El Machine Learning o Aprendizaje Automático es la tecnología más disruptiva en la industria financiera en Europa.

Instantor, la tercera FinTech sueca de mayor crecimiento que hace las decisiones financieras fáciles en la gestión del riesgo crediticio, presenta “Credit Risk Managament 2019 – How Do you Stack Up?”, un reporte basado en una encuesta llevada a cabo por Instantor en Europa entre altos ejecutivos de organizaciones financieras líderes. El reporte revela que dos terceras partes de estos jugadores están bien encaminados en la implementación de Machine Learning (ML) y que la mayoría se beneficia de su implementación en el manejo del riesgo crediticio.

Un número mayor de estrictas regulaciones ha evolucionado en Europa en la última década para proteger la economía y al consumidor final. Las demandas de los consumidores por servicios completamente digitalizados, interfaces más amigables y experiencias más convenientes han ascendido. Simultáneamente, las presiones internas por alcanzar las metas de negocio y disminuir los riesgos asociados a las operaciones y a la observancia de regulaciones, también han aumentado. Estos factores han apremiado a las instituciones financieras a adoptar soluciones más innovadores y eficientes como ML.

Como parte del reporte, Instantor identifica otros cambios que las organizaciones deben hacer para adaptarse al panorama actual: una transición hacia soluciones completamente digitalizadas y automatizadas; la implementación de analíticos avanzados; asociaciones con FinTechs; el manejo cuidadoso de la información del consumidor para cumplir con la GDPR; e innovar servicios en torno a los datos. Instantor reconoce las oportunidades que están siendo creadas por la PSD2 que hacen posible que las instituciones financieras puedan ganar nuevos consumidores y aprovechar nuevas fuentes de datos, como los datos transaccionales de las cuentas bancarias.

“Credit Risk Management 2019 – How Do You Stack Up”? destaca los beneficios significativos que pueden ser obtenidos con la implementación de ML en el financiamiento, tales como un impulso a las ganancias netas así como una mayor satisfacción del consumidor y retención. Instantor ha identificado el incremento en el poder predictivo de los modelos de calificación creditica, un proceso de aceptación de préstamos más veloz y acertado y una administración más eficiente, como beneficios adicionales que las organizaciones financieras pueden cosechar de la implementación de ML mientras que ganan una definitiva ventaja competitiva para superar a la competencia.

El reporte cubre los retos relacionados con la implementación de ML -habiendo encontrado que las razones para no implementar las técnicas de ML están relacionadas con una falta de entendimiento de su potencial impacto en las operaciones (44%), y el desconocimiento sobre cómo puede afectar el desempeño de la compañía (22%).  “Con la difusión de este reporte, Instantor comienza una serie de seminarios y webinars para transferir conocimiento a los profesionales de riesgo crediticio como parte de nuestra misión de democratizar el sistema de financiamiento”, comenta Raiha Buchanan, CMO de Instantor.

“Estamos comprometidos con empoderar a las organizaciones con la tecnología y el conocimiento que necesitan para posicionarse delante de la competencia. A través de un mejor entendimiento del notable impacto de la utilización de ML para la evaluación del riesgo crediticio, las organizaciones serán capaces de aceptar más a menor riesgo”, concluye Buchanan.

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