El machine learning puede liderar el camino hacia los préstamos digitales seguros

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Dado que los efectos financieros de la pandemia han alterado, en cierto modo, nuestra vida cotidiana, las instituciones financieras han realizado cambios sin precedentes en la forma en que operan en respuesta a la incertidumbre económica. Reiteró la importancia de la agilidad y la velocidad para el mercado crediticio moderno y estableció nuevas expectativas en torno a la transparencia y el trabajo híbrido que antes no eran tan frecuentes. Este renovado interés por invertir en tecnología tanto de Fintechs como de bancos tradicionales es para ayudar a ofrecer una experiencia digital completa para los clientes.

A medida que los préstamos digitales avanzan en la dirección de los préstamos con riesgo reducido, los cuadros de mando convencionales invariablemente no logran gestionar ciclos completos de préstamos. El análisis de datos ayuda a los prestamistas a comprender mejor las necesidades y capacidades de los clientes/prestatarios. Además, el análisis y el aprendizaje automático proporcionan los medios para identificar patrones en los datos que pueden ayudar a diferenciar entre prestatarios buenos (bajo riesgo) y malos (alto riesgo). Dicho de otra manera, la evaluación de la solvencia crediticia del prestatario es posible mediante la combinación de grandes cantidades de datos y el aprovechamiento del poder del análisis avanzado junto con algoritmos de aprendizaje automático para aprender patrones complejos, hasta ahora desconocidos, que ayudan a distinguir un buen prestatario de uno malo, en el forma de un Modelo de Riesgo de Crédito (CRM).

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Los prestamistas modernos que utilizan plataformas fintech avanzadas aprovechan el poder de dichos algoritmos al acceder a datos de diversas fuentes, como: Oficina de atención al cliente: consultas, líneas comerciales, préstamos sancionados, morosidad de préstamos, etc.

  • Extractos bancarios: ingresos mensuales, saldo bancario, otro prestamista mensual débitos, etc. Demografía y Miscelánea – calificación educativa, estado civil, ocupación, etc.

El análisis de datos junto con el aprendizaje automático

Permite crear bandas de solvencia (de regiones de bajo riesgo a alto riesgo) donde cada banda ordenada por rango es representativa de la capacidad del prestatario para pagar el préstamo una vez desembolsado. Este proceso de creación de bandas de prestatarios sirve no solo para garantizar préstamos digitales seguros (dado que el prestamista puede decidir excluir ciertas bandas de alto riesgo de su cartera), sino que también incorpora inteligencia suficiente para incluir a prestatarios de riesgo medio que, de lo contrario, podrían ser rechazados por los cuadros de mando de préstamos convencionales. . Con la necesidad de que las empresas sean rápidas pero precisas, el análisis de datos junto con potentes algoritmos de aprendizaje es fundamental para desarrollar e implementar modelos de riesgo crediticio de alta fidelidad.

La ciencia de los préstamos digitales basados ​​en datos se presta perfectamente al ámbito de los sólidos sistemas de alerta temprana (EWS) que predicen la capacidad de los prestatarios para realizar pagos mensuales del préstamo desembolsado. Dichos modelos predictivos pueden, con un grado aceptable de precisión, identificar a los prestatarios en función de su intención de pago o falta de ella frente a su capacidad de pago, en un intervalo mensual. Con esta información refinada generada proactivamente por modelos predictivos, el personal de cobranza ahora puede asignar y priorizar sus recursos para enfocar sus esfuerzos en aquellos prestatarios que muestran una alta probabilidad de una intención cuestionable de pagar.

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