¿Por qué la analítica de datos e IA impulsaría reactivación desde el sector financiero?

La incertidumbre causada por todos los cambios presentados en los últimos meses en el último tiempo ha afectado de diferentes formas todas las actividades comerciales y económicas del país y el sector financiero no fue la excepción.

De acuerdo con la Superintendencia Financiera de Colombia, los usuarios presentaron 15.330 quejas frente a las entidades financieras; una muestra de que a pesar de los grandes avances y adaptaciones que los bancos están teniendo, aún tienen importantes retos en su operación para construir organizaciones más sólidas y eficientes.

Entre los principales desafíos identificados por los diferentes actores del sector se encuentran la digitalización, la implementación de medidas menos convencionales en cuanto a la política monetaria, la ejecución de garantías para los créditos, el apoyo a las firmas zombies (poco productivas y rentabilidades negativas) y la evaluación del sistema financiero, teniendo en cuenta la regulación.

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Según SAS, compañía especializada en analítica avanzada e inteligencia artificial, para afrontar esta realidad es necesario que los líderes de las entidades financieras se enfoquen cada vez más en soluciones de negocios flexibles y ágiles que favorezcan la predicción y mitiguen los riesgos.

“Antes el foco de una empresa estaba centrado en cómo operar eficientemente. Luego el mismo se centró en cómo lograr que el equipo se mantuviera comprometido y productivo en las mejores condiciones posibles y ahora el objetivo de la mayoría de las instituciones consiste en cómo reactivar los negocios y empleos mientras se mejoran los crecimientos en medio de modelos de alternancia y de nuevos ajustes. El foco de todo tipo de decisión se está trasladando hacia la gestión eficiente de los riesgos y por esto cada vez se está haciendo más importante incorporar procesos de analítica avanzada y de inteligencia artificial en la toma de decisiones”, afirma Javier Rengifo, Gerente Senior de Customer Advisory de SAS Colombia y Ecuador. 

Según Rengifo, la analítica avanzada se destaca como un elemento que aporta valor a todo tipo de entidades en las condiciones actuales. Para las entidades bancarias específicamente, su mayor impacto en este momento se puede ver aplicaciones como la inteligencia de mercados, servicio al cliente, prevención de fraudes y en la gestión integral de riesgos.

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El experto señaló que en últimas décadas la manera en la que las instituciones financieras toman decisiones crediticias ha cambiado radicalmente y los modelos analíticos han jugado un papel fundamental, pues permiten entender mejor el comportamiento de los clientes y manejar diferentes tipos de escenarios para poder gestionar los riesgos de una forma más eficiente e inteligente.

"Extraer inteligencia de los datos y formular diversos modelos de riesgo permite tomar decisiones de aprobación de créditos, realización de inversiones o colocación de nuevos productos aún en escenarios inciertos y que requieren de adaptación como los actuales”, destacó Rengifo.

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Rengifo resaltó además que las entidades regulatorias también deben ser más flexibles y que los bancos deben estar dispuestos a escuchar y entender que las industrias se han desestabilizado y son ellos una pieza clave para ayudar a los individuos y a las pequeñas, medianas y grandes empresas en su recuperación y reactivación.

A su turno, Rodrigo Prieto, vicepresidente de Riesgo de Bancolombia, quien dijo que han venido haciendo grandes avances por bancarizar cada vez más personas, brindándoles acceso a servicios y plataformas financieras de alto valor, pero se requiere seguir recurriendo a soluciones avanzadas de analítica de datos e innovación para hacer una mejor gestión de los riesgos, manteniendo en alto la confianza en las instituciones financieras.