Los bancos más grandes de Brasil usarán mejor tecnología para las decisiones sobre préstamos con el lanzamiento de Quod.
La compañía de manejo de data creada por los cinco bancos más grandes de Brasil – Banco do Brasil, Bradesco, Caixa Econômica Federal, Itaú y Santander – empezó a operar el mes pasado.
Quod es la primera compañía brasileña que se enfoca en calificación de crédito positiva, y de acuerdo a las declaraciones de su CEO, Rodrigo Abreu, la inteligencia artificial es parte “del día a día” de la compañía.
Hasta este momento, Brasil había usado exclusivamente la información negativa del riesgo de crédito, como índice de morosidad, y Quod se lanzó para cambiar esto.
Los bancos brasileños están en las etapas iniciales de usar la inteligencia artificial para el análisis de riesgo crediticio, a pesar de que otro software para analytics ya ha estado en su portafolio por varios años.
Quod, dice Abreu, fue creado con enfoque hacia big data analytics. “Nos aliamos con LexisNexis Risk Solutions para crear una nueva plataforma de análisis de riesgo crediticio, desde cero.”
La infraestructura aporta herramientas para analytics de big data para el manejo de riesgo y para la prevención de fraude.
El sistema puede ser mejorado combinando diferentes fuentes de data, estructuradas y sin estructurar, y combinándola con data pública, usando AI, machine learning y otras tecnologías.
El panorama completo
Abreu dice que él cree que el modelo positivo de registro crediticio va a mejorar el análisis de riesgo.
“Hoy en Brasil, el análisis de crédito se basa en el índice de incumplimiento, la morosidad y la inactivación. Pero es una visión restrictiva. Sólo apunta a si hubo un problema en el pasado y está limitado porque cubre sólo a consumidores que hayan tenido un default en la relación de consumos de créditos.
“Por otra parte, el crédito positivo ha tenido un margen más amplio y permite tecnología más avanzada de modeling,” dijo el CEO.
Por unir estos grandes pedazos de data y nuevas tecnologías, los acreedores pueden obtener un perfil de riesgo más detallado.
“Mientras más información tengas, mejor puedes determinar el riesgo, porque está hecho de manera individual,” dice Abreu. “Y puedes estipular un índice de intereses que esté más acorde al perfil. A largo plazo, esperamos que reduzca el margen, que ofrezca crédito con números más atractivos y que impulse la competencia en el sector.”
Entiende más sobre cómo están usando la inteligencia artificial para decisiones de crédito los bancos y fintechs lationamericanos en nuestro nuevo reporte:
