Un reciente estudio de Experian ha revelado que el Machine Learning (ML) está revolucionando el panorama de los servicios financieros en España, particularmente en la evaluación del riesgo crediticio. La investigación, realizada por Forrester Consulting, entrevistó a 109 altos directivos encargados de las decisiones en relación con la inteligencia artificial y el ML, reflejando la creciente importancia de estas tecnologías en la mejora de los procesos de financiamiento.
Los resultados son claros: el 93% de las empresas que han implementado ML han registrado un aumento en los ratios de aprobación de préstamos para pequeñas y medianas empresas (pymes), mientras que un 87% ha notado una mejora en las tasas de morosidad de las tarjetas de crédito. Esta tendencia es vista como una ventaja competitiva significativa a largo plazo por el 73% de los encuestados, quienes consideran que la adopción de ML puede transformar la manera en que se realizan las evaluaciones crediticias.
La inclusión financiera se sitúa en el corazón de esta transformación. El estudio muestra que el 75% de las empresas que han adoptado el ML coinciden en que esta tecnología les permite extender el acceso a servicios financieros a segmentos de la población que tradicionalmente han sido desatendidos. Esto incluye a consumidores con historiales crediticios limitados, a quienes el ML ayuda a evaluar de manera más justa y inclusiva su elegibilidad para productos financieros.
En términos de rentabilidad, el 86% de los directivos españoles afirman que el ML optimiza la predicción del riesgo y contribuye a la reducción de la morosidad. Esta intersección entre acceso y rendimiento posiciona al ML como una herramienta estratégica esencial para el crecimiento sostenible en el sector financiero.
Sin embargo, la automatización y la eficiencia que brinda el ML también plantean un futuro donde muchas decisiones de financiamiento podrían volverse completamente automáticas en un horizonte de cinco años, según lo creen el 66% de los directivos encuestados. Del mismo modo, la IA generativa está emergiendo como una herramienta clave para aumentar la productividad en la gestión del riesgo crediticio, con un 73% de los participantes indicando que puede simplificar notablemente el tiempo y recursos requeridos para el desarrollo de nuevos modelos.
A pesar de estos avances y beneficios, el informe también destaca que persisten barreras significativas a la adopción del ML. La preocupación por el costo de implementación, la incertidumbre regulatoria y la falta de conocimiento interno son frenos importantes, con un 65% de los no usuarios dudando que el costo justifique los beneficios esperados. Además, el 69% está preocupado por la transparencia de los modelos de ML y el 62% teme no cumplir con las normativas pertinentes.
En este contexto, las declaraciones de líderes del sector aseguran que mejorar la rentabilidad y reducir el riesgo financiero son objetivos primordiales que pueden ser alcanzados gracias al uso de ML y de conjuntos de datos más ricos. Según Jorge Hernández, General Manager de Experian en España, esta tecnología no solo ayuda a las instituciones financieras a crecer de forma responsable, sino que también juega un papel crucial en la creación de un sistema financiero más inclusivo y sostenible. Mariana Pinheiro, CEO de Experian EMEA & APAC, subrayó la capacidad del ML para abrir el acceso a servicios financieros a millones de personas históricamente excluidas, destacando su relevancia en el diseño de un futuro más equitativo en el ámbito financiero.
