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Aprovechando la Inteligencia Artificial Generativa para reinventar la administración de riesgos de crédito

La adopción de Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) está aumentando constantemente en muchas organizaciones bancarias y financieras. Sus aplicaciones se están expandiendo a áreas de riesgo y Compliance, y cada disciplina de riesgo identifica casos de uso en los que la GenAI puede mejorar la eficiencia al proporcionar mejores conocimientos, beneficios de costos y tiempos de respuesta más rápidos. Dentro de la función de riesgo empresarial, la administración de riesgos de crédito es una función principal del riesgo financiero que afecta significativamente a muchas organizaciones bancarias. Durante los últimos 15 años, la gestión del riesgo crediticio ha madurado a través de numerosos mandatos regulatorios e iniciativas de transformación. Sin embargo, todavía hay muchas áreas dentro de esta función que pueden beneficiarse de la adopción de la IA generativa.



A lo largo del ciclo de vida del riesgo crediticio hay muchas áreas que potencialmente pueden beneficiarse de las intervenciones basadas en GenAI; algunos de los casos de uso clave se destacan a continuación:


  • Evaluaciones de riesgo crediticio: la evaluación del riesgo crediticio implica analizar información extensa desde el momento en que un cliente se convierte en un cliente potencial hasta el lanzamiento de una línea de crédito. Las capacidades de IA se pueden aprovechar para examinar los datos financieros de los clientes y utilizar modelos de IA que generen nuevos puntos de datos o simulen escenarios basados ​​en datos existentes. Este enfoque proporciona métodos innovadores para predecir la solvencia y gestionar el riesgo crediticio.


  • Indicadores de alerta temprana: la IA generativa puede mejorar los sistemas de alerta temprana de riesgo crediticio al sintetizar datos internos y externos para mejorar la capacitación de modelos y reconocer patrones complejos que señalan riesgos emergentes. Puede simular escenarios económicos para pruebas de estrés y aumentar la precisión del modelado predictivo. Al analizar datos no estructurados, detecta indicadores tempranos de riesgo de diversas fuentes. Además, la IA generativa aprende continuamente de nuevos datos, se adapta a los cambios y proporciona visualizaciones intuitivas para que los administradores de riesgos identifiquen rápidamente problemas potenciales.


  • Controles de riesgo crediticio: en el área de controles existen funciones como gestión de límites de crédito y gestión de garantías que pueden beneficiarse de la posible intervención de GenAI. La IA generativa mejora los controles del riesgo crediticio, como la gestión de límites, mediante el análisis de grandes conjuntos de datos para identificar límites de crédito óptimos para los prestatarios. Detecta patrones y tendencias que indican posibles infracciones. A través de simulaciones de escenarios, la IA predice el impacto de varios cambios en los límites de crédito en diferentes condiciones económicas. Aprende continuamente de nuevos datos, adaptando estrategias de límites a los perfiles de riesgo en evolución. Este enfoque mejora la eficacia y la capacidad de respuesta de las medidas de control del riesgo de crédito.


  • Monitoreo de crédito: en términos de monitoreo, los bancos pueden usar GenAI para recopilar y analizar volúmenes masivos de datos internos y externos para construir una perspectiva de 360 ​​grados sobre el perfil financiero de un cliente. Como resultado, tal grado de seguimiento permite a las instituciones y organizaciones aprovechar al máximo las estrategias de seguimiento crediticio.


  • Reportes crediticios: La GenAI en combinación con modelos de aprendizaje automático (machine learning) puede automatizar la generación de reportes de riesgo crediticio escaneando y analizando grandes cantidades de datos para proporcionar información sobre la exposición al riesgo de la cartera, la adecuación del capital y el cumplimiento normativo. Esto reduce el esfuerzo manual necesario para la presentación de reportes lo que permite que los equipos de administración de riesgos se concentren más en la revisión, la toma de decisiones estratégicas y la mitigación de riesgos. La GenAI también ayuda a generar narrativas automatizadas para los reportes de gestión que deben presentarse a la alta dirección y para los reportes regulatorios que deben presentarse a los reguladores. Sin embargo, estas narraciones de informes se generan a través de GenAI, reducen el tiempo y permiten que el equipo de riesgo crediticio dedique más tiempo a revisar los informes y los comentarios generados.


Al integrar la IA generativa en los marcos de administración de riesgos, las organizaciones pueden lograr un enfoque más proactivo, preciso y eficiente para mitigar los riesgos. Sin embargo, la adopción de GenAl en funciones de riesgo y Compliance no debe realizarse de manera aislada y sin un mecanismo de revisión manual. Debe existir un marco de adopción empresarial con la gobernanza y los controles necesarios para permitir que las organizaciones aprovechen los aprendizajes, comprendan mejor cruzar dependencias de funciones y crear una infraestructura reutilizable que permita la adopción eficiente de GenAl para respaldar las iniciativas del negocio.

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