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La inteligencia artificial, una herramienta para el crecimiento sólido de las fintechs
  • En los negocios online, la inmediatez que supone internet es, al mismo tiempo, una oportunidad y un desafío
  • Las compañías de crowdlending, como Circulantis, son las referencias principales de esta metodología
17/05/2018 |  Indra Kishinchand

Las aplicaciones que ofrece la tecnología aportan grandes soluciones para modernizar y potenciar todo tipo de negocio. Más aún para las empresas que basan su propuesta en una operativa íntegramente online. Es el caso del sector fintech, que integra a las compañías del sector financiero que trabajan en un entorno digital para facilitar a sus clientes el acceso al crédito.  

La inteligencia artificial o machine learning es la gran baza de la propuesta fintech para lograr un desarrollo y crecimiento más sólido. Así ha quedado de manifiesto en la III Edición del Congreso eFintech show, donde se han expuesto las herramientas de la inteligencia artificial para consolidar este modelo de negocio, esencial para renovar y dar mayor transparencia a las finanzas.

Las compañías de crowdlending, como Circulantis, son las referencias principales de esta metodología. Nacen con la base de crear plataformas de préstamos colectivos para ofrecer alternativas de financiación a autónomos y pymes reduciendo los costes operativos.

LOS RETOS DEL FINTECH 

La concesión de préstamos y las operaciones de descuento comercial forman parte de la actividad habitual del crowdlending. Realizar una correcta evaluación del riesgo de cada operación es un elemento prioritario para el entorno fintech, y necesita hacerlo reduciendo el tiempo y los requerimientos en relación al procedimiento tradicional bancario.

Combinar sencillez y seguridad es imprescindible para ofrecer confianza a los clientes y lograr los objetivos de rentabilidad. Esto supone enfrentarse a dos retos:

  • Agilidad en la obtención de datos.
  • Mejorar los tiempos de respuesta.

En los negocios online, la inmediatez que supone internet es, al mismo tiempo, una oportunidad y un desafío. Los usuarios están acostumbrados a realizar operaciones rápidas y sencillas, y los procedimientos de solicitud de información demasiado técnicos o largos desmotivan la contratación de cualquier servicio.

La tecnología que integra la inteligencia artificial ayuda a combatir estos obstáculos porque facilita el acceso a la información y proporciona algoritmos fiables para optimizar el tratamiento de datos y así obtener una evaluación más rápida y precisa.

LAS SOLUCIONES DEL MACHINE LEARNING 

La capacidad de procesamiento de toda la información pública en internet, el gran escaparate del Big Data, es el campo de trabajo de la inteligencia artificial. Emplea dos instrumentos al servicio de las compañías financieras online:

  • La recopilación de los datos financieros disponibles y conectados en la red. Esto aporta información agregada a la que se puede acceder a través de relacionar los datos clave proporcionados por el cliente en su registro. De este modo, los formularios y la documentación requerida se simplifican y es más cómodo el acceso a la solicitud de crédito.
  • El análisis estadístico del perfil del cliente. Aplicando categorías específicas se pueden concentrar los datos más relevantes. En el caso de las empresas se puede categorizar su gestión, la imagen, los resultados o su historial financiero. La idea es obtener un perfil de riesgo lo más preciso posible.

El machine learning hace un trabajo eficaz con todos estos datos: ordena, analiza, crea filtros, establece pautas y ofrece, al final, resultados de gran valor para las compañías financieras en un tiempo muy rápido. Los profesionales del sector tienen una maquinaria potente que mejora el poder de predicción con un alto nivel en la clasificación del riesgo.

Este modelo está llamado a sustituir plenamente a la fórmula tradicional en la concesión de créditos, una técnica más lenta y subjetiva. Las plataformas online de crédito llevan ventaja en este proceso, lo que deriva en un servicio más eficiente y con menos costes de gestión para los clientes que lo solicitan.

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