Aprendizaje automático en el negocio de los préstamos digitales

El aprendizaje automático (ML) se ha convertido en un actor clave en el sector de los préstamos digitales, trabajando entre bastidores para mejorar y perfeccionar los procesos dentro de la automatización y la previsión. Pero, ¿qué hace esta tecnología y cómo provoca cambios en la eficiencia operativa y la precisión predictiva?

Algunos ejemplos clave de las aplicaciones exitosas de ML incluyen:

• Calificación crediticia: Predecir con precisión la devolución de un préstamo.

• Calificación antifraude: Detección eficaz de posibles estafadores.

• Previsiones de impago: Actuar a tiempo sobre los préstamos problemáticos.

• Sistemas de recomendación: Dirigir las estrategias de marketing de retención averiguando las mejores formas de interactuar con los clientes.

• Antifraude en marketing: Cómo encontrar actividades fraudulentas entre los socios.

Hacer las cosas más fáciles: Automatización

En el negocio de los préstamos, hay muchas partes móviles, como la gestión de centros de llamadas, la comprobación de solicitudes y la gestión de cobros. El aprendizaje automático ayuda utilizando herramientas como la visión por ordenador para el reconocimiento de voz y objetos. Puede ayudar a identificar y comprobar los documentos de los clientes y prevenir el fraude con procedimientos mejorados de e-KYC.

Además, el uso de chatbots automatizados para algunas llamadas de clientes ayuda a que el proceso de solicitud de préstamos sea fluido y eficiente, mostrando la capacidad de ML para mejorar el servicio al cliente.

Mirando hacia el futuro: Previsión

La gestión de riesgos de los préstamos al consumo lleva tiempo utilizando con habilidad el aprendizaje automático, sobre todo para tomar decisiones de crédito astutas a través de diversos modelos de puntuación, creados con la ayuda de Python. Profundizando en los comportamientos de clientes anteriores, construimos estos modelos de puntuación para predecir con precisión la probabilidad de que un nuevo cliente devuelva un préstamo o incumpla, basándonos en características compartidas.

Típicamente, los modelos de scoring no funcionan de forma aislada. Trabajan codo con codo con una estrategia de riesgo integral que establece requisitos explícitos para el cliente, como la edad, el nivel de ingresos y otros. También se combinan con reglas de riesgo que filtran las solicitudes que presentan cambios irracionales, tienen en cuenta los detalles del producto e integran información negativa de fuentes externas para una verificación exhaustiva de la solicitud. En situaciones en las que las soluciones automatizadas se quedan cortas, llevamos a cabo comprobaciones manuales, que pueden incluir ponerse en contacto con el cliente o entrevistar a terceros para asegurarnos de que no se pasa nada por alto.

Conjuntamente, estos instrumentos ayudan a tomar una decisión de crédito informada, determinando si dar luz verde a un préstamo o retener los fondos de un prestatario potencialmente poco fiable. Así pues, el ML no sólo simplifica, sino que también refuerza el proceso de gestión de riesgos en los préstamos al consumo, garantizando que las decisiones no sólo se basen en datos, sino que también sean perspicaces y fiables.

Gestión de riesgos y prevención del fraude con ML

Navegar por el complejo panorama de la detección de fraudes, especialmente en casos que ya se han producido, a menudo implica un meticuloso escrutinio manual por parte de especialistas. Sin embargo, cuando se trata de identificar y alinearse con las características conocidas de los defraudadores, las herramientas de ML se convierten en activos de valor incalculable. 

Con el tiempo, los modelos antifraude han demostrado su solidez a la hora de frustrar actividades fraudulentas, pero exigen una supervisión constante debido a las tácticas innovadoras y en constante evolución que adoptan los defraudadores. Esta evolución constante de los métodos de fraude requiere el aumento y la adaptación continuos de estos modelos, para garantizar que sigan estando un paso por delante en la identificación y mitigación de nuevas técnicas y patrones fraudulentos. Las herramientas de ML se utilizan intensamente en la prevención del fraude, empleando tecnologías como la comparación facial en documentos y los selfies que los acompañan en las aplicaciones, y detectando rasgos faciales idénticos en medio de parámetros de perfil variados.

No sólo curamos nuestras propias herramientas, sino que también incorporamos proactivamente herramientas especializadas desarrolladas externamente, garantizando un frente fortificado contra las actividades fraudulentas. Así, ML se erige como centinela, salvaguardando procesos y sistemas contra la persistente y cambiante amenaza del fraude en el panorama digital.

Evaluación del ML en las métricas empresariales

La implementación del aprendizaje automático es un paso estratégico, medido por métricas específicas como AUC y GINI, que permiten a los especialistas examinar su eficacia, estabilidad y eficiencia. A una escala empresarial más amplia, los indicadores de rendimiento estándar como la tasa de aprobación, la conversión y los pagos atrasados supervisan el impacto general del ML.

Tendencias y retos: De cara al futuro

El futuro trae consigo tanto tendencias, como el aumento de la automatización y la automatización analítica en los indicadores de negocio, como retos como la necesidad de una acumulación estable de datos, los altos costes operativos y el manejo del campo en rápida evolución de los especialistas en Machine Learning.

Conclusión: Machine Learning – Dirigiendo el barco en los préstamos digitales

El aprendizaje automático, con sus amplias capacidades, navega con seguridad a través de las complejidades del negocio de los préstamos digitales, demostrando su valía en áreas como la automatización y la previsión. Mientras ilumina el camino hacia operaciones más ágiles y previsiones inteligentes, es esencial seguir gestionando los retos y cambios emergentes en el panorama con una estrategia flexible y con visión de futuro, garantizando que el negocio de los préstamos digitales no solo se mantenga sólido, sino que también navegue por una senda de crecimiento innovador y constante.

El aprendizaje automático, con sus amplias capacidades, navega de forma segura a través de las complejidades del negocio de los préstamos digitales, demostrando su valía en áreas como la automatización y la previsión.