La inteligencia artificial (IA) generativa desempeña un rol clave en la evaluación del riesgo crediticio. Cada vez más organizaciones recurren a estas soluciones para optimizar la gestión del riesgo financiero. Al mismo tiempo, el panorama financiero internacional atraviesa una transformación importante, impulsada por los avances en IA y la creciente relevancia de las metodologías de gestión de riesgos.
El desafío de la generación de IA para la gestión del riesgo crediticio
La modelización del riesgo crediticio consiste en un análisis cuantitativo que las instituciones financieras llevan a cabo para evaluar la probabilidad de que los solicitantes de créditos hipotecarios no cumplan con sus obligaciones. Tradicionalmente, este proceso se basa en datos financieros históricos, como calificaciones crediticias, ingresos y antecedentes laborales. Sin embargo, aunque estos datos son valiosos, suelen brindar una visión incompleta de la salud financiera de una persona.
Un informe reciente de Experian-Forrester destaca que la IA está destinada a hacer una contribución significativa en este campo. Esta tecnología permite obtener una visión más integral y detallada del perfil de riesgo de un solicitante, lo que facilita la toma de decisiones crediticias más acertadas, reduce el riesgo de incumplimiento y mejora la calidad general de las carteras financieras.
Además, la IA es capaz de analizar anomalías en los datos, lo que permite identificar solicitudes de préstamos fraudulentas con mayor eficacia. Esto se logra gracias a su capacidad para extraer información relevante de fuentes de datos no convencionales o alternativas, lo que ofrece una perspectiva más completa de la situación financiera de cada persona.
Cuando hablamos de datos alternativos, nos referimos a información desestructurada que proviene de entornos digitales diversos, como imágenes, videos, archivos de audio, actividad en redes sociales, historiales de compras en línea, entre otros. También incluye datos como nóminas, bienes raíces, servicios públicos o alquileres. La capacidad de la IA para recopilar e interpretar estos datos representa una ventaja competitiva importante en la industria financiera.
Procesamiento de préstamos y gestión del ciclo de vida del riesgo
La generación de IA para la gestión del riesgo crediticio puede implementarse en todas las etapas del ciclo de vida de un préstamo, desde la solicitud inicial hasta el reembolso final. Repasemos cómo funciona en cada instancia:
- Solicitud: La IA puede transformar el proceso de solicitud en un diálogo intuitivo en lenguaje natural o mediante formularios predefinidos, lo que simplifica el trámite y aclara dudas en tiempo real. Esto mejora la experiencia del usuario y reduce los errores para garantizar datos más precisos al evaluar el riesgo crediticio.
- Verificación de documentos: Los algoritmos de IA automatizan la verificación de documentos como identificaciones, declaraciones de impuestos y nóminas. Garantizan la autenticidad y el cumplimiento de estos, lo que reduce errores manuales. Además, estas herramientas son capaces de gestionar múltiples formatos, idiomas y tipos de documentos, lo que amplía el alcance a más solicitantes. Durante este proceso, pueden identificar inconsistencias y detectar riesgos de fraude.
- Evaluación crediticia: La IA puede realizar tanto verificaciones crediticias tradicionales como análisis más flexibles, al integrar datos como historiales de transacciones, registros de pagos y antecedentes laborales. Esto proporciona una visión más completa del comportamiento financiero del solicitante y su capacidad de pago.
- Valoración de garantías: De manera similar, la IA puede valorar las garantías asociadas a un préstamo con mayor precisión. Esto minimiza el riesgo de infravaloración o sobrevaloración, lo que asegura una mayor protección al acreedor en caso de incumplimiento.
- Decisión: La IA analiza datos en tiempo real para predecir con precisión si un préstamo debe ser aprobado o rechazado. Este proceso no solo agiliza la toma de decisiones, sino que también mejora la experiencia del cliente. Además, si el solicitante no califica para un producto específico, la IA puede sugerir alternativas personalizadas, como otras opciones de crédito o condiciones de calificación ajustadas.
- Automatización administrativa: Durante el procesamiento de las solicitudes, la IA puede extraer, organizar y procesar datos de forma automática, lo que elimina la necesidad de intervención manual. Esto reduce los errores, acelera las revisiones y facilita la clasificación de documentos según los departamentos correspondientes.
Es interesante notar cómo la programación de estos sistemas puede realizarse en lenguaje natural, al utilizar plataformas basadas en agentes. Esto significa que no hace falta tener conocimientos avanzados de programación o modelado para usarlos. Los metaagentes, por su parte, son capaces de coordinar agentes diseñados específicamente para tareas concretas, lo que logra resultados en actividades que se desarrollan en varias etapas.
Un ejemplo claro es el caso de las notas de crédito, donde los procesos incluyen la extracción de información, el análisis de informes y el resumen de datos. Además, una capa adicional de agentes puede mejorar los mecanismos de control del riesgo y ayudar a reducir errores comunes, incluso en contextos más sensibles, como los riesgos genéticos asociados a la influenza aviar, incluido lo que se conoce como “alucinaciones“.
Generación de IA para la gestión del riesgo crediticio: las categorías de riesgo
El avance en la generación de IA para la gestión del riesgo crediticio presenta desafíos importantes. Estos están vinculados principalmente a las categorías de riesgo asociadas al uso de esta tecnología. Entre ellas se destacan:
- La calidad de los datos.
- La posible falta de imparcialidad en los algoritmos, que podría confundir o engañar a los usuarios.
- Las infracciones de propiedad intelectual, como violaciones de derechos de autor o plagio.
- Violaciones de privacidad, al utilizar información personal o confidencial para entrenar modelos.
- La generación de contenido dañino.
- Amenazas a la seguridad y vulnerabilidades técnicas.
- Problemas de rendimiento, transparencia y explicabilidad.
Para mitigar estos riesgos, las instituciones financieras tendrán que adoptar prácticas comunes. Dicho de otro modo, deberán ser capaces de planificar, proteger y gestionar el uso de la IA en el ámbito del riesgo crediticio. Esto implica desarrollar un plan de IA, contar con una infraestructura tecnológica segura y conformar un equipo preparado para supervisar los proyectos de generación de IA para la gestión del riesgo crediticio. Así, estas iniciativas deberían enfocarse en:
- Garantizar la equidad algorítmica y minimizar los sesgos en las decisiones crediticias tomadas por los modelos de IA.
- Implementar estrategias robustas de privacidad y seguridad de datos para proteger la información de los clientes.
- Crear marcos de IA explicables que hagan transparentes, interpretables y comprensibles las evaluaciones del riesgo crediticio generadas por la IA. Esto resulta clave para todos los actores involucrados, desde los gestores de riesgos hasta los reguladores y los propios clientes.
- Establecer sistemas de gobernanza y control para monitorear el rendimiento de la IA, mientras se asegura un uso ético y alineado con las normativas empresariales y regulatorias.
- Fomentar la colaboración entre los equipos de riesgo, cumplimiento, asuntos legales y tecnología, al optimizar la gestión del riesgo crediticio de forma responsable e integrada.
Conclusión
La generación de IA está destinada a transformar profundamente la forma en que los bancos gestionan el riesgo crediticio. Con la creciente adopción de modelos lingüísticos avanzados, se puede automatizar procesos clave y mejorar las decisiones en todas las etapas del ciclo de vida del riesgo crediticio, desde las evaluaciones iniciales hasta la gestión y el monitoreo continuo.
Sin embargo, esta expansión en el papel de la inteligencia artificial para la toma de decisiones exige el desarrollo de marcos de gobernanza sólidos. Estos deben integrar principios de gestión de riesgos, continuidad del negocio y ciberseguridad, con el objetivo de no solo optimizar la eficiencia operativa, sino también garantizar un uso ético, transparente y confiable de la tecnología.
Además, desarrollar e implementar soluciones de generación de IA para la gestión del riesgo crediticio requiere una combinación de habilidades técnicas avanzadas y un profundo conocimiento del sector financiero. Solo con esta integración será posible aprovechar el máximo potencial de la IA, mitigar sus riesgos y maximizar sus beneficios.
