Los prestamistas sopesan los pros y los contras de la automatización

El auge de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y los sistemas automatizados está transformando la manera en que se procesan los préstamos. Tareas que antes tomaban días, ahora solo llevan unas pocas horas, aunque a veces no sean tan rápidas como exige el cliente.

VASS y Salesforce organizaron una mesa redonda para adentrarse en los pros y los contras que ofrece esta tecnología. Mientras que es evidente que la automatización acelera operaciones, reduce costes y mejora la precisión en la toma de decisiones, también lo es que aún falta mucho camino por recorrer.

En palabras de Lee Goodenough, director general de VASS para el Reino Unido e Irlanda, "Hay mucho más deseo y presión para obtener una decisión instantánea, y la gente no entiende por qué a veces tarda tanto”. 

Para Goodenough, no solo el público general demanda una mayor automatización, sino que este crecimiento también está impulsando su demanda en el sector B2B. Mientras que muchos se preocupan por posibles sesgos y el alto coste de las automatizaciones, la tendencia sigue creciendo de forma imparable. 

Los clientes, en todos los sectores de consumo, se están acostumbrado a la inmediatez. Esperar días para tener un resultado ya no es aceptable. Conforme las nuevas generaciones se incorporan al mercado financiero, esta demanda se vuelve más imprescindible.

En ese sentido, el director senior de transformación de clientes en Salesforce, resaltó que “la próxima generación nunca ha conocido la vida sin internet.” Estos futuros clientes “no usan cajeros automáticos, nunca han ido a una sucursal bancaria y ni siquiera sabrían por qué irías a una. Para ellos, todo es digital, así que incluso si no estamos preparados hoy, eso está llegando, por lo que tenemos que empezar a prepararnos para ese futuro.”

Así, la tecnología tiene que adaptarse a esa demanda logrando ser rápida, pero también precisa, en un entorno tan complicado como el financiero.

Estado actual de la automatización en el sector de los préstamos

La automatización en la industria de los préstamos ya está muy extendida. Muchos prestamistas están utilizando IA y aprendizaje automático para mejorar sus procesos. Estas tecnologías ayudan a analizar riesgos crediticios, automatizar las aprobaciones de préstamos e incluso predecir el comportamiento de los prestatarios. 

Los sistemas automatizados reducen la necesidad de tareas manuales, ahorrando tiempo y dinero.

La jefa de nuevas aplicaciones en Iwoca explicó que, aunque las decisiones crediticias para más de la mitad de los clientes de PYMES financiadas por Iwoca ahora están completamente automatizadas, incluso las decisiones no automatizadas todavía aprovechan la tecnología cuando un analista de crédito revisa una decisión de préstamo.

"Lo que hemos construido es más como un enfoque híbrido. En lugar de tomar una decisión humana, alimentamos la información recopilada por el ser humano junto con el resultado de la decisión crediticia automatizada en una decisión del sistema. Al hacer esto, podemos reducir el sesgo en nuestros préstamos."

Al basarse en algoritmos impulsados por datos, los prestamistas pueden tomar decisiones más rápidas y precisas. Esto les permite manejar más solicitudes de préstamo con menos personal.

A pesar de estos avances, no todos los prestamistas han adoptado la automatización por completo. Para Andy Smith, expresidente de Tecnología en Interbridge Group, la complejidad del mercado de préstamos inmobiliarios implica que la automatización siempre será una herramienta para aumentar la velocidad y eficiencia pero que no podrá reemplazar la toma de decisiones humanas.

De forma general, cuánto más bajo es el préstamo, más automatizado está el proceso. Sin embargo, en los de cuantías más altas, la intervención humana es más elevada.

Por ejemplo, el director de crédito en Cashplus Bank, señala como el proceso para conseguir la tarjeta de crédito del banco: “utiliza la automatización en cada etapa, desde el inicio de la solicitud hasta el envío de la tarjeta”.

Los desafíos de un sector complejo

El sector de los préstamos es bastante diferente a otros sectores, con muchos actores involucrados en un proceso que se alarga conforme la complejidad avanza. 

Smith destaca que el tiempo promedio de incorporación de un cliente en el mercado de hipotecas de segundo cargo es de 30 días. Así, "hay mucha documentación legal, tienes abogados involucrados, debemos obtener el consentimiento del prestamista del primer cargo. Hay muchos procesos externos”.

Por ello, el uso de la tecnología puede ayudar a reducir significativamente ese promedio, pero está aún lejos de esa inmediatez que buscan las nuevas generaciones. 

El CEO y cofundador de Lenkie, añade la importancia del factor humano en decisiones que implican grandes cantidades de dinero. Su compañía realiza préstamos a PYMEs que van desde £50,000 hasta £500,000, con la intención de crecer hasta £1 millón en el futuro. 

La participación humana es significativa en su proceso de toma de decisiones y evaluación. En ese sentido, indica que se trata de “una cuestión de eficiencia y precisión (…) donde hay muchos matices y una gran cantidad de detalles importantes. Así que tiene sentido contar con un analista humano para aprobar decisiones de £250,000, £500,000 o £1 millón”.

Esto se refleja también en la tendencia general, en la que conforme aumentan las cantidades, el nivel de automatización disminuye. En conseguir ir reduciendo el nivel de tiempo dedicado por analistas humanos a los préstamos más elevados, está el objetivo a conseguir.

La inteligencia artificial ya favorece el descubrimiento de patrones y el análisis de riesgos por IA ya sirven como punto de partida a los expertos humanos. El objetivo es acelerar el proceso, pero también descubrir cosas que pueden esconderse de la mirada humana. No solo es ir más rápido, también ser más eficientes y descubrir patrones de comportamiento que sin la potencia de la inteligencia artificial pasarían desapercibidos.

Gracias a las tecnologías de machine learning y big data estos análisis son cada vez más certeros, pero siempre cuentan con la supervisión humana para tener un doble check.

De todas formas, tal como indica el director de ventas de Reino Unido e Irlanda (Banca) en Tink, la dificultad para acceder a los datos del cliente en la banca comercial es un desafío que cada vez va a más. A este respecto, startups como Teal buscan busca desbloquear los datos de nómina para los prestamistas a través de asociaciones con proveedores de datos.

Para su CEO y fundador Michael Hart, no es factible esperar a que los reguladores actúen y hay que buscar soluciones alternativas.

La experiencia de cliente, clave en la adopción de la automatización

Una clave fundamental de la automatización es que debe convertirse en un aliado de la experiencia de cliente y no al revés. Los sistemas cada vez más automatizados deben ser, al mismo tiempo, más personalizados para el cliente final.

Como comenta Chris Rae, vicepresidente regional de servicios financieros para el Reino Unido e Irlanda en Salesforce, lo que siempre se comenta es “que los clientes tienen poco tiempo. Quieren ser informados si va a haber atrasados y, si no hay retrasos, debe haber algún tipo de retroalimentación o gratificación instantánea sobre lo que han hecho y en qué parte del proceso se encuentran”.

El secreto está en la utilización de la automatización y la IA de forma empática. No solo se trata de ser más rápidos, también de que los clientes se sientan más informados y acompañados en cada parte del proceso, sin que necesariamente deba haber un acompañamiento humano en todas estas partes.

En este sentido, Lenkie está trabajando para “trasmitir empatía a través de la tecnología”, haciendo que el diseño de sus procesos tecnológicos también tenga en cuenta al cliente.

Para su CEO, “si diseñas tus procesos con la empatía como principio, en realidad puedes usar la tecnología para recrear parte de la empatía que proporciona un ser humano. Intentamos combinar ambas cosas, lo cual es beneficioso tanto para el cliente como para nosotros".

En conclusión, la automatización está transformando el sector de los préstamos al agilizar procesos, reducir costes y mejorar la precisión en la toma de decisiones. Sin embargo, aún queda camino por recorrer para conseguir la agilidad que demandan las nuevas generaciones.

La automatización puede facilitar a las empresas financieras a adaptarse a las crecientes expectativas de inmediatez y personalización, a la vez que la inteligencia artificial favorece procesos más rápidos y fiables.

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