Tendencias en préstamos digitales: IA y más allá

El 10 de octubre, Fintech Nexus organizó un seminario web patrocinado por una plataforma de toma de decisiones de riesgo crediticio impulsada por IA Provenir. 

Junto a los líderes de Provenir, OakNorth, iwoca y LendInvest, Peter Renton analizó las perspectivas de los préstamos en Europa para 2024 y cómo la IA ha dado forma al panorama. 

El gran atractivo de la IA

El año pasado, los desarrollos de la IA arrasaron en el mundo. En finanzas, un área en la que se considera que la tecnología marca una diferencia significativa es la de los préstamos. La mejora de la eficiencia en la toma de decisiones crediticias y la capacidad de procesar conjuntos de datos más grandes rápidamente, entre otras aplicaciones, la inteligencia artificial y la automatización, está destinada a dar origen a una nueva era de financiamiento digital. 

Por supuesto, la IA no es una tecnología nueva para el ámbito crediticio. "Hemos estado utilizando modelos de IA y ML desde prácticamente el primer día", dijo Valentina Kristensen, directora de Crecimiento y Comunicaciones de OakNorth. “(Está impulsado) el análisis predictivo en términos de nuestro análisis de escenarios, por ejemplo... Y en la gestión de riesgos de cartera, el cumplimiento normativo y en la fabricación de nuestro primer Informe TCFD."

Los avances realizados en el aprendizaje automático han permitido a los prestamistas procesar grandes conjuntos de datos que aprenden del uso continuo. Esto ha llevado a mejoras en la toma de decisiones crediticias y la evaluación del riesgo.

"El área en la que más utilizamos modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático es la gestión de carteras de préstamos", dijo Rod Lockhart, director ejecutivo de LendInvest. “Entonces, durante la vida de una hipoteca, a medida que recopilamos datos continuos relacionados con esa hipoteca, ¿cómo ha cambiado el comportamiento probable de esa hipoteca con el tiempo? Luego usamos eso para centrarnos más o menos en un préstamo específico”.

Explicó que LendInvest luego planeó evolucionar el modelo para utilizar el análisis de datos para la toma de decisiones, un área que otros han tenido éxito en la aplicación de la IA. 

"Donde realmente aplicamos la inteligencia artificial es en nuestros algoritmos de préstamos y puntuación", afirmó Christoph Rieche, cofundador y director ejecutivo de iwoca. “Entonces, el autoaprendizaje, basado en la información que recibimos de nuestros clientes, indica si están pagando o no. Esto se introduce automáticamente en las recalibraciones de nuestro modelo a medida que el modelo detecta señales que justifican cambios con respecto a la ponderación. Eso está sucediendo de manera bastante continua”.

Consumo de energía de la IA y alineación ESG 

Sin embargo, el uso de la IA en los préstamos puede tener un precio medioambiental. 

En un análisis reciente publicado por el fundador de Digiconomist, Alex de Vries, se estimó que, en un escenario intermedio, para 2027, los servidores de IA podrían utilizar entre 85 y 134 teravatios hora (Twh) al año, un uso de energía similar al de países enteros. Si bien su análisis se centró en la industria de la IA en su conjunto, la mayor aplicación de la tecnología a los productos financieros podría tener un impacto significativo en sus emisiones de carbono. 

Esto puede ser un desafío para los prestamistas que buscan alinear sus prácticas ESG con los objetivos globales de emisiones netas cero. Dos de los representantes de los préstamos hablaron durante el seminario web sobre sus objetivos medioambientales para el futuro.

Kristensen habló de la estrategia de OakNorth y afirmó que su objetivo era alcanzar cero emisiones netas de alcance uno, dos y tres para 2035. También describió su estrategia para apoyar las prácticas ecológicas de sus clientes y su transición para alcanzar cero emisiones netas.

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A una pregunta de la audiencia sobre cómo los prestamistas pueden adaptar el alto consumo de energía de la IA a sus objetivos ESG, Kristensen respondió: "Es como cualquier cosa en el camino hacia el cero neto... a corto plazo, puede haber un aumento en la huella de carbono de las empresas en ciertas áreas si están implementando IA de manera material, pero con suerte, verás esos beneficios a medida que las cosas progresen”.

"Es un equilibrio muy difícil porque no creo que sea posible alcanzar los objetivos a largo plazo sin ver algunos de esos picos a corto plazo".

En su análisis, de Vries afirmó que existía la posibilidad de que la IA redujera los requisitos de energía a medida que la tecnología madura. Mejorar la eficiencia de la IA podría conducir a requisitos de hardware de menor calidad y al nivel de energía necesario para su uso. 

El desafío de las fuentes de datos

El núcleo del auge de la IA es la abundancia de datos. A medida que el mundo se vuelve más digital, el sistema financiero cuenta con una gran cantidad de nuevas fuentes de datos a las que recurrir para otorgar préstamos. 

"Cuando se trata de nuevas fuentes de datos, creo que el mundo está a tu alcance", afirmó Louis Garner, vicepresidente de éxito del cliente en EMEA de Provenir. "Cuando se trata de datos, creo que uno de los desafíos que todos enfrentamos es cómo ponerlos en práctica de manera justa, consistente y conforme". 

Explicó que para muchas organizaciones, la cantidad de datos disponibles puede resultar abrumadora. Si bien la IA puede ayudar a procesar la información, continuamente se plantean preguntas sobre el uso correcto de las fuentes de datos y cuándo deben implementarse. 

"Creo que muchas organizaciones todavía están averiguando cómo utilizan lo que tienen actualmente a su disposición", continuó. “Creo que veremos que los datos financieros alternativos en torno a los datos de servicios públicos o de alquileres desempeñarán un papel más importante (en el proceso de préstamo). Luego, podemos pasar a algunos de los datos sociales y de comportamiento. Pero eso nos lleva a cómo lo usamos de manera justa, conforme y consistente”. 

Lockhart estuvo de acuerdo y explicó que para los préstamos inmobiliarios se recopila una gran cantidad de datos, lo que puede crear desafíos.  

“En el sector inmobiliario, todavía queda un largo camino por recorrer antes de llegar a los préstamos totalmente automatizados en las áreas más especializadas. Estamos recopilando alrededor de 100,000 puntos de datos sobre cada préstamo”, afirmó. "El gran desafío es asegurarnos de que estamos procesando y centrándonos en los datos útiles que estamos recopilando". 

"Estamos analizando una gran cantidad de estos puntos de datos a través de API, pero en última instancia intentamos presentar un caso de manera que permita a un ser humano tomar una decisión final sobre el préstamo".

Demanda de automatización de los clientes 

La automatización de las decisiones crediticias se ha convertido en un objetivo para muchos prestamistas en el sector. Aunque en algunos ámbitos, como en el caso de los préstamos inmobiliarios especializados, todavía queda un largo camino por recorrer para la automatización total, la demanda de los consumidores ha aumentado. 

"En mi opinión, los consumidores están impulsando la necesidad de estas decisiones automatizadas", dijo Garner. “Básicamente partimos de 'cómo ahorramos dinero como organizaciones mediante el procesamiento directo', pero en términos de las expectativas actuales de los consumidores, creo que la decisión automatizada ya no está reservada para aquellos artículos de menor precio. Es una expectativa que podamos dar servicio a eso”.

Explicó que las organizaciones crediticias buscan cada vez más métodos para satisfacer las necesidades de los clientes y Provenir se había posicionado para ayudar. 

“Creo que desde una perspectiva tecnológica, (Provenir) tiene un papel que desempeñar en cómo permitimos que las organizaciones tomen decisiones más rápidas y directas para satisfacer esas necesidades. En términos del rol de Provenir, buscamos brindar una plataforma que brinde a las personas la capacidad de construir esos flujos de decisiones, actuar en consecuencia y cambiarlos rápidamente”. 

Otros representantes en el seminario web explicaron que, si bien se había logrado cierta automatización, a veces en cuestión de segundos, los préstamos más complejos y grandes todavía requerían la participación humana.

"En nuestro mundo, una decisión automatizada es aquella de la que alguien puede retirar fondos sin ninguna intervención adicional", dijo Rieche. “Todo está completamente automatizado al 100%. Eso funciona muy bien para algunos de nuestros clientes”. 

“Donde estamos haciendo un trabajo enorme es cuando estamos incorporando gradualmente la intervención manual o la inteligencia manual, de una manera completamente imparcial. En realidad, los humanos no toman ninguna decisión, pero en algunas de las decisiones que ha tomado el sistema, hay información proporcionada por un humano porque es demasiado compleja para que el sistema la lea. Gran parte de nuestro trabajo gira en torno a cómo se introduce esa información en el sistema, sin ningún sesgo humano”.

Enfoque en préstamos responsables de cara a 2024

Mirando hacia el futuro, los participantes del seminario web se centraron en las tendencias que observarían en el futuro hasta 2024.

Para Garner y Provenir, la atención se centra en la evolución del deber del consumidor en el ámbito crediticio y cómo esto contribuirá a los préstamos responsables. Garner explicó que con las finanzas integradas, el acceso al crédito se había vuelto más disponible, por lo que era fundamental centrarse en los préstamos responsables.

"Estamos viendo, a partir de un recorrido integrado del cliente, la rapidez con la que se puede realizar el pago ahora y elegir esa opción de financiación integrada", afirmó. “Esto es un mundo muy distinto de donde estaba quizás hace dos o tres años. Así que ciertamente estamos viendo esa integración perfecta y ese recorrido interconectado del cliente impulsado a través de esa demanda de experiencia del cliente”.

"Ciertamente estamos analizando el papel que puede desempeñar la tecnología para garantizar que otorgamos préstamos de manera responsable... particularmente en lo que respecta a las finanzas integradas".

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