Gestión de riesgos y analítica podrían impulsar la reactivación desde el sector financiero
La incertidumbre causada por todos los cambios y volatilidades vividas en el último tiempo ha afectado de diferentes formas todas las actividades comerciales y económicas del país y el sector financiero no es la excepción.
Según el último reporte mensual, 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.
Para este periodo, de acuerdo con datos de la Superintendencia, la cartera de créditos y el Leasing bruto de los bancos privados nacionales se ubicó en 368.018.213 con un deterioro de 28.300.367. Además, el indicador de calidad tradicional para estas entidades se posicionó en promedio en el 5,0% y el cubrimiento por morosidad en promedio en el 152,8%.
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.
Según SAS, compañía líder 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 y mejorar 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. La analítica avanzada se ha convertido en la base que permite a las entidades formular servicios más relevantes y optimizar procesos operativos, pues es la forma en la que pueden responder ante eventos inesperados y anticiparse para tomar decisiones más acertadas.
“En las 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 nos 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.
La posibilidad de combinar los modelos tradicionales con soluciones avanzadas basadas en analítica de datos brinda grandes oportunidades para que las entidades puedan construir nuevos negocios, mejorar sus productos y generar nuevos ingresos.
Hemos hecho investigación en los últimos dos años y hemos analizado casos de bancos que han implementado productos y servicios aprovechando modelos de analítica avanzada e inteligencia artificial.
Nuestra predicción es que, en los próximos tres años, del 5 al 10 por ciento de los ingresos de las entidades bancarias se obtendrán de gestionar más eficiente e inteligentemente los riesgos a partir de la implementación de mejores modelos analíticos. Esto toma tiempo, pero para lograrlo debemos acelerar esta transformación e invertir en innovación”, agregó Rengifo.
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.
Algo similar expuso Rodrigo Prieto, vicepresidente de Riesgo de Bancolombia, en su participación en el SAS Global Forum 2021, uno de los principales encuentros de analítica avanzada y de inteligencia artificial aplicada a los negocios en el mundo y en el que la entidad financiera colombiana tuvo una destacada participación.
Según Prieto, el sector financiero ha 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.
