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El sector financiero en Perú se está innovando gracias a la integración de los ecosistemas digitales de Inteligencia Artificial (AI), los cuales ayudar a solventar problemáticas inherentes a los servicios financieros. También, ayudan a tomar decisiones eficientes y se pueden insertar nuevos productos que salvaguarden la demanda del mercado nacional, perfeccionando los servicios para los clientes y de esta manera, se produce un impacto positivo en las instituciones, principalmente en lo que respecta a variables de liquidez, rentabilidad y riesgo crediticio.
41% de las entidades financieras usan IA
Actualmente, un 41% de las entidades financieras, conformadas por cajas municipales y bancos, emplean novedosas tecnologías emergentes. Se estima que para finales de 2023, un 70% de las instituciones ya trabajaren con la tecnología.
Según Iván Domínguez, quien es Gerente de Asesoría al Cliente, Riesgos y Servicios Financieros de SAS, comenta que “el ingreso del Machine Learning como parte de tecnología para predecir ha generado que la Inteligencia Artificial sea capaz de responder a la actual demanda del mercado financiero con modelos de riesgo crediticio fundados en los datos financieros, en el comportamiento de crédito y de consumo de los clientes, logrando unificar su data, analizarla al detalle y generar nuevos focos de rentabilidad”.
Por otra parte, detalló que las tendencias tecnológicas para el sistema financiero, como es el caso de los datos, la democratización de la Inteligencia Artificial y las decisiones inteligentes, son excepcionales para que las entidades financieras pueden tomar decisiones más rentables, para ello se consideran parámetros que les conduzca a soluciones graduales y supeditadas a presupuestos y necesidades.
Entidades financieras profundizan su tecnología
Para Saby Celestino, quien es consultora de analítica avanzada de SAS, señala que luego de la pandemia por covid-19, las entidades financieras han profundizado la inserción de tendencias en tecnología, amparadas en gran parte a la fábrica de modelos, el Model Risk Management o Gestión del Riesgo de Modelos, el Intelligent Decisioning, entre otros.
Los procesos de Machine Learning suelen operar de una manera muy precisa, dejando a un lado los métodos tradicionales en la evaluación crediticia. Por tanto, se garantiza un valor agregado más significativo y disminuye el riesgo crediticio en las entidades financieras.
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