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No es ninguna sorpresa que los bancos rechacen solicitudes de préstamo todos los días. A veces, con razón, y otras... no tanto.
Un ejemplo típico de “genial sobre el papel”, pero que no cumple los criterios, es la economía colaborativa. Un lugar repleto de personas trabajadoras y bien remuneradas que cumplen prácticamente todos los requisitos: pagan el alquiler puntualmente y no tienen deudas locas. Excepto que les falta una pieza crucial de documentación, un W-2.
Solicitud = Denegada.
Lo mismo puede decirse de los inmigrantes recién llegados que están trabajando, haciendo todas las cosas bien en apariencia, pero en el momento de la solicitud no tienen antecedentes en la oficina. El mismo resultado.
Para contextualizar, podemos recurrir a las cifras facilitadas por la Oficina de Protección Financiera del Consumidor (CFPB). En 2020, alrededor de 2,7% de los adultos estadounidenses NO tenían historial crediticio. Esto se traduce como 7 millones de personas son invisibles para las agencias.
¿Por qué? Todo tiene que ver con un expediente de crédito delgado. Los sistemas de puntuación heredados se fijan en cinco cosas: historial de pagos, cuánto debe, duración del historial crediticio, nuevos créditos y cartera de préstamos. Y eso es todo.
El algoritmo busca antecedentes y encuentra un espacio en blanco. Por lo tanto, los solicitantes potenciales se marchan. Muy probablemente, se irán a otro prestamista con mejor tecnología.
Inteligencia artificial ayuda a las empresas financieras a llegar a los clientes no bancarizados y a analizar los datos con mayor rapidez. Dado que los prestamistas quieren decisiones más rápidas con menos pérdidas, una sistema de calificación crediticia ofrece esta oportunidad. Las cifras lo dicen todo: se prevé que la IA en el mercado financiero crecerá de $38.360 millones en 2024 a más de $190.000 millones. para 2030.
Veamos ahora cómo inteligencia artificial calificación crediticia funciona y qué beneficios aporta.
Inteligencia artificial es un método que utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para determinar la probabilidad de que un prestatario devuelva un préstamo. Para ello, examina grandes conjuntos de datos para encontrar señales que no pueden detectarse mediante una revisión manual o que los humanos pasan por alto.
El concepto en sí es sencillo: se entrena un modelo a partir de los resultados de reembolsos anteriores y se evalúa el riesgo utilizando una gama de indicadores más amplia que la puntuación de crédito tradicional.
Así es como funciona.
Un modelo de aprendizaje automático examina los datos del prestatario, determina hasta qué punto coinciden con los patrones de los préstamos históricos, calcula un valor de riesgo y le da un Puntuación de crédito AI.
Y he aquí cómo los datos brutos se convierten en una cifra utilizable:
Los modelos tradicionales se basan en una lógica lineal. El suceso A siempre sigue al suceso B. Los reguladores aprecian esta previsibilidad porque es fácil de explicar. Sin embargo, sus limitaciones fundamentales hacen imposible introducir mejoras significativas. Y los modelos como FICO no pueden aprender ni ajustarse cuando se producen acontecimientos imprevistos.
La puntuación tradicional evalúa a todo el mundo de forma idéntica: un impago reduce la puntuación, un historial delgado se penaliza, y la pérdida de empleo o la hospitalización no suponen ninguna diferencia.
Modelos de crédito AI se basan en un principio completamente distinto. Pueden ver la diferencia entre un impago durante una emergencia médica documentada y un prestatario que paga regularmente con retraso. Pueden darse cuenta de que un inmigrante reciente con un máster y un trabajo estable en una empresa de Fortune 500 podría ser más seguro de lo que sugiere su limitado historial crediticio.
Nota: esta lógica sólo debe utilizar las fuentes de datos permitidas y las pruebas de dificultades presentadas por el prestatario.
Aunque la puntuación pueda parecer misteriosa, un Sistema de préstamos AI surge de una secuencia precisa de pasos basados en big data y aprendizaje automático.
Así es como funciona en realidad.
Para denegar o aprobar el crédito, un sistema recopila y organiza automáticamente enormes volúmenes de datos estructurados (es decir, hojas de cálculo, bases de datos, etc.) y extrae datos no estructurados (archivos de texto, PDF, imágenes, etc.) de diversas fuentes.
Las principales categorías son:
Para entrenar un modelo predictivo, los científicos de datos analizan los datos históricos de reembolso de más de un millón de préstamos, identificando las características de los prestatarios que reembolsaron frente a los que incumplieron.
Así es como los científicos de datos entrenan un modelo:
Tras la formación, los prestamistas despliegan un modelo validado como una API REST basada en la nube para integrarlo en los ecosistemas de préstamos.
Esto es lo que ocurre en directo:
El despliegue no marca un punto final. El modelo entrenado sobre la base del gasto en 2024 puede no funcionar tan bien en 2026 si cambian las condiciones económicas, por lo que los profesionales emplean la supervisión, la detección de desviaciones y el reentrenamiento programado.
En situaciones en las que un prestatario ha sido evaluado como de bajo riesgo de impago y luego incumple, un sistema de supervisión impulsado por IA alertará a los expertos humanos para que realicen comprobaciones manuales adicionales. Los científicos de datos también investigarán los errores y volverán a entrenar el modelo utilizando datos en tiempo real. Este bucle mantiene el sistema alerta y bien adaptado a los nuevos esquemas de fraude y a los cambios en el comportamiento de los consumidores.
Las prácticas clave del aprendizaje continuo incluyen:
Si lo vemos en su conjunto, y si tenemos en cuenta el funcionamiento interno de las instituciones financieras, es fácil ver el inmenso valor de Marcadores basados en IA.
Ahora, pasemos a debatir algunos temas destacados Ventajas de la calificación crediticia mediante IA.
Plataformas de crédito con IA ayudan a los prestamistas a autorizar más clientes, minimizando las pérdidas y los litigios y reduciendo el trabajo manual.
A continuación se indican las principales formas en que la IA modifica la puntuación crediticia.
La precisión es el santo grial de los préstamos y es lo único que realmente importa aquí. La falta de precisión conlleva errores que cuestan dinero: aprobar un mal préstamo da lugar a una amortización, mientras que rechazar a un buen prestatario cuesta ingresos y lo deja en manos de un competidor.
Inteligencia artificial aprovechan datos adicionales y algoritmos de detección de patrones para hacer predicciones más precisas de impagos y morosidad. Para los prestamistas, esto significa menos sorpresas desagradables en sus carteras de préstamos. Según un análisis de McKinsey una reducción de 20-40% en pérdidas crediticias entre las empresas que utilizaron mejores modelos de estimación de impagos.
Lo que esto significa en la práctica:
El modelo prevé con precisión los reembolsos de los préstamos, lo que reduce las tasas de impago. Detecta patrones de reembolso anómalos y activa una revisión por fraude. Con una mejor predicción y control del riesgo, los prestamistas pueden ofrecer préstamos con tipos de interés adecuados para maximizar sus ingresos.
La suscripción era lenta y repetitiva: los equipos tenían que buscar documentos, calcular los ratios deuda-ingresos en una calculadora y sacar informes uno por uno. De hecho, mucha gente sigue haciéndolo a la antigua usanza.
En Motor de calificación crediticia AI procesa automáticamente los documentos, calcula el DTI y recupera los informes crediticios en cuestión de minutos, si no de segundos. De repente, una decisión que antes tardaba tres días se toma casi de inmediato. Los prestatarios obtienen una respuesta instantánea y el préstamo se tramita antes incluso de que puedan consultar el sitio web de un competidor.
Utilizando IA para la calificación crediticia permite a los prestamistas atender a segmentos de clientes que los modelos tradicionales consideran demasiado arriesgados o difíciles de suscribir. Los marcan como “demasiado arriesgados” simplemente porque no se ajustan al modelo estándar.
Los prestatarios subbancarizados, como los jóvenes o los que tienen un historial financiero irregular, básicamente no son elegibles según la puntuación tradicional. Los modelos de IA que incluyen datos alternativos mejoran la aprobación de préstamos a pequeñas empresas y consumidores porque detectan valor donde la puntuación tradicional ve riesgo.
Además, los algoritmos de IA pueden emplear métodos de agrupación al crear secciones de riesgo granular. En lugar de incluir a miles de clientes en una única categoría “moderada”, un proceso de agrupación de IA dividirá a esas personas en grupos más pequeños, cada uno con su propia estimación de riesgo específica.
Esto permite a los clientes de bajo riesgo evitar consecuencias negativas simplemente porque comparten la misma franja demográfica/calificación crediticia que los clientes de mayor riesgo.
Más allá de la propia decisión de crédito, inteligencia artificial calificación crediticia optimiza todas las fases del proceso de préstamo.
Calificación digital del crédito Las plataformas verifican los ingresos y la identidad mediante comprobaciones en bases de datos y escaneado de documentos. Por ejemplo, algunos servicios de IA utilizan visión por ordenador para leer recibos de nómina o formularios fiscales y confirmar los ingresos laborales en cuestión de segundos.
En los sistemas tradicionales, una solicitud es una patata caliente. Pasa de las operaciones de front-office al análisis crediticio y luego a la evaluación de riesgos. Los prestamistas pueden acortar los plazos de aprobación y reducir la revisión manual con la puntuación de IA para la verificación y la toma de decisiones. McKinsey describió este tipo de configuración de extremo a extremo para mejorar la experiencia del cliente y reducir los costes administrativos.
Además, la normalización de los procedimientos reduce el tiempo de formación, crea registros transparentes para la supervisión y ofrece a los clientes una experiencia coherente.
Hace una década, la creación de sistemas de IA exigía importantes costes iniciales (científicos de datos, GPU, canalización de datos). Esa barrera se ha reducido drásticamente.
Inteligencia artificial ya está al alcance de prestamistas de todos los tamaños. Hoy en día, la computación en la nube más barata y las bibliotecas de código abierto facilitan a los prestamistas la contratación o formación de personal de aprendizaje automático.
Varias empresas de tecnología financiera, como Zest AI, Lenddo y Upstart, ofrecen calificación crediticia basada en IA como SDK que los prestamistas pueden integrar. Con el auge de la computación en la nube, incluso los prestamistas más pequeños pueden acceder a la infraestructura de IA en plataformas en la nube como AWS o Google Cloud.
McKinsey descubrió que las soluciones de IA y aprendizaje automático reducir los trámites en papel y las solicitudes de documentos, lo que reduce los costes de asistencia y acelera las aprobaciones.
Desde el punto de vista técnico, los costes disminuyen por una sencilla razón: el sistema recupera y valida los datos una vez, y luego aplica normas coherentes. Reducir las excepciones puntuales disminuye significativamente las horas de revisión del personal, por no mencionar que también reduce el papeleo y aumenta la aprobación.
El CFPB informó de una prueba de prestamista en la que el modelo aprobó a 27% solicitantes más y redujo las TAE medias de los préstamos aprobados en 16%., manteniendo sin cambios el riesgo global y el cumplimiento de las normas de préstamo justo.
Las entidades financieras utilizan varios tipos de modelos de IA para predecir el riesgo de los prestatarios. Seleccionar el modelo Inteligencia artificial depende de las necesidades específicas de la institución crediticia y de los datos de que se disponga.
He aquí cómo enfocar la decisión:
Diferentes situaciones requieren diferentes modelos óptimos. La elección correcta depende del equilibrio entre la precisión, la complejidad del sistema y los recursos disponibles.
La creación de su propio modelo de riesgos personalizado le otorga la propiedad total de sus riesgos y le permite diferenciar su negocio de los competidores que utilizan un cuadro de mando único. Para ello, debe dividir su proyecto en distintas fases, asignando propietarios e hitos a cada una de ellas, de modo que pueda medir en qué punto del proceso se encuentra.
Veamos estas etapas con más detalle.
El primer paso es construir su reserva. Reúna su información interna de rendimiento sobre préstamos, así como informes de crédito y conjuntos de datos alternativos. Cree una canalización ETL (extraer, transformar, cargar) de seguridad mínima para extraer esos conjuntos de datos a un depósito común. El escenario de almacenamiento ideal es la nube, ya que ofrece la mayor flexibilidad para el crecimiento.
Las listas de transacciones en bruto contienen cientos de entradas que no dicen nada por sí solas, por lo que primero hay que convertirlas a un formato que pueda ser procesado por un modelo.
Si calcula el “saldo medio de los últimos 90 días”, esa única métrica se convierte en una característica que ayuda al modelo a determinar su estabilidad financiera. Sin embargo, hay que conocer bien las operaciones bancarias para saber qué características son relevantes.
Elija un algoritmo, como Random Forest o XGBoost, y divida todo el conjunto de datos entre los conjuntos de entrenamiento y prueba. Entrene el algoritmo seleccionado en el conjunto de entrenamiento y ajuste también los hiperparámetros learning_rate y n_estimators. Evalúe el rendimiento del modelo en el conjunto de datos de prueba calculando la puntuación AUC. Cuando el AUC sea igual o superior a 0,8 o siga mejorando, deje de ajustar.
La validación identifica los sesgos mediante pruebas de estrés que controlan el rendimiento durante las recesiones económicas. Este paso es fundamental para cumplir con los reguladores, que exigen saber cómo toma decisiones el sistema.
En la fase final del desarrollo de modelos de IA, el modelo pasa de las pruebas/experimentos en el laboratorio al uso real. Su Socio de desarrollo de IA envuelve el modelo en una API y lo integra en su sistema de originación de préstamos. Cuando un cliente hace clic en “Solicitar”, el sistema genera una puntuación crediticia instantánea para que los suscriptores puedan aprobar las solicitudes de préstamo en cuestión de minutos en lugar de días o más.
Ahora debe establecer cuadros de mando para supervisar la tasa diaria de impagos, la tasa de aprobación y el AUC de su modelo. Además, si la tasa de impagos aumenta más de dos puntos porcentuales o si la tasa de aprobación disminuye bruscamente, debe realizar un examen de desviación de datos y establecer una calibración actualizada para su modelo.
Construir una plataforma inteligente de calificación crediticia requiere una inversión mínima de $15.000, mientras que las construcciones empresariales alcanzarán $150k o más, dependiendo de las necesidades específicas de cumplimiento y los requisitos de características.
Existen tres categorías principales basadas en la escala y la funcionalidad.
Sólo incluye funciones esenciales como la verificación de la identidad digital, cuadros de mando básicos sobre riesgos y decisiones de crédito automatizadas en tiempo real. Los MVP diseñados para pruebas de mercado suelen costar entre $15.000 y $40.000.
Este nivel es ideal para empresas emergentes que se dirigen a consumidores de perfil bajo o empresas de tecnología financiera que están probando su adecuación al mercado. Es la mejor opción para empezar: solo las funciones esenciales, sin características innecesarias.
Estas soluciones añaden datos alternativos, detección de fraudes y análisis predictivo, lo que ayuda a los prestamistas a ampliar el acceso al crédito para los prestatarios de perfil bajo, manteniendo al mismo tiempo estrictos controles de riesgo. La IA explicable proporciona un razonamiento de las decisiones que muestra cómo un modelo ha llegado a su conclusión, no solo el resultado.
Los costes pueden variar entre $45.000 y $80.000.
Las implantaciones empresariales para el procesamiento de grandes volúmenes oscilan entre $85.000 y $150.000 y más. Esta inversión proporciona a las entidades crediticias flujos de trabajo automatizados para la elaboración de informes listos para la auditoría, junto con modelos de aprendizaje profundo que se reciclan mensualmente y paneles de control que realizan un seguimiento de miles de préstamos en tiempo real.
Creemos que el mejor enfoque es el híbrido. Se aprovecha la IA para impulsar las decisiones, pero se mantiene a los humanos “en el bucle” para la supervisión. De este modo, se equilibra la velocidad y la perspicacia automatizadas con el juicio prudente de los suscriptores veteranos.
Hacer el cambio se siente pesado. Lo entendemos.
Usted cambia literalmente la forma de gestionar sus riesgos. Pero se puede empezar con un pequeño paso. Las mejores implantaciones que hemos visto empiezan poco a poco, a menudo ejecutando un “modelo en la sombra” junto con el sistema heredado hasta que el equipo confía en un nuevo sistema.
En Innowise ya hemos recorrido este camino con bancos y FinTech. Sabemos dónde están las trampas de los datos y qué preguntas difíciles hacen los reguladores. Con más de 19 años de experiencia práctica, nuestra Desarrolladores AI han puesto en marcha docenas de proyectos FinTech.
Si está listo para actualizar su motor de calificación crediticia, nuestro Ingenieros de IA puede desarrollar una solución de calificación crediticia a medida que se ajuste a su producto y perfil de riesgo.
No dude en contacto cuando lo consideres oportuno.
Utiliza señales de datos alternativos para evaluar la capacidad de reembolso a corto plazo, consistentes en el alquiler, las facturas de teléfono y los patrones de flujo de caja.
Los modelos que utilizan datos históricos pueden reflejar sesgos encontrados en los datos de entrenamiento. Por lo tanto, los prestamistas deben comprobar con frecuencia la imparcialidad de sus modelos y corregir cualquier disparidad que surja como resultado de las predicciones del modelo.
En el caso de los prestamistas que utilizan algoritmos de crédito de IA, los reguladores insisten en que demuestren una toma de decisiones de préstamo justa, que no discriminen y que mantengan registros de las entradas relacionadas con los resultados de los préstamos.
Los equipos prueban todos los modelos con un conjunto de datos de retenidos, con los que no se entrenaron ninguno de los modelos, y comparan las predicciones con los resultados reales de los nuevos prestatarios.
En primer lugar, los prestamistas deberían aplicar un modelo junto a su proceso tradicional de calificación crediticia. A continuación, los prestamistas deberían utilizar un proceso de revisión humana para las cuentas de alto riesgo y ampliarlas cuando sean estables.
Un sistema típico de scoring crediticio personalizado de gama baja suele costar un mínimo de ~ $15.000, mientras que los sistemas a gran escala pueden superar los $150.000 o más.
La mejora de los modelos de riesgo crediticio permite a los prestamistas puntuar a los prestatarios utilizando datos adicionales, lo que resulta beneficioso para los trabajadores por cuenta ajena o los inmigrantes que son rechazados por los modelos de crédito tradicionales.
Los prestamistas aprovechan el almacenamiento en la nube pública y los servicios de computación en AWS o Google Cloud porque escalan y no requieren una inversión inicial en hardware local.
Director de Entrega y Jefe del Centro de Competencia
Siarhei lidera nuestra dirección de FinTech con un profundo conocimiento del sector y una visión clara de hacia dónde se dirigen las finanzas digitales. Ayuda a los clientes a navegar por complejas normativas y opciones técnicas, dando forma a soluciones que no solo son seguras, sino que están pensadas para el crecimiento.
