Adaptados a un consumidor multicanal, los modelos predictivos incluyen datos sobre el perfil sociodemográfico, edad, presencia en el bureau, comportamiento de pago y apetito financiero para evaluar el riesgo de incumplimiento
El análisis de datos permite a las empresas segmentar a los clientes y tomar decisiones acertadas sobre los productos ofertados y las condiciones de los mismos
La transformación digital ha revolucionado el sector financiero en los últimos años. La tecnología ha transformado los procesos internos, la oferta para el consumidor final y la relación con el cliente, dando lugar a la aparición nuevos productos y servicios inexistentes hace apenas 5 años, permitiendo, además, una mayor personalización. Diferentes tecnologías como el Big Data y las técnicas avanzadas de Machine Learning mejoran la capacidad de predicción de los modelos de evaluación del riesgo de impago hasta un 30%, según la experiencia observada en diversas carteras por Experian, compañía tecnológica especializada en servicios crediticios, analítica avanzada y data.
Uno de los retos que afronta el sector bancario es el análisis y explotación masiva de datos. Los últimos estudios de Experian apuntan a que el 82% de los directivos son conscientes de la relevancia de los datos y la analítica avanzada para los negocios, y aumentan sus inversiones de cara a poder generar modelos predictivos que les permitan mejorar sus resultados de forma sistemática. Gracias a los mismos, dicha cantidad de data se convierte en insights de valor añadido para la toma de decisiones de negocio y la configuración de su estrategia empresarial.
«Las compañías deben ser capaces de extraer información de múltiples fuentes, así como de interpretarla y explotarla estadísticamente para crear modelos analíticos avanzados, y mejorar sus cuadros de mando de gestión y segmentación de clientes», explica Ricardo García, Iberia Analytics Director de Experian. Todos estos procesos ayudan a la evaluación y cuantificación del riesgo crediticio, así como a mejorar las estrategias de marketing.
Las técnicas avanzadas de Machine Learning aumentan la discriminación entre buenos y malos pagadores, mejoran la prevención de fraude, y permiten una mayor personalización de productos
Los sistemas de clasificación de clientes actuales utilizan motores de análisis basados en Machine Learning. Estos motores consideran las características sociodemográficas del usuario, su edad y comportamiento de pago histórico para la evaluación del riesgo. «Los modelos estadísticos avanzados de evaluación del riesgo de impago consiguen minimizar pérdidas, ya que predicen de forma más ajustada qué clientes tienen una mayor probabilidad de ser peores pagadores. Adicionalmente, previenen mejor el fraude para así tomar medidas al respecto. Por ejemplo, según nuestra experiencia, este tipo de modelos permiten mejorar hasta un 30% la capacidad de discriminación para nuevos clientes», explica Ricardo.
Además, estas tecnologías permiten identificar mejor a aquellos pagadores «excelentes» entre la población de buenos pagadores. Evaluar la capacidad de pago de un consumidor es de importancia crítica cuando se trata de encontrar el producto o servicio idóneo. «Y hablarle directamente de sus necesidades. Es decir, personalizar la oferta, con mayor probabilidad de acertar, y de forma más eficiente. Mediante la utilización de nuestros modelos, muchas compañías están incorporando en su gestión técnicas analíticas y fuentes de datos que previamente no se contemplaban», apunta el director de Experian.
Los modelos predictivos desarrollados por Experian están orientados al sector bancario, financiero, asegurador, telco, retail y utillities. «Son muchos los sectores que están invirtiendo en metodologías analíticas avanzadas, y las empresas tecnológicas consiguen mejorar exponencialmente sus herramientas en cada versión. Nuestros últimos modelos mejoran en un rango de 10-20 puntos en su capacidad predictiva respecto a versiones anteriores. Dicha mejora se observa a lo largo de diferentes carteras de forma consistente para todos los sectores», concluye.