¿Se puede usar la inteligencia artificial para riesgo de crédito y control de liquidez? Sí. La inteligencia artificial, junto con el machine learning en gestión de riesgos financieros, permite analizar grandes volúmenes de datos y aplicar modelos predictivos para identificar patrones de riesgo en créditos y anticipar problemas de liquidez.
Estas tecnologías facilitan la creación de modelos de scoring crediticio más precisos, optimizan la asignación de capital y fortalecen la capacidad de las empresas para tomar mejores decisiones en distintos escenarios.
¿Qué vas a encontrar en este texto?
Para comprender mejor el impacto de los modelos predictivos en gestión de riesgos, es importante partir de los principales desafíos que enfrentan las empresas en este ámbito. Según los análisis recientes, los más relevantes son:
Tras identificar los principales retos en la gestión del crédito y la liquidez, surge la pregunta clave: ¿qué son los modelos predictivos y cómo pueden contribuir a mitigarlos?
Los modelos predictivos son herramientas estadísticas y algorítmicas que analizan datos históricos y actuales para anticipar comportamientos futuros. Funcionan a partir de la recopilación y procesamiento de información —tanto interna como externa—, identificando patrones y relaciones que permiten prever escenarios de riesgo u oportunidad.
Su valor radica en que no se limitan a describir lo que ha ocurrido, sino que ofrecen proyecciones ajustadas al contexto, lo que otorga a las empresas la capacidad de actuar de forma preventiva y no solo reactiva.
¿Cómo reducir el riesgo de crédito con modelos predictivos? En el ámbito del crédito, la principal ventaja de estos modelos es su capacidad para perfeccionar la evaluación de solvencia de clientes y contrapartes. Mediante técnicas como la clasificación, la regresión o el análisis de series temporales, es posible:
El resultado es una reducción de la morosidad y una asignación más eficiente del capital destinado a financiamiento.
En lo que respecta a la liquidez, los modelos predictivos permiten estimar con antelación la disponibilidad de caja y las necesidades de financiación a corto plazo. Entre sus aplicaciones destacan:
Gracias a ello, las organizaciones pueden planificar con mayor certeza sus pagos, dimensionar la necesidad de líneas de crédito y realizar un forecast de liquidez en empresas que les permita prevenir tensiones de tesorería.
La adopción de modelos predictivos en la gestión del crédito y la liquidez representa un cambio de enfoque: pasar de la reacción ante las crisis a la anticipación de riesgos y oportunidades. Al integrar estas herramientas, las empresas no solo reducen su exposición a impagos o faltas de liquidez, sino que también ganan capacidad de maniobra para optimizar recursos y sostener su crecimiento.
¿Se pueden usar los modelos predictivos en otras áreas además del crédito y la liquidez?
Sí. Los modelos predictivos no solo se aplican en la gestión del crédito y la liquidez, también resultan útiles en áreas como la planificación de ventas, la gestión de inventarios, la detección de fraudes o cobranzas, entre otras.
¿Cómo puedo implementar modelos predictivos en cobranza?
La implementación suele hacerse mediante un software de cobro que integre técnicas de analítica predictiva. Estas soluciones permiten priorizar clientes, automatizar recordatorios y optimizar la recuperación de deuda.
¿Qué tipo de datos necesito para que los modelos predictivos sean efectivos?
No basta con la información contable. También se pueden utilizar datos de comportamiento de pago de clientes, históricos de facturación, indicadores macroeconómicos, tendencias sectoriales e información externa alternativa, como datos de mercado o redes sociales.
¿Qué nivel de inversión se requiere para implementar modelos predictivos?
Depende del tamaño de la empresa y de la complejidad del modelo. Existen soluciones SaaS con modelos predictivos listos para usar, que permiten implementar estas herramientas sin necesidad de desarrollar sistemas propios en la mayoría de los casos. No obstante, si se requieren personalizaciones avanzadas, pueden surgir costes adicionales. Estas plataformas suelen operar mediante suscripción, lo que facilita la planificación de la inversión.