{"id":72734,"date":"2024-02-23T10:33:55","date_gmt":"2024-02-23T09:33:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.efcom.de\/prediccion-del-riesgo-con-ai-y-ml\/"},"modified":"2024-02-23T10:40:42","modified_gmt":"2024-02-23T09:40:42","slug":"prediccion-del-riesgo-con-ai-y-ml","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.efcom.de\/es\/prediccion-del-riesgo-con-ai-y-ml\/","title":{"rendered":"Predicci\u00f3n del riesgo con AI y ML"},"content":{"rendered":"

[vc_row css=\u00bb.vc_custom_1682433644557{margin-top: 20px !important;}\u00bb][vc_column width=\u00bb1\/5″][\/vc_column][vc_column width=\u00bb3\/5″][vc_cta h2=\u00bbPredecir riesgos de forma inteligente: con la IA al siguiente nivel de los servicios de factoring\u00bb h2_font_container=\u00bbtag:h1|text_align:left|line_height:1.5″ h2_google_fonts=\u00bbfont_family:Roboto%3A100%2C100italic%2C300%2C300italic%2Cregular%2Citalic%2C500%2C500italic%2C700%2C700italic%2C900%2C900italic|font_style:700%20bold%20regular%3A700%3Anormal\u00bb h4_font_container=\u00bbtag:h4|text_align:left\u00bb h4_google_fonts=\u00bbfont_family:Roboto%20Condensed%3A300%2C300italic%2Cregular%2Citalic%2C700%2C700italic|font_style:700%20bold%20regular%3A700%3Anormal\u00bb txt_align=\u00bbcenter\u00bb use_custom_fonts_h2=\u00bbtrue\u00bb use_custom_fonts_h4=\u00bbtrue\u00bb][\/vc_cta][\/vc_column][vc_column width=\u00bb1\/5″][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=\u00bb1\/5″][\/vc_column][vc_column width=\u00bb3\/5″][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1692188396514{padding-bottom: 70px !important;}\u00bb]En la financiaci\u00f3n de cr\u00e9ditos, es crucial que el factor reaccione con rapidez al tomar decisiones que tendr\u00e1n un impacto inmediato en su rentabilidad o incluso en su continuidad empresarial:<\/span><\/p>\n

1. \u00bfCu\u00e1l es la \u00abcalidad\u00bb de los cr\u00e9ditos que un cliente desea financiar?
\n2. \u00bfEs demasiado bajo el l\u00edmite de financiaci\u00f3n acordado o me he excedido en el apetito de riesgo?
\n3. \u00bfLo que sab\u00eda de mi cliente hace un a\u00f1o, un mes o un d\u00eda sigue siendo v\u00e1lido hoy, ahora o quiz\u00e1s ma\u00f1ana?<\/span><\/strong>
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Estas decisiones tan trascendentales deben tomarse repetidamente, de deudor a deudor, de cliente a cliente, pero, a diferencia de los pr\u00e9stamos, deben tomarse en minutos o incluso en segundos. Hasta ahora, los proveedores de servicios externos, como las aseguradoras de cr\u00e9dito o las agencias de calificaci\u00f3n, ayudan a proporcionar informaci\u00f3n sobre la solvencia de clientes y deudores. Tambi\u00e9n 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 m\u00e1s interconectada, es decir, en el mundo empresarial, las organizaciones se enfrentan a un complejo conjunto de relaciones. Por lo tanto, cada vez es m\u00e1s importante comprender tambi\u00e9n qu\u00e9 cliente trata con qu\u00e9 deudores, qu\u00e9 deudor trata con otros deudores o qu\u00e9 cliente trata con otros clientes, el ecosistema total del factor. <\/span><\/p>\n

Big picture<\/span><\/strong><\/p>\n

Comprender el ecosistema significa identificar oportunidades, pero tambi\u00e9n posibles riesgos, c\u00f3mo determinar de antemano si uno de los actores est\u00e1 expuesto a ciertos riesgos o incluso al fraude. Es aqu\u00ed donde las soluciones de factoring deben aspirar al siguiente nivel de seguridad y, por tanto, tambi\u00e9n de confianza, es aqu\u00ed cuando apostamos por la Inteligencia Artificial (I.A.) y el Aprendizaje Autom\u00e1tico (A.M.) como tecnolog\u00edas de apoyo dotadas del rendimiento y la visi\u00f3n de conjunto que van mucho m\u00e1s all\u00e1 de la \u00absimple\u00bb observaci\u00f3n de facturas: La visi\u00f3n de conjunto vuelve a ser demandada, donde los sistemas de autoaprendizaje proporcionan una visi\u00f3n hol\u00edstica de los estados actuales y cr\u00edticos de todas las partes implicadas, y en tiempo real. Esta es la \u00fanica forma de impulsar con decisi\u00f3n el sector del factoring, que sin duda se encuentra en un momento de auge significativo.<\/span><\/p>\n

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En esencia, se trata de identificar el riesgo de los deudores en tiempo real. Si para ello se utiliza la informaci\u00f3n de las aseguradoras de cr\u00e9dito, tradicionalmente se ha basado en datos hist\u00f3ricos y, en caso de fraude, por ejemplo, s\u00f3lo se puede reaccionar. En caso de duda, tal vez ya sea demasiado tarde y sigue toda una cascada de procesos para evitar algo a\u00fan peor. Sin duda, lo ideal ser\u00eda saber de antemano si un cliente corre el riesgo de abandonar la actividad diaria normal, y posiblemente tambi\u00e9n cu\u00e1ndo. Una aplicaci\u00f3n 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. Tambi\u00e9n deben tenerse en cuenta otros factores para obtener una imagen lo m\u00e1s completa posible. Entre ellos figuran los sectores de riesgo y, por supuesto, los datos de las aseguradoras de cr\u00e9dito ya mencionados. El sistema tambi\u00e9n actuar\u00eda sobre la base de patrones de fraude conocidos o reci\u00e9n aprendidos. En \u00faltima instancia, estas comprobaciones estar\u00edan automatizadas y se mostrar\u00eda siempre a los usuarios el estado actual de la situaci\u00f3n en forma de cuadro de mandos. Y como ya he dicho, todo ello estar\u00eda basado en la red y tendr\u00eda en cuenta todas las relaciones entre los actores conocidos por el sistema.<\/span><\/p>\n

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Red de relaciones m\u00faltiples<\/span><\/strong><\/p>\n

El siguiente gr\u00e1fico muestra c\u00f3mo puede visualizarse en tiempo real una red multirelacional de este tipo. Utilizando los colores (rojo, verde, amarillo), as\u00ed como los s\u00edmbolos (pulgares arriba\/abajo), puede observarse el estado actual de los respectivos deudores. No s\u00f3lo se trata del reconocimiento (temprano) de riesgos y peligros, sino tambi\u00e9n de posibles oportunidades. \u00bfD\u00f3nde puede aprovecharse positivamente el potencial? \u00bfCon qu\u00e9 clientes merece la pena seguir intensificando las relaciones comerciales? Como ya se ha mencionado, la actualizaci\u00f3n de los estados es absolutamente din\u00e1mica 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.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=\u00bb1\/5″][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=\u00bb1\/5″][\/vc_column][vc_column width=\u00bb3\/5″][vc_single_image image=\u00bb71713″ img_size=\u00bblarge\u00bb alignment=\u00bbcenter\u00bb][\/vc_column][vc_column width=\u00bb1\/5″][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css=\u00bb.vc_custom_1692188832650{padding-top: 40px !important;}\u00bb][vc_column width=\u00bb1\/5″][\/vc_column][vc_column width=\u00bb3\/5″][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1692189013665{padding-bottom: 70px !important;}\u00bb]Por supuesto, cualquiera que trabaje con una herramienta basada en IA de este tipo se beneficiar\u00e1 inevitablemente de las ventajas de la eficiencia. Podr\u00e1 tomar decisiones con (incluso) menos recursos y coordinar (incluso) mejor los procesos. Como resultado, los proveedores de factoring tendr\u00edan costes m\u00e1s bajos por sus servicios. Esto, a su vez, tendr\u00eda un efecto positivo en las barreras de entrada para los nuevos participantes en el mercado. Sin embargo, una mayor eficiencia tambi\u00e9n implica una mayor rapidez con decisiones de mejor calidad. Adem\u00e1s, se reduce la complejidad en general. Todos estos factores tambi\u00e9n tendr\u00edan ventajas para los clientes finales: Adem\u00e1s de que tambi\u00e9n se beneficiar\u00edan de decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas, es concebible que tambi\u00e9n se les ofrecieran condiciones individuales basadas en sus respectivos resultados hist\u00f3ricos, como una especie de recompensa.<\/span><\/p>\n

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Conclusi\u00f3n<\/span><\/strong><\/p>\n

Conclusi\u00f3n: El sector del factoring se enfrenta a un aut\u00e9ntico cambio de paradigma con un uso de la IA mucho m\u00e1s amplio que antes. Estamos hablando de sistemas inteligentes de alerta previa que podr\u00e1n reconocer autom\u00e1ticamente multitud de riesgos e informar de ellos de forma preventiva y oportuna, incluso en la compleja red de relaciones de los clientes finales. Es m\u00e1s, un sistema de este tipo revelar\u00e1 no s\u00f3lo los riesgos, sino tambi\u00e9n posibles oportunidades y potenciales que dif\u00edcilmente se reconocer\u00edan con la ayuda de herramientas cl\u00e1sicas y\/o s\u00f3lo con el correspondiente retraso.
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As\u00ed pues, ha llegado el momento de ofrecer una funci\u00f3n denominada multihistoria y oportunidades, adem\u00e1s de los servicios habituales, como multidivisa y multiling\u00fce.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=\u00bb1\/5″][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css=\u00bb.vc_custom_1692189539962{padding-bottom: 65px !important;}\u00bb][vc_column width=\u00bb1\/5″][\/vc_column][vc_column width=\u00bb3\/5″]

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[vc_column_text]<\/p>\n

Digresi\u00f3n<\/strong><\/h2>\n

Tambi\u00e9n hay otras ideas sobre c\u00f3mo puede utilizarse la IA para mejorar los servicios de factoring. Entre ellas se incluyen las siguientes*:
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      • Asistencia por correo electr\u00f3nico para redactar y responder correos electr\u00f3nicos a clientes potenciales y clientes.<\/span><\/li>\n
      • Supervisi\u00f3n de las redes sociales en busca de interacciones y comentarios de los clientes, quejas y consultas, y an\u00e1lisis del sentimiento en consecuencia.<\/span><\/li>\n
      • Atenci\u00f3n al cliente personalizada basada en las preferencias de cada cliente, as\u00ed como en su historial.<\/span><\/li>\n
      • Gesti\u00f3n automatizada de tickets mediante la categorizaci\u00f3n y priorizaci\u00f3n de las solicitudes de atenci\u00f3n al cliente con sugerencias de soluciones basadas en datos hist\u00f3ricos y problemas comunes.<\/span><\/li>\n
      • Generaci\u00f3n de bases de conocimiento basadas en interacciones anteriores con los clientes.<\/span><\/li>\n
      • Simulaci\u00f3n de escenarios realistas de atenci\u00f3n al cliente con fines de formaci\u00f3n interna y externa.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n

        *Mark Mandula, 2023: Some Other Ideas on how to use Generative AI in your Factoring Firm<\/span>[\/vc_column_text]\t\t<\/div><\/div>[\/vc_column][vc_column width=\u00bb1\/5″][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css=\u00bb.vc_custom_1692189529767{margin-right: 110px !important;margin-left: 0px !important;}\u00bb][vc_column]

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