Resumen del webinar Taktile-AltFi: la automatización y el futuro de los préstamos B2B

Recientemente, el cofundador y CEO de Taktile, Maik Taro Wehmeyer, conversó con AltFi y con los expertos en préstamos B2B Philip Kelvin (cofundador y CEO de Tranch) y Nicolas Rabinovitch (Fraude y Riesgo Crediticio en Hokodo) sobre cómo el surgimiento de la automatización de decisiones B2B está abriendo nuevas posibilidades para los prestamistas.

Si se lo perdió, resumimos los puntos clave de la conversación, que incluyó:

• Los beneficios de la automatización en los préstamos B2B
• Por qué las fuentes de datos alternativas son clave para habilitar la automatización
• Cómo puede la IA beneficiar la toma de decisiones B2B
• Cómo empezar con la automatización
• Cómo los motores de decisión modernos simplifican la automatización

Si desea profundizar en estos temas, vea el webinar completo

Los beneficios de la automatización en los préstamos B2B

No es ningún secreto que ofrecer una experiencia de cliente excepcional es clave para hacer crecer un negocio de préstamos. Pero para hacerlo bien, hay que poder presentar ofertas con rapidez, algo que, hasta hace poco, no ha sido característico del sector de préstamos B2B.

Hoy vemos el surgimiento de fintechs B2B sofisticadas que aprovechan la automatización para ofrecer a sus clientes experiencias y productos verdaderamente excepcionales.

Reducir la complejidad y mejorar la precisión de las decisiones
Nicolas mencionó que en Hokodo, “la automatización de nuestras decisiones de crédito ha sido una propuesta de valor central para nosotros desde el primer día”. Al adoptar un enfoque automatizado para su evaluación de riesgo, Hokodo eliminó gran parte de la complejidad asociada con ofrecer productos en varias geografías.

Al combinar fuentes de datos alternativas de alta calidad con modelos de riesgo desarrollados internamente, Hokodo creó un proceso automatizado de puntuación de riesgo muy preciso para gran parte de su segmento de clientes.

Combinar velocidad e intervención humana
Al hablar de automatización, Philip, de Tranch, dijo que su enfoque “les permite dar velocidad a una decisión, pero también les da la oportunidad de contar con intervención humana en el proceso cuando hace falta”.

Tanto Tranch como Hokodo suelen definir con criterios de riesgo qué decisiones se automatizan. Establecen umbrales según el monto del préstamo y el tipo de cliente para los que automatizan decisiones, y definen cuándo se debe activar una revisión manual. En Hokodo, por ejemplo, depende de la probabilidad de incumplimiento (PD) de una empresa y de su tamaño. Si la PD de una empresa es baja, Hokodo se siente más seguro asignando límites evaluados de forma automática.

Nicolas reiteró la importancia del componente manual y humano en su toma de decisiones. Al ahorrar tiempo con la automatización de las decisiones de menor riesgo, Hokodo puede dedicar los recursos necesarios a evaluar solicitudes con límites más altos. Así, todos los clientes reciben una experiencia rápida y receptiva.

Por qué las fuentes de datos alternativas son clave para habilitar la automatización

Maik explicó que Taktile observa un patrón claro: los prestamistas B2B usan fuentes de datos alternativas de alta calidad para automatizar la evaluación de riesgo en distintas etapas de una decisión crediticia.

Las fuentes de open banking y de datos contables son muy útiles para automatizar decisiones. Ya sea que las integre en un flujo de decisión totalmente automatizado o que solo las use para apoyar revisiones manuales, pueden reducir de forma significativa el tiempo necesario para obtener una imagen precisa de la salud financiera y el comportamiento de un negocio.

El tipo de fuente de datos que se aproveche suele depender del monto del préstamo y del tipo de cliente. Con los datos contables suele ser difícil obtener señales predictivas sobre empresas jóvenes, pero los datos de open banking pueden ser valiosos. Maik dijo, por ejemplo, sobre los préstamos a pymes: “Realmente depende de si su cliente es la P o la M”.

Nicolas mencionó que Hokodo trabajó mucho para encontrar las mejores fuentes de datos alternativas disponibles, ya que hay matices en cada geografía: “Es un poco un ejercicio de mosaico reunir fuentes que funcionen muy bien para sus casos de uso”.

Philip añadió que los prestamistas deberían preguntarse: “¿Cómo puedo reunir fuentes de datos que me den una imagen realmente precisa del riesgo de un prestatario?”

En Europa, Maik señaló que la regulación PSD2 hace que acceder a los datos de open banking sea bastante económico. Taktile ve que prestamistas de toda Europa aprovechan entre 2 y 3 proveedores de open banking para construir modelos de puntuación de riesgo para su segmento de clientes.

Cómo puede la IA beneficiar la toma de decisiones B2B

Al hablar de aprovechar la IA en las decisiones de préstamos B2B, Maik insistió en la importante distinción entre los modelos de machine learning entrenados con datos públicos y los entrenados con datos privados.

Chat GPT, por ejemplo, se basa en un modelo entrenado con datos disponibles públicamente en internet. En internet no hay datos públicos de incumplimiento de clientes con los que entrenar estos modelos, por lo que no sirven mucho para darle a un prestamista una probabilidad de incumplimiento precisa para un prestatario.

Sin embargo, Taktile ha visto 2 maneras en que los modelos entrenados con datos públicos resultan increíblemente potentes en las decisiones de riesgo B2B:

1. Categorizar transacciones en los datos de open banking. En el ámbito B2B, muchos proveedores de datos no ofrecen esta capacidad. Por eso es útil que los prestamistas aprovechen la IA para automatizar la categorización de las transacciones de un prestatario.
2. Generar datos sintéticos. Si es una empresa joven o recién empieza en el negocio de préstamos, lo más probable es que no tenga datos históricos para probar los posibles resultados de las reglas de su política de crédito antes de ponerlas en producción. Usar conjuntos de datos sintéticos generados por IA puede ser increíblemente útil en ese caso.

Cómo empezar con la automatización

Philp mencionó que gran parte de la automatización puede entenderse como eliminar la fricción para el cliente: “no se trata de automatizar todos sus procesos operativos. Se trata de mejorar su experiencia de cliente. Con solo un poco de automatización, como el procesamiento de documentación, puede llevar a sus clientes de A a B mucho más rápido”.

Nicolas también insta a los prestamistas a enfocarse en la propuesta de valor que la automatización aporta a los clientes, sobre todo si ya es un prestamista establecido. “Tiene datos históricos; tiene el conocimiento. Aproveche lo que sabe y lo que la gente ha aprendido de sus procesos manuales para aumentar el nivel de automatización de sus procesos”.

Maik también ofreció dos consideraciones clave para quienes empiezan con la automatización:

1. No sobrestime la complejidad ni la singularidad de su situación. A muchos clientes de Taktile les sorprende cuánto potencial hay con solo un poco de automatización. Solo hay que estar listo para experimentar con qué decisiones se automatizan.
2. Simplemente empiece y resuelva el resto después. Incluso 1 punto porcentual de automatización puede liberar tiempo valioso para que los equipos evalúen las decisiones más complejas. En un momento en que la rentabilidad es primordial, lograr más con menos nunca había sido tan importante.

Cómo los motores de decisión modernos simplifican la automatización

Nicolas mencionó que automatizar decisiones ya no es el desafío que solía ser y que hoy existen proveedores que pueden ayudarle a hacerlo bien.

Maik explicó que usar un motor de decisión moderno, independiente del caso de uso, es increíblemente valioso para automatizar decisiones: “El potencial de la automatización en los préstamos B2B es ilimitado”.

Sin importar su producto ni su volumen de préstamos, los prestamistas de todo el mundo pueden usar proveedores de infraestructura como Taktile para construir, experimentar y ejecutar decisiones de crédito automatizadas que siempre permiten un humano en el circuito.

En Taktile, el cliente crea todas las reglas, políticas y modelos. Sus equipos pueden definir fácilmente sus propios límites y reglas en una interfaz low-code e iterar rápido para descubrir cuál es el nivel adecuado de automatización para cada parte de su segmento de clientes.