Aprovechando la IA y el aprendizaje automático para la evaluación del riesgo crediticio: exploración de fuentes de datos alternativas

El acceso a un crédito justo es el acceso a la oportunidad. Los originadores de crédito tienen una enorme responsabilidad a la hora de decidir quién tiene acceso a esa oportunidad. Esta es la razón por la que la evaluación del riesgo crediticio desempeña un papel crucial en la industria financiera, ya que permite a las instituciones evaluar la calidad crediticia de los prestatarios. 

Tradicionalmente, la evaluación del riesgo crediticio se basaba en datos financieros históricos y puntuaciones crediticias. Sin embargo, la llegada de las técnicas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), junto con la disponibilidad de fuentes de datos alternativas, han revolucionado el panorama de la evaluación del riesgo crediticio. 

A través del análisis de datos de conducta, es posible evaluar a cualquier persona.

La conducta y el carácter predicen el riesgo. El análisis de datos de conducta recopila y crea datos no tradicionales, como datos de teléfonos inteligentes y evaluaciones psicométricas, para proporcionar información sobre la personalidad, el comportamiento, la comunidad, las habilidades y la experiencia del consumidor. Información que es altamente predictiva de la calidad crediticia.

Estos datos se pueden convertir en información valiosa que permita a las instituciones financieras y a los prestamistas no solo “ver” a más personas, sino también comprender mejor a sus clientes, proporcionando las bases para ofrecer mejores resultados financieros para todos los involucrados.

Las evaluaciones psicométricas son una forma de cuantificar la conducta y los rasgos de carácter. A través de estas evaluaciones, podemos medir los rasgos psicológicos, los comportamientos y las preferencias de un individuo. Esto puede capturar información valiosa que refleje la responsabilidad financiera, la tolerancia al riesgo y la confiabilidad de una persona.

Al aprovechar las técnicas de ML e IA, los datos de conducta se pueden utilizar para crear modelos continuamente mejorados que son poderosos predictores para la evaluación del riesgo crediticio.

Incorporación de fuentes de datos alternativas

Los modelos tradicionales de evaluación del riesgo crediticio se basan principalmente en datos financieros históricos, como los ingresos, el historial laboral y el historial crediticio. Sin embargo, las fuentes de datos alternativas ofrecen información valiosa que puede proporcionar una visión más holística de la calidad crediticia de un prestatario. La IA y el ML pueden facilitar la integración de fuentes de datos alternativas en los modelos de evaluación del riesgo crediticio, lo que permite hacer predicciones más precisas.

Integración de la analítica conductual en los modelos de puntuación crediticia 

1. Ingeniería de variables (feature engineering): Los algoritmos de ML pueden procesar datos de conducta y extraer características relevantes que se correlacionan con la calidad crediticia. Por ejemplo, rasgos específicos como la responsabilidad (conciencia), la disciplina financiera o la aversión al riesgo pueden ser indicativos de la capacidad de un prestatario para administrar las obligaciones crediticias de manera efectiva.
2. Modelamiento predictivo: Mediante el uso de datos de repago de deuda y análisis de conducta, los algoritmos de ML pueden entrenar modelos predictivos que aprenden patrones y relaciones complejos. Estos modelos pueden realizar evaluaciones precisas del riesgo crediticio basadas en el perfil del prestatario.
3. Segmentación de riesgos: Las técnicas de ML e IA permiten a los prestamistas segmentar a los prestatarios en distintos perfiles de riesgo en función de sus atributos de comportamiento o carácter. Esta segmentación se puede utilizar para ayudar a adaptar los términos de los préstamos, las tasas de interés y los límites de crédito para adaptarse mejor a los niveles de riesgo individuales, mejorando el desempeño general de la cartera.

Ventajas de utilizar la analítica conductual en los modelos de puntuación crediticia

PRECISIÓN PREDICTIVA MEJORADA 

La incorporación de análisis de conducta proporciona una comprensión más completa de la calidad de un prestatario, lo que conduce a una mayor precisión predictiva. Al capturar factores no financieros, los algoritmos de ML e IA pueden descubrir patrones que pueden no ser evidentes solo en los datos crediticios tradicionales.

MITIGACIÓN DE RIESGOS Y DETECCIÓN DE FRAUDES 

Los modelos de ML entrenados en análisis de conducta pueden identificar patrones de posible fraude o incumplimiento crediticio de manera más efectiva. Se pueden señalar patrones de comportamiento inusuales o inconsistencias, lo que permite medidas proactivas de mitigación de riesgos y reduce las pérdidas financieras. 

DECISIONES DE PRÉSTAMO PERSONALIZADAS 

El análisis del comportamiento permite tomar decisiones de préstamo personalizadas y adaptadas a cada prestatario. Los algoritmos de ML e IA pueden aprovechar los datos psicométricos para ofrecer condiciones de crédito, tasas de interés y productos de préstamo personalizados en función del perfil de riesgo del prestatario, promoviendo la equidad y mejorando la satisfacción del cliente. 

Privacidad desde el diseño 

Al igual que con cualquier enfoque basado en datos, es esencial abordar las preocupaciones éticas y salvaguardar la privacidad al considerar el análisis del comportamiento. Los procedimientos de consentimiento transparentes, las técnicas de anonimización de datos y el cumplimiento de las normativas pertinentes garantizan el uso responsable de los datos de comportamiento en los modelos de puntuación crediticia, manteniendo la confianza de los prestatarios y protegiendo su privacidad. 

El aprendizaje automático y la IA han abierto nuevas vías para mejorar los modelos de calificación crediticia mediante la incorporación de fuentes de datos alternativas y análisis de comportamiento. Al aprovechar el poder de los algoritmos de ML e IA, las instituciones financieras pueden obtener información más detallada sobre la solvencia de un prestatario, lo que conduce a evaluaciones de riesgo más precisas, decisiones de préstamo personalizadas y detección efectiva de fraudes. 

A medida que este campo continúa evolucionando, es crucial lograr el equilibrio adecuado entre el aprovechamiento de datos alternativos y la garantía de la privacidad de los datos y las prácticas éticas, fomentando la confianza en la industria crediticia.