La inclusión financiera avanzó notablemente en el Perú en los últimos años, al cierre del 2023, 59% de la población adulta peruana tenía alguna cuenta en el sistema financiero, en contraste con el 38% registrado en 2018, de acuerdo a la SBS. Si bien este indicador muestra un progreso alentador, revela que un gran sector de la población aún está excluida del sistema y sin posibilidad de acceder al crédito formal.
Ante el acelerado desarrollo de la tecnología y el potencial ingreso de nuevas empresas nativas tecnológicas, es fundamental que los bancos tradicionales incorporen agilidad en sus procesos para mantener y potenciar su competitividad en un mercado tan cambiante y ávido de respuestas rápidas. En este contexto, el análisis crediticio es el proceso más determinante en la toma de decisiones financieras porque evalúa la capacidad de pago de un cliente potencial para otorgarle un préstamo o una línea de crédito.
Con el uso de tecnologías heredadas, el análisis crediticio suele ser lento y propenso a errores, lo que puede resultar en la pérdida de oportunidades de negocios, en la concesión de créditos a prospectos de alto riesgo, o bien en el rechazo de buenos clientes potenciales. Esta situación mejora notablemente cuando los bancos implementan servicios tecnológicos ágiles, que además de analizar información del sistema financiero incluyen datos alternativos. Así, personas no bancarizadas pero con buen historial de pago en otras entidades, pueden obtener algún producto bancario.
Una de las tecnologías que han ayudado a potenciar la evaluación crediticia son los motores de decisiones que, en sus versiones más ágiles, son 100% web, cloud y NoCode. Además de basarse en algoritmos, tienen la capacidad de incorporar modelos de inteligencia artificial, machine learning y big data. “El uso de un motor decisional elimina el sesgo subjetivo de un proceso de evaluación manual, y solo queda supeditado a las características de cada política de riesgos que son determinadas por las empresas financieras con base en las necesidades específicas para cada producto”, explica Mariano Sokal, director y cofundador de uFlow.
Las versiones más avanzadas permiten a los bancos recopilar y analizar grandes volúmenes de información de manera rápida y precisa, identificando patrones y tendencias que son claves en la evaluación del riesgo de clientes potenciales para que puedan acceder a un crédito bancario u otros productos.
Este es un salto cualitativo porque ayuda a los bancos a conocer la real capacidad de pago de cada persona. “Un motor de decisiones avanzado puede observar todo el historial crediticio de una persona y ver si califica para un producto específico de manera inmediata. Sin importar que cuente, o no, con antecedentes bancarios, analiza su historial en todas las entidades, sus ingresos y egresos, y así definir si la persona es apta para un crédito o cualquier otro producto financiero”, declaró el director de uFlow.
Cabe señalar que las personas históricamente no incluidas en el sistema bancario quedan fuera del acceso a créditos formales para todo tipo de compras o inversiones, como por ejemplo los emprendimientos. Además, no cuentan con protección financiera en caso de emergencias y no participan plenamente en el crecimiento económico del país. Abordar esta problemática requiere esfuerzos tanto del sector público como del privado para promover la educación financiera, simplificar trámites, adoptar tecnología innovadora y fomentar la confianza en el sistema bancario.
