La adopciรณn de inteligencia artificial y analรญtica avanzada estรก transformando la evaluaciรณn crediticia de las pymes en Amรฉrica Latina, al permitir decisiones mรกs รกgiles, precisas e inclusivas, segรบn expertos reunidos por SAS en un reciente webinar.
Por Revista Summa
En Amรฉrica Latina, las pequeรฑas y medianas empresas (pymes) siguen siendo el corazรณn de la economรญa. De acuerdo con el informe OECDย SME Policy Index: Latin America and the Caribbean 2024, estas empresas en Amรฉrica Latina y el Caribe constituyen, aproximadamente, el 99,5 % de las empresas y contribuyen al 60% del empleo formal/productivo en la regiรณn. Sin embargo, continรบan enfrentando un obstรกculo estructural: el acceso al crรฉdito.
Precisamente, en este contexto, la inteligencia artificial (IA) puede ser el catalizador que marque una diferencia en la supervivencia y crecimiento de estas empresas impulsando su acceso al crรฉdito. Asรญ lo coincidieron diversos especialistas del sector financiero durante el webinarย โLa inteligencia artificial y analรญtica en la transformaciรณn del ciclo de vida del crรฉdito para pymesโ, organizado por SAS,ย lรญder mundial en datos e IA y queย trabaja con instituciones financieras en toda la regiรณn, para promover el uso รฉtico y estratรฉgico de la analรญtica para fortalecer la inclusiรณn financiera y la toma de decisiones basadas en datos.
โLas pymes no solo impulsan el empleo; tambiรฉn son las que mรกs pueden beneficiar de la digitalizaciรณn y reducciรณn de procesos manuales, pero necesitan apoyo por parte de las instituciones financiera para lograrloโ, destacรณย Sandra Sorza, Global Solution Lead enย SAS.
Desde su visiรณn global, subrayรณ que los problemas que enfrenta este segmento son similares en todo el mundo: incertidumbre econรณmica, acceso limitado a financiamiento y, sobre todo, carencia de informaciรณn de calidad.
No obstante, Sorza enfatizรณ en que la nueva generaciรณn de soluciones de analรญtica e IA estรก ayudando a las instituciones financieras en diferentes puntos del proceso de originaciรณn, por ejemplo: automatizar procesos antes manuales. Esto, asegurรณ, no solo acelera la toma de decisiones, sino que mejora la transparencia y la precisiรณn de los modelos de riesgo de las entidades financieras cuando las pymes realizan sus solicitudes de crรฉdito. โLa IA puede detectar patrones de comportamiento que escapan al anรกlisis humano, anticipar fraudes y mejorar la capacidad de respuesta frente a las necesidades del clienteโ, afirmรณ la especialista de SAS.
Aรฑadiรณ que la IA tambiรฉn puede redefinir la relaciรณn entre la banca y las pymes, al permitir modelos mรกs propositivos, รกgiles y personalizados. Seรฑalรณ que la IA facilitarรก asesoramiento continuo, simulaciones rรกpidas y el uso de asistentes virtuales que acompaรฑen a cada empresa en su ciclo de crecimiento. โPero, para lograr este nivel de personalizaciรณn, las entidades deben mejorar el acceso a informaciรณn tanto estructurada como no estructurada, por ejemplo, documentos en PDF con historiales de pagos, transacciones electrรณnicas o noticias, e integrarla con los datos tradicionales de los burรณs de crรฉditoโ, aรฑadiรณ.
En este sentido, elย open bankingย y la analรญtica avanzada abren la puerta a una nueva era de evaluaciรณn crediticia basada en el conocimiento real del negocio, no solo en su pasado financiero.
Retos de acceso al crรฉdito en Latinoamรฉrica
Por su parte, y desde una perspectiva latinoamericana,ย Luis Barrientos, Risk Domain Expert enย SASย Latinoamรฉrica, explicรณ que el ecosistema pyme de la regiรณn se caracteriza por su diversidad y su potencial aรบn no aprovechado. โLas micro, pequeรฑas y medianas empresas representan mรกs del 95% del tejido empresarial de la regiรณn. Sin embargo, gran parte de ellas opera en la informalidad o carece de informaciรณn financiera estandarizada, lo que dificulta el acceso a productos bancariosโ, indicรณ.
Ademรกs, destacรณ que, a raรญz de la pandemia, la digitalizaciรณn de las pymes dio un salto significativo, aunque aรบn incompleto. โMรกs del 70% ya tiene presencia digital y mรกs de la mitad utiliza canales de venta en lรญnea. El problema es que pocas han logrado digitalizar sus procesos internos o consolidar bases de datos que reflejen su desempeรฑo realโ, explicรณ. Esa brecha entre la visibilidad externa y la gestiรณn interna se traduce en limitaciones al momento de evaluar su riesgo crediticio.
En ese contexto, la IA puede actuar como un puente entre la informalidad y la inclusiรณn financiera. Segรบn Barrientos, el anรกlisis automatizado de grandes volรบmenes de informaciรณn permite construir un perfil mรกs integral de las pymes, incorporando variables que antes quedaban fuera de la ecuaciรณn.
โLos bancos pueden hoy entender mejor a sus clientes si incorporan los datos disponibles en el contexto de cada uno ellos. Pueden analizar de mejor forma desde patrones de consumo hasta la interacciรณn digital con sus proveedores o consumidoresโ, comentรณ el experto de SAS.
El especialista tambiรฉn subrayรณ que los modelos de riesgo basados en IA y la informaciรณn โno tradicionalโ permiten generar alertas tempranas sobre posibles impagos, detectar oportunidades de crรฉdito y ajustar lรญmites de financiamiento en tiempo real. โYa no se trata solo de evaluar el pasado, sino de predecir el futuro financiero de una pyme con base en su comportamiento operativo y digitalโ, puntualizรณ.
Por su parte, Gerardo Navarro Garcรญa, exdirector de Procesos PyME en BBVA Mรฉxico, aportรณ la perspectiva desde la banca tradicional, donde la falta de datos sigue siendo el mayor desafรญo. Dijo que evaluar el riesgo de una pyme con poca informaciรณn transaccional obliga a los bancos a exigir mรกs garantรญas y establecer tasas mรกs altas. Esto genera un cรญrculo vicioso que termina excluyendo a quienes mรกs necesitan apoyo.
Para Navarro, la inteligencia artificial representa una herramienta que puede democratizar el crรฉdito y reducir los costos de evaluaciรณn. โHoy los algoritmos pueden limpiar y cruzar datos, detectar anomalรญas, identificar patrones de pago y generar alertas automรกticas. Esto no solo hace mรกs รกgil el proceso, tambiรฉn reduce el margen de error humano y mejora la experiencia del clienteโ, explicรณ.
Ademรกs, destacรณ el papel que jugarรกn los datos alternativos y elย open financeย en los prรณximos aรฑos. Esto porque, mencionรณ, las instituciones puedan acceder, con consentimiento del cliente, a informaciรณn sobre ventas, facturaciรณn o comportamiento digital, se abrirรก una nueva era para la banca pyme. โLa IA convertirรก esa informaciรณn en scores explicables y dinรกmicos que se ajusten a la realidad de cada empresaโ, afirmรณ.
Tanto Sorza como Barrientos y Navarro coincidieron en que la IA no sustituye la labor humana, sino que la potencia. En este sentido, el criterio, la empatรญa y la comprensiรณn del contexto seguirรกn siendo claves en la evaluaciรณn crediticia, pero la tecnologรญa ofrece una base mรกs sรณlida para decidir.
Los especialistas tambiรฉn advirtieron que el avance tecnolรณgico debe ir acompaรฑado de educaciรณn financiera y digital. De lo contrario, el acceso al crรฉdito seguirรก siendo desigual.
โLa IA es una herramienta poderosa, pero necesita ser comprendida y utilizada estratรฉgicamente por las empresas. Las entidades financieras y las pymes que aprendan a aprovechar sus datos y transformarlos en inteligencia de negocio serรกn las que lideren la prรณxima ola de crecimiento econรณmico en Amรฉrica Latinaโ, concluyรณ Barrientos.

