No se trata de la tecnología, sino de cómo se utiliza: cuatro formas en que la IA transformará el sector crediticio

Cuando se habla tanto de cómo la IA generativa va a tener un impacto en todos los sectores, es fácil entender por qué algunos se toman estas promesas con cautela. El ruido que rodea a la IA y su potencial puede ser ensordecedor, ya que las empresas adoptan el distintivo para reforzar sus esfuerzos de marketing, lo que hace difícil separar el bombo de la realidad. Sin embargo, cuando se aplica de forma meditada y a un problema bien definido, la IA tiene el potencial de transformar el sector del crédito y los préstamos al revolucionar su forma de leer, comprender y resumir grandes cantidades de datos.

El crédito genera un flujo constante de datos y requiere una gestión minuciosa en cada momento de su ciclo de vida. Esto se aplica a los bancos y emisores de crédito que desean conceder préstamos, a los prestatarios que necesitan herramientas e información para estar al corriente de sus pagos, a los gestores que garantizan la estabilidad de las carteras de préstamos y a los inversores que mitigan los riesgos de las carteras. La digitalización y el auge de la banca en línea han sido vitales para mejorar la disponibilidad de datos. Sin embargo, sin un ejército de personas que extraigan, procesen y analicen estos datos, gran parte de ellos se ha desperdiciado históricamente.

A pesar de su potencial, según la Encuesta de Sentimiento de Prestamistas Hipotecarios 2023 de la entidad crediticia estadounidense Fannie Mae, solo el 7 % de las empresas del sector hipotecario desplegaron IA el año pasado, lo que deja un enorme margen de mejora. Sin embargo, aunque transformadora, por sí sola, la IA es un instrumento contundente. Los participantes en el mercado crediticio deben pensar de forma inteligente sobre cómo aplicar la tecnología. La pregunta que todas las empresas deberían hacerse es: ¿cómo puede la tecnología añadir un valor concreto a nuestras partes interesadas?

Áreas de mejora

Debido a la complejidad del mercado y a la variedad de partes interesadas, es imposible destacar un impacto transformador individual de la IA. El potencial de la tecnología reside en aplicarla junto con grandes modelos lingüísticos al universo de datos del sector hipotecario de forma que sirva a grupos específicos. Dando un paso atrás para comprender las necesidades y retos fundamentales de estos grupos, podemos identificar cuatro áreas clave en las que la IA puede cambiar el sector a mejor.

1. Ayude a los equipos operativos y de atención al cliente automatizando el análisis de datos:
   Gestionar múltiples libros de préstamos e hipotecas, a veces miles, es una tarea importante. Los gestores deben asegurarse de que se realizan los reembolsos, se presta asistencia a los clientes y se identifican y abordan los riesgos con prontitud. Aunque la automatización robótica de procesos puede utilizarse para agilizar estos procesos, la capacidad de obtener información predictiva sobre cómo mejorar y gestionar las carteras y reducir los costes operativos utilizando el contexto histórico puede proporcionar una visión sin precedentes de las operaciones de las empresas. Estos modelos de IA también pueden ayudar a las empresas a proporcionar al personal de atención al cliente una recuperación de datos más rápida mediante el procesamiento del lenguaje natural y resumir todo el historial de cuentas de un cliente de un vistazo sin necesidad de rebuscar entre filas de datos. En la actualidad, el Asistente de IA de Pepper ayuda a nuestro equipo de operaciones a consultar cualquier problema específico de un cliente determinado mediante una función de "chat de operaciones" con solo pulsar un botón.
   
   
2. Una mejor gestión del riesgo para las carteras de inversiones alternativas: La diligencia debida y la gestión del riesgo son esenciales para los inversores institucionales. Los inversores con carteras diversificadas estarán acostumbrados a tener una visión clara de sus inversiones en el mercado público. Las inversiones alternativas, sin embargo, han sido históricamente opacas. La IA tiene el potencial de actuar como un analista asistente que ayude a proporcionar una visión más profunda del rendimiento y la composición de las carteras de crédito, proporcionando una mayor supervisión de las inversiones fuera de los mercados tradicionales de renta variable y renta fija. Junto con la visualización de datos impulsada por la IA, la mejora de la transparencia de los activos alternativos puede suponer una ventaja revolucionaria para inversores y gestores.
   
   
3. Personalización eficaz para los clientes: La IA generativa está allanando el camino a servicios altamente personalizados para las personas que gestionan sus deudas. Los chatbots avanzados pueden analizar y transmitir la información de las personas, proporcionando una mejor asistencia telefónica, información personalizada y asesoramiento bajo demanda que ayude a los clientes a controlar mejor sus deudas. Se trata de un paso crucial para aumentar la capacidad de los gestores de créditos de responder con rapidez y cumplimiento a las consultas rutinarias de los clientes, al tiempo que se liberan recursos humanos para atender solicitudes más complejas. El chat general interno de Pepper, limitado a nuestro equipo interno, sirve de referencia inmediata para análisis y resúmenes rápidos para el personal comercial, de operaciones y técnico.
   
   
4. Mayor transparencia para los informes reguladores: Una mayor transparencia es un impulso significativo para los reguladores. La detección avanzada del fraude y la capacidad de reunir grandes conjuntos de datos es un paso importante para obtener una imagen más precisa del estado del mercado crediticio. Los gráficos que mapean las entidades y sus relaciones en esos grandes conjuntos de datos y la capacidad de consultarlas permitirán identificar asociaciones que antes no eran obvias. Estas conexiones pueden utilizarse para detectar señales de alerta temprana que ayuden a tomar medidas decisivas. Mientras tanto, para las empresas que operan en este espacio, una mayor transparencia permite una mayor rendición de cuentas, una comunicación más eficaz entre las empresas y los reguladores, y ayuda a mejorar la calidad general de los libros de crédito.

No hay tiempo como el presente

El impulso para aprovechar la IA no hará sino crecer a la par que el bombo publicitario. El McKinsey Global Institute estimó recientemente que, en el sector bancario mundial, la IA generativa podría añadir entre 240.000 y 340.000 millones de dólares anuales en valor, impulsada principalmente por el aumento de la productividad. El sector crediticio está llamado a cosechar los mismos beneficios, no solo para los gestores, sino también para los clientes y los inversores.

Estos sentimientos están respaldados por algo más que palabras. El tamaño medio de las inversiones impulsadas por la IA se ha más que triplicado desde el primer trimestre de 2023, según datos de Pitchbook, y el acuerdo medio en el primer trimestre de 2024 alcanzará los 8 millones de dólares a medida que más empresas inviertan en esta tecnología. El conocimiento es poder en cualquier sector, y la atención al detalle, esencial. Esto es especialmente cierto en el crédito, donde las deudas de las personas son muy importantes y los riesgos deben gestionarse cuidadosamente en un contexto económico difícil.

La aplicación cuidadosa de la IA en áreas específicas tiene el potencial de cambiar significativamente el sector mejorando la escala y la precisión con la que se analizan los datos, automatizando procesos engorrosos y mejorando la forma en que las partes interesadas acceden a la información. Por ejemplo, el equipo de operaciones de Pepper Advantage ha integrado GenAI en el flujo de trabajo de su producto LoanGuard, lo que les permite evaluar políticas específicas para varios grupos de clientes a gran velocidad, ayudando a reducir el tiempo de respuesta de las solicitudes de préstamos. 

Este es solo un pequeño caso de uso entre muchos otros, pero demuestra el valor que el sector puede obtener del uso inteligente y reflexivo de la tecnología GenAI. Está claro que esta tecnología va a seguir evolucionando, y corresponde al sector buscar, identificar y evaluar de forma proactiva cómo puede utilizarse esta evolución para mejorar los resultados para los prestatarios. Quienes no lo hagan corren el riesgo de no estar a la altura de las expectativas de sus interlocutores y, en última instancia, de quedarse rezagados.