El campo del aprendizaje automático tiene una larga tradición de desarrollo, pero las recientes mejoras en el almacenamiento de datos y la potencia de cálculo lo han hecho omnipresente en muchos sectores y aplicaciones diferentes, como por ejemplo en el de la tecnología y los negocios, donde concretamente se “están adoptando cada vez más herramientas de aprendizaje automático para gestionar el riesgo de crédito”,de acuerdo con un reciente informe del Banco de España.
El aprendizaje automático es un proceso por el cual los ordenadores analizan datos y sacan aprendizajes de ellos para realizar una predicción con los nuevos datos que vayan recibiendo. En otras palabras, podemos afirmar que la máquina se entrena utilizando gran cantidad de datos y algoritmos para encontrar y aprender en base a patrones o tendencias para hacer predicciones.
Como ya hemos mencionado, uno de los primeros usos del aprendizaje automático se produjo en la modelización del riesgo crediticio, cuyo objetivo es utilizar los datos financieros para predecir el riesgo de impago por parte del prestatario. En este entorno, los profesionales del sector se enfrentan al reto de conseguir que las entidades de crédito se beneficien del progreso tecnológico y de la innovación financiera sin dejar de lado los requisitos normativos.
Repasamos los desafíos y las oportunidades a la hora de aplicar este proceso en el campo del riesgo de crédito.
Desafíos a la hora de crear un modelo de riesgo crediticio con Machine Learning
Los resultados producidos por los métodos de aprendizaje automático son a veces difíciles de interpretar. Y es que la efectividad del machine learning depende de los datos de partida. Con un modelo de datos equivocado o con una información poco relevante, el sistema resultante será poco efectivo. Asimismo, desde el punto de vista de la gestión de riesgos de los modelos, es importante entender los datos para que el resultado de cualquier modelo pueda ser explicable. Por ello, la selección de la información relevante y entendible se convierte en el principal reto para conseguir una muestra exitosa.
Por otro lado, nos encontramos ante la dificultad de obtener ciertos datos sensibles de vital relevancia para entrenar el modelo. Las empresas que recogen esta información para crear sus propios sistemas la guardan de manera celosa, por lo que no es sencillo contar con una base de datos amplia sobre la que trabajar en un modelo predictivo eficaz.
Oportunidades del aprendizaje automático para crear modelos de riesgo de crédito
La principal ventaja de utilizar Machine Learning en lugar de un modelo logístico más sencillo en la gestión del riesgo de crédito es su mejor rendimiento, especialmente en términos de discriminación. El hecho de utilizar un conjunto más amplio de variables para predecir los impagos mejora en gran medida el índice de precisión, con independencia de los modelos utilizados.
De este modo, podemos destacar dos oportunidades claras: la eficacia y la automatización. Estos modelos se basan en algoritmos, por ello, son más seguros que el análisis que pueda hacer una persona. Además de esto, el aprendizaje automático implica menos tiempo y recursos en la evaluación del riesgo de crédito gracias a la automatización del proceso, y mejores resultados (eficacia) al basarse en históricos de casos reales. Todo esto,como consecuencia, ofrece la posibilidad de personalizar en mayor medida la atención a futuros clientes en función de su riesgo de impago. Por ejemplo, si una empresa se encuentra con un riesgo de impago bajo, se le puede ofrecer mejores condiciones que a otras con un riesgo de impago mayor.
Aunque aún quedan campos por explorar en el ámbito de la Inteligencia Artificial, hemos visto las ventajas evidentes que el uso del aprendizaje automático puede aportar a la gestión del riesgo crediticio para predecir con gran precisión y de forma automática el riesgo de impago de cada cliente.
