En la era actual de avances tecnológicos, las necesidades de las personas han aumentado y, como resultado, ha habido un incremento en las solicitudes de aprobación de préstamos en el sector bancario. A la hora de evaluar las solicitudes de préstamo y reducir los riesgos asociados con los posibles incumplimientos de pago, los bancos se enfrentan a un gran desafío. Deben evaluar minuciosamente la elegibilidad de cada solicitante de préstamo, lo que hace que este proceso sea especialmente desafiante para ellos.
En este sentido, la inteligencia artificial (IA) ha surgido como una herramienta invaluable para mejorar los procesos de aprobación de préstamos en los bancos. La IA, en combinación con el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), ayuda a las instituciones financieras a identificar patrones de endeudamiento para reducir el riesgo de impago. De esta manera, los oficiales de préstamos no tienen que confiar únicamente en su intuición, sino que pueden tomar decisiones más acertadas basadas en datos para reducir la detección de fraudes bancarios.
Áreas de mejora en la gestión de préstamos mediante IA
La IA ha mejorado las capacidades de varios flujos de trabajo y sistemas en la industria financiera. Específicamente en el ámbito de los préstamos, su uso se extiende al análisis de crédito, la aprobación de préstamos, la detección de fraudes y la gestión de cobros.
IA en el análisis de crédito
El análisis de crédito se realiza evaluando el historial de endeudamiento, el ingreso total, la experiencia laboral y el comportamiento del usuario. El sistema evalúa el endeudamiento del usuario y genera un puntaje crediticio.
Sin embargo, el método tradicional de cálculo del puntaje crediticio tiene sus limitaciones. En primer lugar, se basa principalmente en los datos financieros históricos del cliente. Esto dificulta que los nuevos clientes obtengan préstamos incluso cuando son merecedores de crédito. Además, el puntaje crediticio no es aplicable a productos de crédito nuevos que se crean específicamente para un público joven. Esto hace que la institución financiera tenga una visión limitada y aumenta el riesgo de cometer errores en la estimación del crédito.
Los modelos de análisis de crédito impulsados por el aprendizaje automático y el análisis de riesgo crediticio monitorean métricas más relevantes, como el nivel de ingresos actual, el potencial de ingresos y las oportunidades laborales, para evaluar la solvencia crediticia de los nuevos clientes. El sistema de análisis de crédito de préstamos basado en IA aumenta la inclusión financiera al ofrecer acceso al crédito a un grupo de personas anteriormente desatendido.
IA en la aprobación de préstamos
El proceso tradicional de aprobación de préstamos es exhaustivo y consume muchos recursos. El oficial de préstamos recopila documentos, como identificaciones emitidas por el gobierno, estados de cuenta bancarios, comprobantes de empleo, talones de pago, escrituras de propiedad y otros documentos relevantes.
Una vez recopilados todos los documentos, se verifica manualmente la información clave. Después de la verificación, puede llevar días, e incluso semanas, obtener la aprobación final por parte del gerente.
El software de procesamiento de documentos impulsado por IA recopila información específica de los documentos relevantes a gran escala. También verifica la autenticidad de los documentos presentados y envía las solicitudes a los departamentos correspondientes para su aprobación. El resultado es un proceso de aprobación de préstamos más rápido y una mejor experiencia del cliente.
IA en la detección de fraudes
Según informes recientes, un banco promedio en Estados Unidos enfrenta 24,000 ataques de fraude cada año. Las transacciones no autorizadas y las estafas de phishing son las principales causas del aumento en el número de ataques. Pero cuando se trata de fraude en préstamos, el robo de identidad y la falsificación de estados financieros son las causas principales.
La IA en préstamos aborda la detección de fraudes con cuatro soluciones: puntajes de fraude, investigaciones de fraude, perfiles de compra y conocimiento del cliente (KYC, por sus siglas en inglés).
Los puntajes de fraude se utilizan para medir la legitimidad de una transacción. El procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático analizan datos como transacciones anteriores, incidentes de fraude y parámetros de riesgo establecidos por el prestamista y otorgan un puntaje de fraude.
En función de la gravedad del puntaje de fraude, la transacción actual se marca para su revisión o se cancela.
Las investigaciones de fraude permiten que la inteligencia artificial analice cientos y miles de documentos de préstamos en tiempo real y proporcione una lista de solicitudes de préstamos marcadas que pueden ser investigadas posteriormente por un oficial de préstamos. Esto ahorra a las plataformas de préstamos digitales miles de horas de trabajo que de otro modo se habrían dedicado a encontrar documentos fraudulentos.
Los perfiles de compra se crean al comprender el comportamiento del usuario, de modo que las organizaciones financieras pueden segmentar a los clientes en diferentes perfiles y monitorear sus transacciones.
El KYC basado en IA ayuda a verificar identificaciones y comparar huellas dactilares antes de autorizar cualquier préstamo.
IA en la gestión de cobros
Las instituciones financieras analizan las transacciones bancarias de las cuentas en riesgo para identificar a los clientes que podrían incumplir en el pago de sus préstamos. La IA permite a los prestamistas tomar medidas proactivas y crear estrategias personalizadas de cobro de préstamos para estos clientes.
Por ejemplo, los prestamistas pueden utilizar comunicaciones dirigidas, recordatorios de pago y planes de pago personalizados para cada prestatario. También pueden configurar chatbots para automatizar las interacciones con los clientes y brindar soporte las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
Todas estas soluciones juntas reducen las tasas de incumplimiento, mejoran la gestión de cobros y aumentan los niveles de satisfacción del cliente a través de la automatización de la gestión de préstamos.
Impacto de la IA en la gestión de préstamos
El impacto general de utilizar herramientas de procesamiento de documentos impulsadas por inteligencia artificial se puede resumir en dos factores: aumento de la precisión y reducción de los tiempos de procesamiento.
Aumento de la precisión hasta el 99%
Las plataformas de préstamos digitales utilizan algoritmos avanzados de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos y identificar tendencias de endeudamiento. El aprendizaje de los patrones de préstamo ayuda a los bancos a realizar una evaluación de riesgos más precisa y a optimizar su sistema de puntaje crediticio.
La implementación de la automatización del procesamiento de documentos conduce a una extracción de datos precisa en un 99% de documentos estructurados y no estructurados, al tiempo que elimina los errores propensos a los humanos. La integración con sistemas de terceros y flujos de trabajo empresariales ayuda a los prestamistas a agilizar el proceso de solicitud de préstamos.
Reducción del tiempo de procesamiento a 30-60 segundos
Los sistemas avanzados e inteligentes de procesamiento de documentos extraen información específica de estados financieros, solicitudes de préstamos y otros documentos de respaldo en cuestión de segundos, en comparación con los métodos de extracción tradicionales que pueden llevar días o semanas y varias rondas de verificación.
Además, el análisis crediticio basado en el aprendizaje automático puede evaluar la solvencia crediticia y realizar evaluaciones de riesgo precisas para una aprobación de préstamos más rápida y un tiempo de procesamiento de préstamos reducido.
Desafíos de la IA en la automatización de la gestión de préstamos
Sabemos que la IA es tan poderosa como los conjuntos de datos disponibles para ella. Sin embargo, la filtración de datos es una preocupación común para los usuarios cuando comparten datos financieros confidenciales. Para las organizaciones que utilizan préstamos basados en IA, una violación de los datos de los usuarios podría hacerlas vulnerables a litigios y daños en su reputación.
A continuación, analizaremos los principales desafíos que enfrentan las instituciones financieras al implementar la inteligencia artificial en sus flujos de trabajo.
Privacidad y seguridad de los datos
Los algoritmos de datos necesitan tener acceso a información bancaria confidencial para ser efectivos en el pronóstico de tendencias y en el análisis de riesgos crediticios.
Independientemente del software que se implemente para automatizar la gestión de préstamos, es importante asegurarse de que cumpla con las regulaciones GDPR, SOC-2 y CCPA, así como con los requisitos regulatorios regionales.
Preocupaciones sobre sesgos y equidad
El software se basa en datos históricos para aprender patrones, lo que puede perpetuar sesgos y tratos injustos en la industria de préstamos.
Si los datos históricos contienen sesgos hacia un grupo racial específico o una sección de la sociedad, el sesgo continuará sin control a través del sistema y los algoritmos no comprenden los factores contextuales que podrían afectar la solvencia crediticia del prestatario.
Conjuntos de datos diversos, modelos de IA transparentes y pruebas rigurosas de algoritmos en la automatización de la gestión de préstamos abordan estos desafíos y promueven prácticas crediticias justas.
La IA ha demostrado ser una herramienta invaluable en la gestión de préstamos bancarios. Desde el análisis de crédito hasta la aprobación de préstamos, la detección de fraudes y la gestión de cobros, la IA ha mejorado significativamente los procesos y ha permitido una mayor precisión y eficiencia en la toma de decisiones.
Docsumo es una plataforma que ayuda a extraer datos de documentos de préstamos no estructurados con una precisión superior al 99%. Independientemente del tipo de documento, las plataformas de préstamos digitales pueden extraer rápidamente la información clave de los documentos del solicitante. Además, los modelos de procesamiento del lenguaje natural comprenden el contexto de estas solicitudes de préstamos y las clasifican para agilizar los tiempos de procesamiento de préstamos.
Los flujos de trabajo predefinidos y las API permiten a Docsumo validar instantáneamente la información extraída y recibir capacitación en conjuntos de datos diversos. La certificación SOC-2 y el cumplimiento de GDPR garantizan la seguridad de los datos confidenciales.
Para automatizar la extracción y el procesamiento de datos a gran escala, regístrese para obtener una prueba gratuita de 14 días de Docsumo.
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