El riesgo de liquidez en una empresa hace referencia a la probabilidad de que una organización pierda la capacidad para hacer frente a sus obligaciones financieras, viéndose forzada a vender sus activos para conseguir recursos que le permitan mantener la continuidad de sus operaciones.
El impacto que la crisis sanitaria ha tenido sobre el mercado ha hecho que muchas organizaciones no puedan cumplir con sus pagos, precisamente, porque sus clientes (otras compañías) tampoco les han pagado. Es por esto por lo que gestionar adecuadamente el riesgo crediticio es vital para mantener una buena salud financiera. De hecho, solo entre enero y julio, fueron solicitados 51 procesos concursales ante el Instituto Nacional de Defensa de la Competencia y de la Protección de la Propiedad Intelectual (Indecopi), algo que puede conllevar desde la liquidación de la entidad hasta una reestructuración de la misma. Todo, para evitar una crisis derivada del impago de las cuentas por pagar.
Por eso es imprescindible controlar el riesgo de liquidez en una empresa. Esto se debe a que la imposibilidad de cumplir con las obligaciones financieras en el corto plazo es una de las principales causas de cierre, sobre endeudamiento o reducción del patrimonio en las empresas, un daño que se extiende hacia aquellas compañías que mantienen acuerdos con la entidad afectada. Por eso es imprescindible mitigarlo, algo en lo que el Machine Learningpuede ser clave, ofreciendo datos de gran valor para sustentar las operaciones comerciales.
¿Cómo mitigar el riesgo de liquidez con Machine Learning?
Para responder a esta pregunta, lo primero es entender qué es el Machine Learning. También llamado aprendizaje automático, este concepto se refiere a la capacidad de un sistema de aprender de las acciones que ejecuta, en lugar delimitarse a una programación previa.
Se trata de una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que permite a un software valerse de datos de entrada para predecir datos de salida. De esta manera, el Machine Learning es una herramienta de carácter estratégico para disminuir el riesgo de liquidez, evaluando diversos escenarios e identificando aquellas organizaciones que pudieran tener problemas para pagar sus deudas. Ahora bien, ¿Cómo se aplica esto en la práctica? Las siguientes son algunas de las posibilidades:
1. Análisis crediticio y modelado predictivo
En un país como Perú, donde el Banco Central de Reserva colocó la tasa de morosidad de los créditos a las empresas en el sistema financiero en un 3,40% en junio, es indispensable evaluar muy bien cada oportunidad de negocio para evitar contraer deudas incobrables que afectan la liquidez de la compañía. Esto permite a las organizaciones tener mayor tranquilidad respecto de los acuerdos pactados con otras compañías, algo clave a la hora de diseñar estrategias que permitan un posicionamiento efectivo en un mercado tan complejo como el actual.
En ese sentido, resulta fundamental saber cómo mitigar el riesgo de liquidez para resguardar las operaciones comerciales, algo en lo que el Machine Learning se constituye como una pieza clave. Teniendo en cuenta que a diario se realizan millones de transacciones comerciales, que producen exorbitantes volúmenes de datos, hay suficiente material para que un sistema de aprendizaje automático genere modelos predictivos avanzados sobre el riesgo de crédito y el riesgo de liquidez en una empresa. La idea es encontrar patrones y tendencias para convertirlos en conocimiento útil sobre el comportamiento de pago de los clientes y las probabilidades de incumplimiento.
2. Estudio de múltiples variables
La gran ventaja de esta tecnología frente a los modelos estadísticos tradicionales es que puede incluir el análisis de múltiples variables y patrones no lineales a gran velocidad y con altos niveles de precisión.
De esta manera, es posible generar un modelo de riesgo crediticio mejorado capaz de reducir la posibilidad de impago de los clientes con mayor precisión, y de permitir la entrada de clientes solventes que potencien las ventas e ingresos del negocio.
Frente a un contexto de incertidumbre como el actual, muchas compañías se encuentran en dificultades para pagar sus deudas. Es indispensable optimizar la gestión de los recursos y contar con herramientas que permitan orientar mejor las decisiones comerciales, disminuyendo la posibilidad de contraer deudas incobrables. Por eso, saber cómo mitigar elriesgo de liquidez con Machine Learning puede marcar la diferencia en lo que a salud financiera respecta, a lo que se debe añadir un monitoreo continúo de las cuentas por cobrar y un plan estratégico para incrementar las ventas y reducir los gastos.
