CLASIFICACIÓN DE CLIENTES EN PRÉSTAMOS

Artículo escrito por: JOSÉ F. GARCÍA
AWS y Microsoft Azure Certified
brandfactors.com
jg@brandfactors.com

En el mundo de la banca, evaluar si un cliente podrá pagar un préstamo es una de las decisiones más importantes y complejas.

Tradicionalmente, esta evaluación se realiza con modelos de riesgo de crédito basados en reglas fijas y en el historial crediticio del solicitante.

Sin embargo, con la llegada del aprendizaje automático (Machine Learning, ML), la clasificación de clientes se ha vuelto más precisa, rápida y rentable.

¿Qué es el aprendizaje automático y cómo ayuda a la banca?
El aprendizaje automático es una tecnología que permite a las computadoras analizar grandes volúmenes de datos y aprender patrones sin necesidad de programaciones manuales extensas.

En la banca, se usa para clasificar a los clientes en dos categorías principales:

1. Clientes con alta probabilidad de pago.
2. Clientes con alto riesgo de impago.

Estos modelos de clasificación utilizan datos como el historial crediticio, ingresos, empleo, comportamiento de gasto y otros factores para predecir si un cliente podrá cumplir con sus obligaciones financieras.

Beneficios económicos y de tiempo

1. Mayor precisión en la evaluación de riesgo
Los modelos tradicionales a menudo utilizan puntuaciones de crédito genéricas que pueden no reflejar con exactitud la situación real de un cliente.

Con ML, los bancos pueden analizar cientos de factores en segundos y generar predicciones más acertadas.

Esto reduce la cantidad de préstamos otorgados a clientes con alta probabilidad de impago y optimiza las oportunidades de negocios con clientes confiables.

2. Aceleración del proceso de aprobación
En lugar de depender de procesos manuales que pueden tardar días o semanas, los bancos pueden automatizar la evaluación de clientes con modelos de ML en cuestión de minutos.

Esto permite ofrecer respuestas rápidas a los clientes y mejorar su experiencia.

3. Reducción de costos operativos
La automatización reduce la necesidad de análisis manual y revisiones por parte de los analistas de riesgo.

Esto se traduce en una disminución de costos administrativos y en una asignación más eficiente de los recursos humanos.

4. Menor tasa de morosidad y mayor rentabilidad
Al mejorar la precisión en la clasificación de clientes, los bancos pueden disminuir la cantidad de préstamos incobrables.

Esto tiene un impacto directo en la rentabilidad y permite ofrecer mejores condiciones a clientes confiables.

5. Identificación de clientes con mayor retorno
El aprendizaje automático también permite a los bancos identificar a los clientes que generarán el mayor retorno a lo largo del tiempo.

Al analizar patrones de comportamiento financiero y necesidades crediticias, las entidades pueden ofrecer productos personalizados que maximicen la rentabilidad y fortalezcan la relación con clientes de alto valor.

Implementación en los bancos
Los bancos pueden integrar modelos de ML en sus sistemas actuales utilizando plataformas especializadas en análisis de datos y aprendizaje automático.

Estas soluciones pueden ser personalizadas para adaptarse a las necesidades específicas de cada institución financiera.

El aprendizaje automático está revolucionando la manera como los bancos evalúan a sus clientes.

Gracias a esta tecnología, las instituciones financieras pueden tomar decisiones más precisas, reducir costos, mejorar la experiencia del cliente y aumentar la rentabilidad.

En un mundo cada vez más digitalizado, adoptar el aprendizaje automático ya no es una opción, sino una necesidad para mantenerse competitivo en el sector bancario.

TECNOLOGÍA  | APRENDIZAJE AUTOMÁTICO EN BANCA

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