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La consultora AIS Group, especialista en el desarrollo de modelos y herramientas de inteligencia artificial (IA) para la gestión del riesgo, ha identificado cuatro grandes claves que debe contemplar esta digitalización
En un momento en el que el agregado de la cartera de crédito de las financieras (EFCs) en España crece a un ritmo del 6%, gana relevancia la digitalización de sus procesos para ofrecer servicios más rápidos a sus clientes que les reporten mayores beneficios, y también, mantener bajo control el nivel de riesgo que desean asumir.
La primera esutilizar herramientas de Open Banking. Estas herramientas recopilan automáticamente la información transaccional de las cuentas bancarias del solicitante, permitiendo a las financieras definir de forma mucho más precisa los perfiles de riesgo y otorgar los préstamos con mayor agilidad. Esta práctica está ganando aceptación entre los consumidores, ya que ahorra tiempo al evitar la necesidad de buscar y proporcionar documentos que acrediten su situación financiera y aceleran el proceso de onboarding y de evaluación del riesgo.
La segunda esimplementar modelos Machine Learning. Este tipo de modelos de inteligencia artificial mejoran la precisión y la calidad de las evaluaciones de riesgo crediticio. Al tener en cuenta una amplia gama de variables, los modelos machine learning pueden generar evaluaciones de riesgo más completas y exactas, lo que ayuda a las financieras a minimizar el riesgo de impago y a mejorar la rentabilidad de sus operaciones.
La tercera es utilizar información demográfica y catastral. Si los solicitantes no facilitan sus claves bancarias para poder procesar sus datos a través de los sistemas de open banking, resulta muy útil considerar la información estadística proveniente de indicadores demográficos, económicos o relativos a la vivienda. Las bases de datos estadísticas pueden proporcionar orientación sobre el posible perfil de los solicitantes y contrastar la veracidad de la información que declaran. La tipología más probable de un solicitante de crédito se puede determinar a partir de su lugar de residencia, lo que también aporta datos como la media de ingresos de las familias que viven en la zona, el nivel de desempleo o el precio medio del metro cuadrado de los inmuebles.
Finalmente, según AIS Group, estas entidades deben contar con motores de decisión. Los motores de decisión son herramientas esenciales que permiten un "time to market" rápido. Independizan a las áreas de riesgo de las áreas de TI, lo que agiliza la implementación de políticas crediticias y permiten a los responsables definir los cambios en estas políticas.
Simulación para sostener el crecimiento
Pese al actual escenario alentador, dado el crecimiento del saldo de crédito de las financieras registrado en el último ejercicio, no se debe olvidar que la correlación entre las condiciones de la economía y el riesgo de crédito es directa, advierte el economista y director de relaciones institucionales de AIS, José Manuel Aguirre. Por ello, "todavía debemos esperar algunas consecuencias ante las recientes turbulencias y cambios producidos en los sectores financieros como resultado del aumento de los tipos de interés, la reciente quiebra de algunas entidades financieras en EEUU y Suiza y los conflictos armados en Ucrania y Oriente Medio, que influyen en abastecimientos y precios de algunas commodities".
Así, es altamente recomendable para las entidades financieras no sólo seguir la senda de la digitalización ya iniciada, pues las dota de eficiencia para impulsar su negocio y mitigar el riesgo, sino también destinar recursos a la simulación de escenarios. "De este modo, comenta Aguirre, pueden elaborar estrategias anticipándose a distintas situaciones plausibles en el devenir del entorno económico, lo que puede tornarse una destacada ventaja para lograr los resultados deseados".
El Open Banking y el Machine Learning cambian radicalmente el negocio del crédito | |||
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La consultora AIS Group, especialista en el desarrollo de modelos y herramientas de inteligencia artificial (IA) para la gestión del riesgo, ha identificado cuatro grandes claves que debe contemplar esta digitalización
En un momento en el que el agregado de la cartera de crédito de las financieras (EFCs) en España crece a un ritmo del 6%, gana relevancia la digitalización de sus procesos para ofrecer servicios más rápidos a sus clientes que les reporten mayores beneficios, y también, mantener bajo control el nivel de riesgo que desean asumir. La primera esutilizar herramientas de Open Banking. Estas herramientas recopilan automáticamente la información transaccional de las cuentas bancarias del solicitante, permitiendo a las financieras definir de forma mucho más precisa los perfiles de riesgo y otorgar los préstamos con mayor agilidad. Esta práctica está ganando aceptación entre los consumidores, ya que ahorra tiempo al evitar la necesidad de buscar y proporcionar documentos que acrediten su situación financiera y aceleran el proceso de onboarding y de evaluación del riesgo. La segunda esimplementar modelos Machine Learning. Este tipo de modelos de inteligencia artificial mejoran la precisión y la calidad de las evaluaciones de riesgo crediticio. Al tener en cuenta una amplia gama de variables, los modelos machine learning pueden generar evaluaciones de riesgo más completas y exactas, lo que ayuda a las financieras a minimizar el riesgo de impago y a mejorar la rentabilidad de sus operaciones. La tercera es utilizar información demográfica y catastral. Si los solicitantes no facilitan sus claves bancarias para poder procesar sus datos a través de los sistemas de open banking, resulta muy útil considerar la información estadística proveniente de indicadores demográficos, económicos o relativos a la vivienda. Las bases de datos estadísticas pueden proporcionar orientación sobre el posible perfil de los solicitantes y contrastar la veracidad de la información que declaran. La tipología más probable de un solicitante de crédito se puede determinar a partir de su lugar de residencia, lo que también aporta datos como la media de ingresos de las familias que viven en la zona, el nivel de desempleo o el precio medio del metro cuadrado de los inmuebles. Finalmente, según AIS Group, estas entidades deben contar con motores de decisión. Los motores de decisión son herramientas esenciales que permiten un "time to market" rápido. Independizan a las áreas de riesgo de las áreas de TI, lo que agiliza la implementación de políticas crediticias y permiten a los responsables definir los cambios en estas políticas. Simulación para sostener el crecimiento Así, es altamente recomendable para las entidades financieras no sólo seguir la senda de la digitalización ya iniciada, pues las dota de eficiencia para impulsar su negocio y mitigar el riesgo, sino también destinar recursos a la simulación de escenarios. "De este modo, comenta Aguirre, pueden elaborar estrategias anticipándose a distintas situaciones plausibles en el devenir del entorno económico, lo que puede tornarse una destacada ventaja para lograr los resultados deseados". |
En el congreso OPTOM Meeting que se está celebrando este fin de semana en Toledo, con una asistencia de más de 600 profesionales de la visión, se hablará sobre que la mayoría de las personas asocian la ceguera o la discapacidad visual con la oscuridad total cuando, en realidad, alrededor del 85% de las personas que son legalmente ciegas tienen algo de visión residual, perciben la luz y pueden ayudarse de dispositivos ópticos específicos para ver mejor Son muchas las causas que originan baja visión, en su mayoría enfermedades oculares, como degeneraciones maculares, glaucoma, retinopatía diabética, retinosis pigmentaria, miopía magna, etcétera, pero también accidentes, lesiones neurológicas, malformaciones congénitas o patologías infecciosas.
Hemos lanzado nuestro kit de desarrollo de software (SDK) e invitamos a los desarrolladores de juegos y aplicaciones, así como a otros creadores de contenido, a ser pioneros en este nuevo universo de la RA. Esperamos que, gracias a nuestros esfuerzos y a los de los socios o desarrolladores que quieran vender juegos y aplicaciones de RA en la plataforma, veamos un aumento constante de aplicaciones emocionantes, divertidas y de valor añadido tanto para las empresas como para los consumidores", ha declarado Gene Kim, CEO de MMITA. La aplicación móvil MMITA tiene infinidad de posibilidades de uso en el futuro: como juegos interactivos de realidad aumentada para marcas de gran consumo, galerías de arte virtuales para exposiciones, chatbot de realidad aumentada en 3D como recepcionistas y también soluciones publicitarias masivas o individualizadas en edificios locales.
Amenaza para el entorno natural El desbroce de fincas como medida preventiva para evitar incendios se convierte en una necesidad imperante debido a la amenaza que representan estos eventos para el entorno natural.
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