Resumen del seminario web de Taktile-AltFi: La automatización y el futuro de los préstamos B2B

Recientemente, el cofundador y director ejecutivo de Taktile, Maik Taro Wehmeyer, se reunió con AltFi y con los expertos en préstamos B2B Philip Kelvin (cofundador y director ejecutivo de Tranch) y Nicolas Rabinovitch (especialista en fraude y riesgo crediticio de Hokodo) para analizar cómo la aparición de la automatización de la toma de decisiones B2B está abriendo nuevas posibilidades para los prestamistas.

Por si te lo perdiste, hemos resumido los puntos clave del debate, entre los que se incluyen:

Si quieres conocer estos temas a fondo, mira el seminario web completo

No es ningún secreto que brindar una experiencia excepcional al cliente es clave para el crecimiento de un negocio de préstamos. Pero para hacerlo bien, debes poder presentar ofertas con rapidez, algo que, hasta hace poco, no había sido una característica del sector de los préstamos B2B. 

En la actualidad, estamos presenciando el surgimiento de sofisticadas empresas de tecnología financiera B2B que aprovechan la automatización para ofrecer experiencias y productos verdaderamente excepcionales a sus clientes. 

Reducir la complejidad y mejorar la precisión en la toma de decisiones
Nicolas mencionó que, en Hokodo, «la automatización de nuestras decisiones crediticias ha sido una propuesta de valor fundamental para nosotros desde el primer día». Al adoptar un enfoque automatizado para la evaluación de riesgos, Hokodo ha eliminado gran parte de la complejidad asociada con la oferta de productos en múltiples regiones.

Al combinar fuentes de datos alternativas de alta calidad con modelos de riesgo desarrollados internamente, Hokodo ha creado un proceso automatizado de calificación de riesgo de gran precisión para gran parte de su segmento de clientes.

Combinar la rapidez con la intervención humana
Al hablar de automatización, Philip, de Tranch, señaló que su enfoque en este tema «les permite tomar decisiones con rapidez, pero también les brinda la oportunidad de contar con la intervención humana en el proceso cuando sea necesario».

Tanto Tranch como Hokodo suelen basar sus decisiones automatizadas en una evaluación del riesgo. Establecen umbrales que determinan para qué montos de préstamos y qué tipos de clientes se automatizan las decisiones, y en qué casos se deben activar las revisiones manuales. En Hokodo, por ejemplo, todo se reduce a la probabilidad de incumplimiento (PD) de una empresa y a su tamaño. Si la PD de una empresa es baja, Hokodo tiende a sentirse más seguro al asignar límites evaluados automáticamente.

Nicolas reiteró la importancia de los aspectos manuales y humanos en su proceso de toma de decisiones. Al ahorrar tiempo gracias a la automatización de las decisiones de menor riesgo, Hokodo puede destinar los recursos necesarios a evaluar las solicitudes con límites más elevados. Esto garantiza que todos los clientes, sin excepción, disfruten de una experiencia rápida y ágil.

Maik explicó que Taktile está observando tendencias marcadas entre los prestamistas B2B que utilizan fuentes de datos alternativos de alta calidad para automatizar la evaluación de riesgos en diferentes etapas del proceso de decisión crediticia.

Las fuentes de datos de banca abierta y contabilidad son sumamente útiles para automatizar la toma de decisiones. Ya sea que las integres en un flujo de decisiones totalmente automatizado o que simplemente las utilices como apoyo para las revisiones manuales, pueden reducir significativamente el tiempo que se tarda en obtener un panorama preciso de la salud financiera y el comportamiento de una empresa. 

El tipo de fuente de datos que se utilice suele depender del monto del préstamo y del tipo de cliente. A menudo resulta difícil obtener señales predictivas a partir de datos contables en el caso de empresas incipientes, pero los datos de banca abierta pueden ser valiosos. Maik señaló que, en el caso de los préstamos a pymes, por ejemplo, «realmente depende de si tu cliente es una S o una M». 

Nicolás mencionó que Hokodo se esforzó mucho por encontrar las mejores fuentes de datos alternativos disponibles, ya que existen matices en cada región: «Es un proceso un tanto heterogéneo reunir fuentes que funcionen realmente bien para tus casos de uso». 

Philip amplió esta idea al alentar a los prestamistas a preguntarse: «¿Cómo puedo combinar fuentes de datos que me brinden un panorama realmente preciso del riesgo que representa un prestatario?».

En Europa, Maik mencionó que la normativa PSD2 hace que el acceso a los datos de banca abierta sea bastante asequible. Taktile observa que las entidades crediticias de toda Europa están recurriendo a dos o tres proveedores de banca abierta para desarrollar modelos de calificación de riesgo para su segmento de clientes.

En lo que respecta al uso de la IA en las decisiones de otorgamiento de préstamos B2B, Maik hizo hincapié en la importante distinción entre los modelos de aprendizaje automático que se han entrenado con datos públicos y aquellos que se han entrenado con datos privados.

Chat GPT, por ejemplo, se basa en un modelo entrenado con datos disponibles públicamente en Internet. No hay datos de incumplimiento de clientes disponibles públicamente en Internet con los que se puedan entrenar estos modelos, por lo que no son muy útiles para brindar a los prestamistas una probabilidad precisa de incumplimiento de un prestatario. 

Sin embargo, hay dos formas en las que Taktile ha observado que los modelos entrenados públicamente son increíblemente poderosos en las decisiones de riesgo B2B:

1. Clasificación de transacciones en los datos de banca abierta. En el ámbito B2B, muchos proveedores de datos no ofrecen esta función. Por lo tanto, resulta útil que las entidades crediticias aprovechen la inteligencia artificial para automatizar la clasificación de las transacciones de un prestatario.

2. Generación de datos sintéticos. Si eres una empresa joven o recién te estás iniciando en el sector crediticio, lo más probable es que no cuentes con datos históricos para evaluar los posibles resultados de las reglas de tu política crediticia antes de ponerlas en práctica. En este caso, el uso de conjuntos de datos sintéticos generados por IA puede resultar increíblemente útil.

Philp mencionó que gran parte de la automatización puede entenderse como una forma de eliminar las dificultades para los clientes: «No se trata de automatizar todos tus procesos operativos. Se trata de mejorar la experiencia de tus clientes. Incluso con un poco de automatización, como el procesamiento de la documentación, puedes llevar a tus clientes de A a B mucho más rápido». 

Nicolás también insta a las entidades crediticias a enfocarse en la propuesta de valor que la automatización ofrece a los clientes, especialmente si ya son entidades crediticias establecidas. «Tienen datos históricos; tienen el conocimiento. Aprovechen lo que saben y lo que la gente ha aprendido de sus procesos manuales para aumentar el nivel de automatización en sus procesos».

Maik también compartió dos aspectos clave que deben tener en cuenta quienes se inician en la automatización:

1. No sobreestimes la complejidad ni la singularidad de tu situación. Muchos clientes de Taktile se sorprenden de cuánto potencial hay con solo un poco de automatización. Solo tienes que estar dispuesto a experimentar con las decisiones que automatizas.

2. Simplemente empieza y ya verás cómo se resuelve el resto. Incluso un 1 punto porcentual de automatización puede liberar tiempo valioso para que los equipos se dediquen a evaluar las decisiones más complejas. En una época en la que la rentabilidad es fundamental, lograr más con menos nunca ha sido tan importante.

Nicolás mencionó que automatizar las decisiones ya no es el reto que solía ser y que ahora hay proveedores en el mercado que pueden ayudarte a hacerlo bien. 

Maik explicó que el uso de un motor de decisiones moderno, independiente del caso de uso, es sumamente valioso para automatizar las decisiones: «El potencial de la automatización en los préstamos B2B es ilimitado».

Independientemente de su producto o del volumen de préstamos, las entidades crediticias de todo el mundo pueden recurrir a proveedores de infraestructura como Taktile para desarrollar, probar y ejecutar procesos automatizados de toma de decisiones crediticias que siempre permitan la intervención humana.

En Taktile, el cliente es quien establece todas las reglas, políticas y modelos. Sus equipos pueden definir fácilmente sus propios límites y reglas en una interfaz de usuario de bajo código e iterar rápidamente sobre ellos para determinar cuál es el nivel adecuado de automatización para cada parte de su segmento de clientes.