La tecnología, las fuentes alternativas de datos y la IA brindan cada vez más soluciones para ampliar la inclusión financiera de las pymes y aportar en su crecimiento y financiación.
Por Revista Summa
La lenta inclusión financiera es un problema común que enfrentan las pequeñas y medianas empresas en Latinoamérica.Provenir, compañía líder mundial en software de toma de decisiones de riesgo por medio de la Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) para el sector financiero, explica cuáles son los principales retos a los que se enfrentan las fintech y bancos para ofrecer servicios dirigidos a negocios, y cómo la IA y los datos alternativos ayudan a superar estos retos.
Según los datos del Small Business Lending Statistics and Trends (2021), el 48% de las pymes necesitan financiamiento para cumplir con sus obligaciones operativas, y el 56% buscan crédito para desarrollar nuevos proyectos y expandir su negocio. A pesar de ello, las solicitudes que se procesan por medio de métodos tradicionales pueden dificultar el proceso y tardar más de lo esperado sin tener respuestas positivas.
José Luis Vargas, Vicepresidente Ejecutivo de Provenir para Latinoamérica, comenta que, “Ampliar el acceso al crédito es esencial para el crecimiento y la supervivencia de las empresas, sobre todo de aquellas pequeñas o medianas, permitiéndoles financiar sus operaciones, alcanzar sus objetivos, expandirse y crear empleos. La tecnología ha proporcionado nuevas fuentes de datos que posibilita a los prestamistas tener una visión más precisa de sus clientes y superar los desafíos que dificultan el acceso crediticio para las pymes. Además, la automatización de procesos mediante IA puede ayudar a reducir los costos y aumentar la eficiencia en la evaluación de solicitudes de crédito, haciendo que los negocios accedan fácilmente a productos y con tasas más accesibles”.
Algunos de los desafíos más comunes que las fintech han logrado superar por medio de la tecnología de última generación son:
- Falta de información financiera: Muchas pymes no tienen registros financieros adecuados o tienen inconvenientes para compartirlos con las instituciones financieras y prestamistas, lo que dificulta la evaluación del riesgo de crédito. Para solucionar esta información limitada, las fuentes de datos alternativos proporcionan datos estratégicos de valor que ayudan a construir perfiles mucho más acertados de empresas no bancarizadas o nuevas al crédito.
- Largos procesos de aprobación: El proceso de solicitud de crédito puede ser complicado y requerir una gran cantidad de documentación, lo que desalienta a las pymes a solicitar préstamos, ya que no poseen muchos de los requisitos tradicionales. La implementación de soluciones tecnológicas agiliza los procesos de solicitud, análisis y aprobación, permitiéndole a las pequeñas y medianas empresas conseguir los recursos de manera oportuna por medio de procesos innovadores.
- Riesgo: A diferencia de las grandes empresas, las pymes pueden representar un riesgo mayor para los prestamistas debido a su tamaño y estructura, lo que dificulta la obtención de financiamiento para sus negocios. Sin embargo, el uso de modelos potenciados por la IA y el ML pueden ayudar a evaluar el riesgo de crédito de manera más precisa y aprovechar las oportunidades de crecimiento y escalabilidad en el tiempo de los emprendimientos.
- Limitaciones de los prestamistas: Muchos prestamistas no tienen la capacidad de evaluar el riesgo de crédito de las pymes o adaptarse a su crecimiento y evolución, por lo tanto, no se sienten en la capacidad de prestarles dinero. Uno de los beneficios de la innovación tecnológica en el otorgamiento de crédito, es la toma de decisiones en tiempo real y la retroalimentación constante de sus resultados, que permiten ejecutar modelos de Know Your Customer (KYC), y adaptarse fácil y rápidamente a sus necesidades con el paso del tiempo.
- Falta de infraestructura financiera: En algunas regiones o países, la falta de una infraestructura financiera y tecnológica sólida puede dificultar la toma de decisiones y el acceso al crédito para las pymes, dejando una falta de servicios y productos financieros disponibles para las empresas. Buscar alternativas con datos que estén al alcance de estos escenarios posibilita una mayor inclusión financiera y mejora las oportunidades de financiación para nuevos negocios.
- Cambios en las condiciones económicas: Los cambios en las condiciones económicas, como la recesión, pueden afectar negativamente el acceso al crédito para las pymes, debido a una mayor aversión al riesgo por parte de los prestamistas. Los modelos de toma de decisiones tradicionales suelen tener dificultades para adaptarse a nuevas dinámicas, por lo que optar por modelos que respondan a los cambios en corto tiempo y reduzcan el riesgo asociado a la incertidumbre, han sido factores esenciales para la competitividad de las fintech en el sistema financiero.
“Un gran número de instituciones financieras han logrado estar a la altura del desafío, gracias a procesos de solicitud simplificados y aprobaciones rápidas que se han consolidado como una opción óptima para satisfacer sus necesidades de las pymes. Sin embargo, no solo se trata de ofrecer una mejor experiencia al cliente, sino de mantenerse competitivos en el mercado, por lo que es importante tomar decisiones más inteligentes y tener el riesgo bajo control. Esto ha sido posible con análisis eficientes y avanzados por medio de la IA y fuentes confiables de datos que construyen la ruta para avanzar en la inclusión financiera de actores tan importantes para Latinoamérica como lo son las pequeñas y medianas empresas”, concluye José Luis Vargas.