El último informe de Experian analiza diferentes perspectivas de los responsables de la toma de decisiones en cuatro áreas clave: prioridades estratégicas, datos y analítica, tecnología y riesgos. Llevada a cabo por Forrester Consulting, la investigación se realizó entre 1.320 directivos y ejecutivos de nivel C, 146 de ellos españoles. El informe revela cómo están utilizando Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) los líderes empresariales para consolidar conjuntos de datos que mejoren los modelos de toma de decisiones, y cómo se centran en la experiencia del cliente para afrontar mejor un futuro marcado por las difíciles condiciones económicas, la disrupción tecnológica y la evolución de las expectativas de los clientes.
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La carrera por aprovechar el potencial de la IA Generativa está en marcha
Los directivos encuestados identificaron la disrupción tecnológica como el tercer factor externo que más afectará a sus empresas en los próximos dos años, poniendo énfasis en la carrera hacia la supremacía de la IA para mejorar la eficiencia empresarial y reducir costes. El 72% de los encuestados españoles cree que la ventaja competitiva en su sector dependerá de quién pueda hacer el mejor uso de la IA -frente al 68% de los directivos globales-, y el 77% de los líderes tecnológicos de nuestro país está explorando casos de uso de IAGen con vistas a aplicarlas durante el próximo año -contra el 73% global-.
Por otro lado, el 74% de los directivos de nuestro país (67% global) está de acuerdo con que la IAGen mejorará significativamente la forma en que en que evalúan el riesgo. El análisis de fuentes de datos alternativas, usando IA es el principal caso de uso para el 67% de directivos españoles -frente al 62% global-, lo que pone de relieve su capacidad para revelar información de valor procedente de conjuntos de datos no tradicionales, lo que permite crear mejores modelos de toma de decisiones y obtener una imagen más holística del cliente.
La disrupción tecnológica es un catalizador para mejorar la experiencia de cliente
Los encuestados identificaron el acceso a una plataforma centralizada de datos, analítica y software en la nube como un factor importante para mejorar la estrategia de riesgo. El 50% de los encuestados en nuestro país -47% en global- está de acuerdo en que sufrirá más tensiones crediticias, con más impagos y morosidad, en los próximos doce meses -aunque sólo un 41% endureció sus criterios de concesión de préstamos el año pasado -frente al 47% global-.
Muchos responsables de riesgos (42% de los españoles y de los globales) también indicaron que su prioridad en materia de riesgos es mejorar la capacidad para identificar a los clientes vulnerables desde el punto de vista financiero. Una mejor integración entre las fuentes de datos, las herramientas de desarrollo de modelos, el despliegue de operaciones y el software de toma de decisiones, junto con la potencia de la IA, permite tener una visión más holística de los clientes y acelerar el proceso de análisis de riesgo y concesión del crédito. En última instancia, esto se traduce en mejores relaciones con los clientes y prácticas de préstamo más justas.
Combinar conjuntos de datos en una única plataforma cloud es clave para la analítica
Los responsables de datos y analítica están priorizando la integración de los conjuntos de datos que tienen aislados en una única plataforma que combina datos y analítica, ya que esto mejora su capacidad de análisis y les permite acortar de meses a semanas la puesta en producción de sus modelos de IA/ML. En la situación actual, el 70% de los encuestados españoles -frente al 55% de los globales- cree que les lleva demasiado tiempo desarrollar e implantar modelos de IA/ML, y un 66% -48% en global- señala que está actualizando sus modelos más frecuentemente que nunca para adaptarse a la evolución del comportamiento crediticio de los consumidores.
Los datos alternativos y la analítica avanzada son críticos para ayudar a las empresas a tomar decisiones de crédito más precisas, especialmente con la evolución del comportamiento de los consumidores y los factores económicos externos. Sin embargo, los encuestados identificaron la falta de fuentes de datos alternativas como un reto que limita el éxito de los programas de análisis y el desarrollo de modelos. En una plataforma en la nube, las capacidades avanzadas de la IA pueden usarse para procesar y analizar eficientemente conjuntos de datos alternativos, conjuntos de datos complejos no estructurados, extrayendo información de valor que previamente no estaba disponible. El aprovechamiento de esta tecnología mejora la precisión de los modelos predictivos y, en última instancia, permite crear perspectivas y perfiles de riesgo crediticio más completos.
