Predecir riesgos de forma inteligente: con la IA al siguiente nivel de los servicios de factoring

En la financiación de créditos, es crucial que el factor reaccione con rapidez al tomar decisiones que tendrán un impacto inmediato en su rentabilidad o incluso en su continuidad empresarial:

1. ¿Cuál es la «calidad» de los créditos que un cliente desea financiar?
2. ¿Es demasiado bajo el límite de financiación acordado o me he excedido en el apetito de riesgo?
3. ¿Lo que sabía de mi cliente hace un año, un mes o un día sigue siendo válido hoy, ahora o quizás mañana?

Estas decisiones tan trascendentales deben tomarse repetidamente, de deudor a deudor, de cliente a cliente, pero, a diferencia de los préstamos, deben tomarse en minutos o incluso en segundos. Hasta ahora, los proveedores de servicios externos, como las aseguradoras de crédito o las agencias de calificación, ayudan a proporcionar información sobre la solvencia de clientes y deudores. También ha habido intentos iniciales de crear soluciones utilizando la Inteligencia Artificial o blockchain para ayudar a las organizaciones de factoring a tomar las decisiones correctas. Pero en una cadena de suministro cada vez más interconectada, es decir, en el mundo empresarial, las organizaciones se enfrentan a un complejo conjunto de relaciones. Por lo tanto, cada vez es más importante comprender también qué cliente trata con qué deudores, qué deudor trata con otros deudores o qué cliente trata con otros clientes, el ecosistema total del factor.

Big picture

Comprender el ecosistema significa identificar oportunidades, pero también posibles riesgos, cómo determinar de antemano si uno de los actores está expuesto a ciertos riesgos o incluso al fraude. Es aquí donde las soluciones de factoring deben aspirar al siguiente nivel de seguridad y, por tanto, también de confianza, es aquí cuando apostamos por la Inteligencia Artificial (I.A.) y el Aprendizaje Automático (A.M.) como tecnologías de apoyo dotadas del rendimiento y la visión de conjunto que van mucho más allá de la «simple» observación de facturas: La visión de conjunto vuelve a ser demandada, donde los sistemas de autoaprendizaje proporcionan una visión holística de los estados actuales y críticos de todas las partes implicadas, y en tiempo real. Esta es la única forma de impulsar con decisión el sector del factoring, que sin duda se encuentra en un momento de auge significativo.

 

En esencia, se trata de identificar el riesgo de los deudores en tiempo real. Si para ello se utiliza la información de las aseguradoras de crédito, tradicionalmente se ha basado en datos históricos y, en caso de fraude, por ejemplo, sólo se puede reaccionar. En caso de duda, tal vez ya sea demasiado tarde y sigue toda una cascada de procesos para evitar algo aún peor. Sin duda, lo ideal sería saber de antemano si un cliente corre el riesgo de abandonar la actividad diaria normal, y posiblemente también cuándo. Una aplicación basada en IA/ML puede detectar el comportamiento de pago pasado y actual de los clientes (deudores) y hacer predicciones para el futuro al utilizar datos en tiempo real. También deben tenerse en cuenta otros factores para obtener una imagen lo más completa posible. Entre ellos figuran los sectores de riesgo y, por supuesto, los datos de las aseguradoras de crédito ya mencionados. El sistema también actuaría sobre la base de patrones de fraude conocidos o recién aprendidos. En última instancia, estas comprobaciones estarían automatizadas y se mostraría siempre a los usuarios el estado actual de la situación en forma de cuadro de mandos. Y como ya he dicho, todo ello estaría basado en la red y tendría en cuenta todas las relaciones entre los actores conocidos por el sistema.

Red de relaciones múltiples

El siguiente gráfico muestra cómo puede visualizarse en tiempo real una red multirelacional de este tipo. Utilizando los colores (rojo, verde, amarillo), así como los símbolos (pulgares arriba/abajo), puede observarse el estado actual de los respectivos deudores. No sólo se trata del reconocimiento (temprano) de riesgos y peligros, sino también de posibles oportunidades. ¿Dónde puede aprovecharse positivamente el potencial? ¿Con qué clientes merece la pena seguir intensificando las relaciones comerciales? Como ya se ha mencionado, la actualización de los estados es absolutamente dinámica y se genera con ayuda de la IA a partir de diversos datos. En resumen, hacer uso de estos datos puede ser muy valioso para su propio negocio de factoring.