Big Data y Machine Learning para predecir el impago

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Las técnicas avanzadas de Machine Learning aumentan la discriminación entre buenos y malos pagadores, mejoran la prevención de fraude, y permiten una mayor personalización de productos

La transformación digital ha revolucionado el sector financiero en los últimos años. Diferentes tecnologías como el Big Data y las técnicas avanzadas de Machine Learning mejoran la capacidad de predicción de los modelos de evaluación del riesgo de impago hasta un 30%, según la experiencia observada en diversas carteras por Experian, compañía tecnológica especializada en servicios crediticios, analítica avanzada y data.

Según los últimos estudios de Experian, el 82% de los directivos son conscientes de la relevancia de los datos y la analítica avanzada para los negocios. En consecuencia, están dispuestos a aumentar sus inversiones para generar modelos predictivos que les permitan mejorar sus resultados de forma sistemática.

Free Quotation Mark Cliparts, Download Free Clip Art, Free Clip ... "Las compañías deben ser capaces de extraer información de múltiples fuentes, así como de interpretarla y explotarla estadísticamente para crear modelos analíticos avanzados, y mejorar sus cuadros de mando de gestión y segmentación de clientes", explica Ricardo García, Iberia Analytics Director de Experian. Todos estos procesos ayudan a la evaluación y cuantificación del riesgo crediticio, así como a mejorar las estrategias de marketing. Los datos se convierten en conocimiento de valor para la toma de decisiones y la configuración de una estrategia empresarial donde se personaliza la oferta para el consumidor final y se transforma la relación con el cliente.

Los sistemas de clasificación de clientes utilizan motores de análisis basados en Machine Learning y consideran las características sociodemográficas del usuario, su edad y comportamiento de pago histórico para la evaluación del riesgo. La aplicación de estas tecnologías permite, asimismo, identificar mejor a aquellos pagadores "excelentes" entre la población de buenos pagadores.

Evaluar la capacidad de pago de un consumidor es de importancia crítica cuando se trata de encontrar el producto o servicio idóneo. Esto, complementado con la capacidad de conocer sus necesidades y personalizar la oferta brinda una mayor probabilidad de acertar, y de forma más eficiente.

"Son muchos los sectores que están invirtiendo en metodologías analíticas avanzadas, y las empresas tecnológicas consiguen mejorar exponencialmente sus herramientas en cada versión”, explica García. Además, remarca que "Los modelos estadísticos avanzados de evaluación del riesgo de impago consiguen minimizar pérdidas, ya que predicen de forma más ajustada qué clientes tienen una mayor probabilidad de ser peores pagadores. Adicionalmente, previenen mejor el fraude para así tomar medidas al respecto".