TECNOLOGÍA MEJORA GESTIÓN DE IMPAGOS Y DE MOROSIDAD

Fecha: 04-12-2020
Medio: Diario Financiero 

Big Data e inteligencia artificial en los modelos predictivos de gestión de cartera están ayudando a la detección anticipada de riesgos de impagos, explican en el sector.

Estallido social, pandemia y crisis económicas han sido los ingredientes de un cóctel que ha provocado cierre de compañías y caída en las ventas, impactanto en un aumento importante en la morosidad de créditos de empresas.

Una situación que alerta al sector. 'La pandemia ha tenido un efecto significativo a nivel de pagos y morosidad de créditos, habiéndose concentrado estos impactos principalmente en el sector retail (por número de morosos) y en la banca (por monto total en mora). Los datos más recientes muestran una reducción en los niveles de morosidad, pero todavía pueden producirse variaciones en el riesgo crediticio en un eventual escenario de recrudecimiento de la crisis sanitaria', comenta Joaquín Pérez, senior manager de M&A Transaction Services de PwC Chile.

De hecho, en el último informe financiero (noviembre) de la Asociación de Bancos (Abif), se señala que la morosidad de la cartera comercial se mantuvo estable, alcanzando 1,71%, mientras que el índice de provisiones ha ido al alza los últimos seis meses, como respuesta al aumento del riesgo de crédito, particularmente en el segmento de empresas de mayor tamaño.

Jorge Claude, vicepresidente ejecutivo de la Asociación de Aseguradores de Chile, agrega que, si bien no hay datos particulares como tales, 'los resultados comparados respecto a igual período del año pasado, dan cuenta de un aumento de la morosidad'.

La gerente de Ventas Crédito Continental, Maureen Rallier, agrega que 'hay un importante número de impagos en pequeñas y medianas empresas, especialmente de sectores como los del comercio, y de hoteles, restaurantes y cafeterías que, en general, no lograron resistir frente a la caída total o parcial de sus ventas'.

La ejecutiva especifica que 'en nuestra economía, el volumen de las exposiciones de riesgo aseguradas es de alrededor del 25% del PIB, con un volumen de capitales asegurados cercano a los US$ 74.000 millones, de los cuales el 70% corresponde a ventas domésticas y el resto a exportaciones'. Rallier añade que se espera haya un mejor panorama económico recién a fines de 2021 y, en ese sentido, el director ejecutivo para la Industria Financiera de Accenture Chile, Nicolás Deino, apunta que la experiencia de crisis financieras mundiales anteriores, como la de 2008 y otras, sumado al aumento del costo de riesgo los primeros meses del año, muestran que 'es probable que el incumplimiento comience a elevarse pronto, pudiendo llegar a su punto máximo en los próximos 24 meses', y que la crisis crediticia podría durar dos o tres años.

Herramientas de análisis

Por este contexto es que el proceso de gestión de riesgo de créditos se ha vuelto tan relevante.

'El incierto escenario actual ha obligado a las entidades financieras a basar sus análisis en información financiera sujeta a constante actualización, debido a divergencias muy significativas entre los datos que se recogen en los estados financieros históricos y la situación real de la empresa', afirma Joaquín Pérez, de PwC Chile.

El ejecutivo señala que las herramientas de predicción de riesgos han sido y están siendo claves en esta pandemia: 'Modelos de scoring y ratings, teniendo que ser recalibrados sobre la base del contexto actual, y la aplicación de técnicas de inteligencia artificial (IA) y machine learning para potenciar la capacidad predictiva y nivel de acierto de estos modelos', detalla.

Felipe López, manager Risk Consulting de Rheoli, añade que 'la evolución de las tecnologías y el dinamismo de los mercados hace necesario que las organizaciones desplieguen una gestión de riesgos a lo largo del ciclo de vida del producto, que les permita identificar y gestionar de manera temprana estos riesgos, usando modelos analíticos con alto grado de automatización para recopilar eventos, información o comportamientos'.

Pérez puntualiza además que la incorporación de Big Data y herramientas de IA en los modelos predictivos de gestión de cartera están ayudando a la detección anticipada de riesgos de impago, 'dando a la entidad financiera espacio para tomar acciones antes de que el impago efectivamente se produzca'.

En este sentido, aclara, 'la banca tradicional ha mostrado una importante capacidad de innovación, adoptando progresivamente prácticas que inicialmente eran exclusivas de las Fintech'.

El Mercurio

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