miedo a las inversiones pasadas te detenga. Porque ese panorama económico actual también significa una competencia creciente, expectativas cada vez más exigentes de los consumidores y un entorno normativo en constante cambio. Adquirir nuevos clientes, retener a los clientes existentes, prevenir el fraude, satisfacer los requisitos de cumplimiento… todo se vuelve más costoso a medida que tus sistemas envejecen. La actualización de tu tecnología de toma de decisiones en realidad resulta en un menor costo total de propiedad, gracias a la eliminación de retrasos en el lanzamiento de productos y en las iteraciones que le hacen perder clientes, la capacidad de automatizar flujos de decisiones de riesgo para procesos más eficientes y una mejor detección y prevención del fraude.

Mito #3: Es Demasiado Difícil Revisar Nuestros Sistemas Actuales

Realidad: No es una situación de todo o nada. Busca soluciones de toma de decisiones que puedan funcionar en paralelo con tu software actual o formas de orquestar sus datos de manera más eficiente con un ecosistema de datos. Esto puede generar aceptación en otros departamentos y áreas de negocio cuando ven la eficiencia mejorada y la forma en que la tecnología actualizada mejora el proceso general de toma de decisiones.

El Desafío de la Dificultad:

Hemos hablado del aspecto del costo de la actualización, que suena desalentador, pero se trata de algo más que dinero. A menudo se dedican muchas horas de trabajo a elegir e implementar plataformas de toma de decisiones, entonces, ¿por qué optar por hacerlo todo de nuevo? Porque los beneficios a largo plazo lo valen y puede que no sea tan difícil como parece. Rara vez es necesario reemplazar toda tu tecnología de toma de decisiones de una sola vez (lo cual, seamos honestos, puede ser una tarea enorme cuanto más grande y compleja sea su organización). Hay plataformas de toma de decisiones más flexibles y ágiles disponibles que pueden integrarse o ejecutarse junto con tus flujos de trabajo existentes, o puede optar por actualizar una línea de negocio a la vez. La clave es elegir una plataforma tecnológica que facilite esto y tenga experiencia en reemplazar plataformas de toma de decisiones de la competencia (por ejemplo, Provenir tiene una gran experiencia en reemplazar sistemas de toma de decisiones heredados y de la competencia, y puede ponerlo en funcionamiento rápidamente, sin importar cuán grande sea la implementación).

Mito #4: La Tecnología en la Nube No Cumplirá con Nuestros Requisitos de Cumplimiento (compliance)

Realidad: Ya sea en las instalaciones o en la nube, las instituciones de servicios financieros deben cumplir con estándares increíblemente altos en cuanto a seguridad de datos, protección y regulaciones de cumplimiento. Y estas regulaciones están evolucionando rápidamente. Las soluciones heredadas (especialmente las instaladas en las instalaciones) pueden no ser lo suficientemente flexibles o capaces de evolucionar lo suficientemente rápido como para mantenerse al día, lo que deja vulnerabilidades en sus procesos de cumplimiento y seguridad.

El Desafío del Cumplimiento (compliance)

Existen aspectos variados para cumplir con los requisitos de cumplimiento en la industria bancaria (requisitos normativos, gestión de riesgos, privacidad de datos, diligencia debida del cliente). Mejorar tu eficiencia y garantizar la coherencia en tus procesos de toma de decisiones es una forma en que la toma de decisiones automatizada puede ayudar. Con la ayuda de la incorporación del aprendizaje automático e IA, puede ayudar a reducir el sesgo y optimizar aún más sus procesos de toma de decisiones. Además, automatizar la recopilación y el procesamiento de datos puede ayudarte a cumplir mejor con las regulaciones de protección de datos. Pero uno de los mayores beneficios de la actualización de tu tecnología de toma de decisiones en cuanto al cumplimiento es la flexibilidad y la capacidad de escalar; las regulaciones de cumplimiento cambian rápidamente, y cuanto más grande o global sea tu organización, más regiones y regulaciones deberás cumplir. Las plataformas de toma de decisiones ágiles y basadas en la nube pueden evolucionar junto con los cambios en el panorama normativo. (Y asegúrate de buscar certificaciones de seguridad adicionales como ISO/IEC 27001).

Mito #5: La Toma de Decisiones de Riesgo Automatizada Aumenta el Riesgo de Fraude

Realidad: Tener una toma de decisiones de riesgo más eficiente y la capacidad de acceder, integrar y actuar sobre datos de fraude asegura que pueda detectar y prevenir el fraude en tiempo real. Analizar vastas cantidades de datos de diversas fuentes (incluido el historial de transacciones, la actividad de la cuenta, el comportamiento del usuario, así como fuentes de datos alternativas) con el beneficio del aprendizaje automático e IA puede ayudar a identificar patrones sospechosos y anomalías que pueden indicar actividad fraudulenta.

El Desafío del Fraude:

El fraude es un desafío constante para las instituciones financieras, y la detección y prevención efectiva del fraude es esencial. La toma de decisiones automatizada de riesgo crediticio puede ayudar a abordar este desafío al proporcionar análisis más rápidos y precisos de los datos para identificar patrones de fraude potenciales. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y detectar señales de alerta tempranas de actividades fraudulentas. Al combinar datos de múltiples fuentes y utilizar algoritmos sofisticados, puede obtener una visión más completa del riesgo de fraude y tomar decisiones informadas para proteger a su institución y a sus clientes.

En resumen, actualizar tu tecnología de toma de decisiones de riesgo crediticio puede ser una inversión valiosa para los bancos que buscan mejorar tu agilidad, velocidad y capacidad para satisfacer las necesidades de los clientes en un entorno digital y competitivo. Al superar los mitos y comprender la realidad de las actualizaciones tecnológicas, los bancos pueden aprovechar los beneficios de una toma de decisiones automatizada y basada en datos para impulsar tu crecimiento y éxito en el mercado.

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