Hoy en día, el correcto análisis de riesgos crediticios tiene una gran importancia en el establecimiento de acuerdos comerciales seguros y confiables. En un contexto de fuertes variaciones económicas, las organizaciones deben incluir en su agenda gerencial estrategias predictivas para anticiparse a la pérdida de liquidez, con el fin de tomar decisiones comerciales efectivas, tener un norte de crecimiento y optimizar los recursos.
En ese ámbito, la innovación tecnológica aplicada al Business Intelligence, proporciona una serie de soluciones que son de gran ayuda para las empresas que desean reducir el riesgo financiero asociado al otorgamiento de créditos. A continuación, presentamos algunos consejos y tendencias para lograr ese propósito:
1. Tecnología Big Data y digitalización
Según estudios concluidos por el Fondo Monetario Internacional (FMI), el aumento del riesgo asociado a la asignación de créditos a empresas insolventes con poca capacidad de pago apunta a mayores probabilidades de una crisis económica grave. De ahí que la morosidad no solo tenga impacto para los negocios -al no contar con el dinero del pago acordado se incrementan los importes financieros, lo que provoca pérdidas de capital, restringe proyecciones y capacidad para innovar – sino que también afecta a los procesos macroeconómicos de cada nación.
La mayoría de las compañías realizan una gestión de riesgo de crédito manual, lo que lleva a invertir enormes cantidades de tiempo y recursos en la identificación de las cuentas financieras de los clientes y su desarrollo.
Sin embargo, la digitalización y el Big Data son herramientas eficaces para evitar esta situación. ¿Por qué? La ingente cantidad de datos que recopilan las organizaciones de sus clientes – información de las cuentas anuales, la evolución en los pagos e impagos, el tiempo que tardan en cancelar una factura, su comportamiento en el pago de impuestos, entre otras variables – puede resultar en ventajas competitivas si se administran bien y se procesan correctamente.
2. Implementar herramientas de Inteligencia Artificial y machine learning
La Inteligencia Artificial es fundamental en la interpretación de los datos debido a que, gracias a la integración de algoritmos de machine learning y a la aplicación de la analítica predictiva, se pueden establecer parámetros para detectar patrones que entreguen información para saber cuáles son los potenciales clientes que incurrirán en morosidad. Cuando una empresa emplea el modelo de aprendizaje automático, las herramientas se actualizan sin intervención humana, ya que están aprendiendo constantemente de acuerdo con los datos que vaya recopilando.
3. Reducir costes por medio de plataformas cloud y modelos SaaS
El término nube hace referencia a la prestación de servicios de negocio y tecnología, a los cuales se tiene acceso por internet y se provee por medio del outsourcing o externalización. Por otra parte, el SaaS oSoftware as a Service permite a los usuarios acceder a aplicaciones y software basadas en la nube mediante un modelo de alquiler.
Las empresas que adquieren estas soluciones en cuanto a gestión de riesgo de crédito y demás procesos financieros internos, obtienen mejoras que se traducen en los siguientes puntos:
- Ganar en eficiencia y agilidad de sus tareas, gracias a la automatización
- Incrementar las ventas a crédito de manera segura
- Disminuir la morosidad, mejorando su liquidez
- Acceso total a la información desde cualquier dispositivo (tecnología cloud)
La asimilación de estos recursos requiere de la sincronización de los procesos internos de la empresa a plataformas predictivas y automatizadas, fomentando así los estándares de calidad de la venta a crédito. Esto quiere decir que, para realizar un óptimo aprovechamiento de estas herramientas, debe haber un fuerte compromiso por parte de la empresa en automatización e innovación.
