Según los especialistas, ya sea un startup, una fintech o una entidad bancaria tradicional, para ofrecer una experiencia al cliente realmente óptima y cumplir con las necesidades organizacionales, hay ciertas características clave que debe tener una plataforma de decisiones de riesgo.
El ejecutivo y especialista en el tema José Luis Vargas, por ejemplo, sostiene que es necesario que haya un fácil acceso a los datos para tomar decisiones de riesgo de crédito que sean precisas. De lo contrario, los “conocimientos necesarios para comercializar nuevos productos se pierden y, además, se desperdicia la capacidad para tomar decisiones de riesgo inteligentes”.
Según Vargas, esto, indudablemente, termina afectando tanto a las pymes como las organizaciones que otorgan préstamos para el consumo. Algo que se da y mucho dentro de Latinoamérica para la industria automotriz o del Retail.
Sin lugar a dudas, la toma de decisiones de riesgo crediticio puede encontrar un gran apoyo en la tecnología. Sin embargo, los analistas explican que, si se quieren lograr modelos realmente eficientes, el uso de plataformas o herramientas desarticuladas pueden convertirse en una traba. ¿Por qué? Los motivos están a la vista: por el acceso limitado a datos alternativos, por las dificultades técnicas que pueden surgir, como el entendimiento y manipulación del código, o por interoperabilidad de las partes o softwares.
Beneficios de una plataforma unificada
Vargas destaca que actualmente existen soluciones integrales que ayudan a construir estrategia de riesgo de crédito usando todo el potencial de la IA y el acceso unificado, de forma rápida y sencilla. En esa línea, menciona algunos de los beneficios que se obtienen al usar una plataforma unificada para implementar una estrategia de riesgo de crédito exitosa:
Control sin códigos
Antes, dice, los modelos de análisis de riesgo requerían un entendimiento especializado en programación y manejo del código de software. Eso ya no es necesario, gracias a la aparición de nuevas herramientas, más sencillas e intuitivas.
Acceso a los datos
“Una base de datos centralizada y de fácil acceso permite que los tomadores de decisiones de riesgo puedan gestionar la tecnología de manera más eficiente y aprovechar los datos para tomar decisiones inteligentes”, describe Vargas.
Optimización automática
A partir del monitoreo de resultados, el Machine Learning y la retroalimentación de datos históricos, la toma de decisiones se vuelve más precisa cada vez que se usa.
