CÓMO LA IA Y LOS DATOS EN TIEMPO REAL TRANSFORMARÁN LOS CÁLCULOS DE CAPACIDAD DE PAGO

Los cálculos tradicionales de la capacidad de pago se han centrado durante mucho tiempo en datos retrospectivos, como ingresos históricos, calificaciones crediticias y estados financieros presentados periódicamente. Si bien esto proporcionó a las instituciones una comprensión fundamental de la capacidad financiera de una persona, no contemplaba la fluidez financiera de las personas y empresas actuales. La creciente velocidad y complejidad de las transacciones financieras ha generado la necesidad de evaluaciones de asequibilidad más dinámicas y ágiles. Es aquí donde la inteligencia artificial y los datos en tiempo real desempeñan un papel fundamental.La capacidad de pago (ATP) es una métrica crucial que se utiliza en diversos escenarios, desde la suscripción de hipotecas y préstamos personales hasta las evaluaciones fiscales y la cobertura de seguros. Determina si una persona o entidad puede cumplir con sus obligaciones financieras sin dificultades excesivas ni riesgo de impago. El desafío constante al que se enfrentan las partes interesadas ha sido la precisión: equilibrar la inclusión financiera con la prudencia fiscal. La IA, combinada con información financiera en tiempo real, está preparada para resolver este dilema.

Las instituciones financieras están explorando cómo aprovechar mejor los datos transaccionales, los flujos de ingresos y los patrones de gasto en sus modelos, haciendo que todo el proceso de evaluación de la solvencia crediticia sea más adaptable y matizado. Este enfoque moderno puede aumentar el acceso al crédito, a la vez que garantiza la responsabilidad y la mitigación de riesgos.

Lo más atractivo es la capacidad de los modelos de aprendizaje automático para aprender y evolucionar. Estos sistemas pueden procesar grandes flujos de datos estructurados y no estructurados, identificando patrones imperceptibles para los algoritmos tradicionales. Combinados con fuentes en tiempo real, como las API bancarias, los datos de nóminas y los pagos de facturas, las evaluaciones de ATP ahora pueden evolucionar para reflejar situaciones de la vida real casi en tiempo real, en lugar de depender de actualizaciones trimestrales obsoletas o informes proporcionados por los consumidores.

Además, esta integración de datos en tiempo real facilita evaluaciones más justas. Los prestatarios tradicionalmente marginados, como los trabajadores temporales y autónomos, suelen tener flujos de ingresos volátiles que no se reflejaban favorablemente en los modelos de informes estáticos. Los modelos de IA que interpretan los datos de ingresos y gastos en tiempo real ahora pueden discernir la consistencia, el compromiso y la responsabilidad financiera, reevaluando los perfiles de riesgo con mayor imparcialidad y precisión.

Desde una perspectiva regulatoria, las autoridades están comenzando a analizar estos avances, especialmente en términos de privacidad de datos y uso ético de los modelos. No obstante, el potencial para una mayor inclusión y la reducción del sobreendeudamiento impulsa la innovación.

En las siguientes secciones, exploramos cómo la IA está perfeccionando el proceso de ATP, el tipo de datos en tiempo real que se integran y las implicaciones económicas y regulatorias a largo plazo de estos cambios.

La inteligencia artificial está redefiniendo las evaluaciones de asequibilidad con velocidad, profundidad y adaptabilidad. En el centro de esta transformación se encuentra el aprendizaje automático: la capacidad de los algoritmos para aprender de datos históricos y actuales, detectar patrones y predecir resultados. Al aplicarse a los modelos de asequibilidad, esto puede mejorar significativamente tanto la precisión como la escala.En las evaluaciones tradicionales de ATP, se da mucha importancia al historial crediticio y a los ingresos declarados. Si bien son eficaces dentro de los límites históricos, estos datos no tienen en cuenta los cambios en los comportamientos financieros ni se adaptan fácilmente a las personas sin salario. Los modelos de IA cubren esta brecha mediante el uso de señales de comportamiento. Por ejemplo, examinar los pagos mensuales de suscripciones, la frecuencia de uso del descubierto o los patrones de gasto discrecional frente a los no discrecionales proporciona una comprensión más profunda de la salud financiera.Un sistema de IA robusto puede agregar datos de diversos conjuntos de datos: informes crediticios, datos de banca abierta, pagos de facturas de servicios públicos y teléfono, historial de transacciones, patrones de ahorro, etc. Esta exposición multifacética le permite crear perfiles de asequibilidad que no solo son personalizados, sino también dinámicos. Por ejemplo, un prestatario con ingresos variables puede mostrar estabilidad mensual mediante la evidencia de ahorros constantes o el pago puntual de facturas, factores que los sistemas de puntuación tradicionales suelen pasar por alto.

La velocidad de procesamiento de la IA también mejora la mitigación de riesgos. El análisis en tiempo real permite a las instituciones financieras identificar posibles problemas a medida que surgen, como una caída repentina de los ingresos o un aumento repentino del gasto, lo que permite a los prestamistas ajustar las líneas de crédito u ofrecer intervenciones tempranas antes de que se produzcan impagos. Esto permite que los modelos de préstamo pasen de las comprobaciones estáticas de asequibilidad en el momento de la solicitud a un sistema de seguimiento continuo.

Además, la IA permite la segmentación de los prestatarios más allá de las categorías simplistas. Un análisis más granular identifica tipos de prestatarios específicos, por ejemplo, trabajadores de la economía informal que gestionan sus fondos con destreza o jubilados con grandes ahorros pero bajos ingresos declarados. Los prestamistas pueden desarrollar productos a medida para estos perfiles, promoviendo la inclusión y gestionando la exposición.

Desde el punto de vista operativo, la IA reduce significativamente el coste y el tiempo de procesamiento de las solicitudes de crédito. Mediante la automatización de la recuperación y el análisis de datos, se pueden tomar decisiones con mayor rapidez y con menos errores manuales. De este modo, las instituciones pueden escalar sus operaciones sin comprometer la precisión.

Uno de los usos más avanzados incluye el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para interpretar datos narrativos, como descripciones de transacciones bancarias, interacciones de servicio al cliente o incluso las propias explicaciones de los consumidores sobre eventos financieros atípicos. Esta información puede añadir un contexto cualitativo a los modelos cuantitativos, ofreciendo una visión más holística.

En conjunto, la aplicación de la IA en los cálculos de ATP abarca todos los eslabones de la cadena de decisiones, desde la ingesta de datos hasta la puntuación, la evaluación de riesgos y la atención al cliente. La transformación que promete es una mejor evaluación de la asequibilidad y una mayor capacidad para gestionar los ecosistemas financieros de forma proactiva e inclusiva.

Los datos financieros en tiempo real ya no son un ideal futurista; se están convirtiendo rápidamente en un factor determinante en la eficacia de la evaluación de riesgos y la toma de decisiones. Al combinarse con la IA, su utilidad para evaluar la capacidad de pago se vuelve más potente, oportuna y contextualmente precisa.Tradicionalmente, las instituciones financieras dependían de documentos financieros estáticos, como declaraciones de impuestos, informes trimestrales y nóminas, que reflejan una instantánea en el tiempo. Sin embargo, las finanzas personales y empresariales fluctúan. Sin una perspectiva actual, las evaluaciones de asequibilidad pasan por alto matices cruciales. Las fuentes de datos en tiempo real solucionan este problema al ofrecer una latencia corta entre el comportamiento y la detección.Una fuente importante de datos financieros en tiempo real es la Banca Abierta, especialmente en el Reino Unido y la UE. Los consumidores pueden autorizar a terceros a acceder a los datos de sus transacciones bancarias, lo que proporciona visibilidad instantánea de sus ingresos actuales, hábitos de gasto y liquidez. Al combinarse con IA, se pueden detectar rápidamente patrones como el aumento de los niveles de deuda, gastos inusualmente altos o incluso la fiabilidad de los pagos del empleador.

Las API de nómina representan otra valiosa fuente de información en tiempo real. En lugar de esperar a los informes mensuales o anuales, las entidades crediticias pueden integrarse con los sistemas de nómina para confirmar la situación laboral y los cambios de ingresos de inmediato. Esto es especialmente útil para trabajadores temporales o autónomos que experimentan cambios frecuentes en sus ingresos.

Otros ejemplos incluyen la conectividad de las API con proveedores de servicios públicos, cuentas de telefonía móvil, servicios de suscripción y monederos digitales. Esta red de puntos de datos interconectados ayuda a realizar un seguimiento de los pagos regulares, detectar anomalías y validar la información financiera declarada con gran precisión, esencial para prevenir el fraude y gestionar el riesgo de forma equitativa.

Más allá de los préstamos, las aseguradoras y las agencias tributarias están empezando a explorar estas tecnologías para evaluar la exposición al riesgo o corregir las bandas impositivas con prontitud. Por ejemplo, una caída repentina de los ingresos o un cambio en el tamaño del hogar —que a menudo se detectan en interrupciones de pago en tiempo real— puede provocar una reevaluación de las primas de seguros o las obligaciones tributarias con mayor precisión que la que permiten los ciclos de informes anuales.

Los datos en tiempo real también contribuyen al empoderamiento del consumidor. A través de paneles digitales alimentados con información en tiempo real, los usuarios pueden recibir alertas sobre inconsistencias presupuestarias, próximas facturas o recomendaciones de ahorro. Este nivel de participación del consumidor mejora la educación financiera y la responsabilidad personal, ambos fundamentales para la asequibilidad a largo plazo.

Además, avances regulatorios como el marco de obligaciones del consumidor del Reino Unido enfatizan la importancia de las prácticas crediticias responsables y el apoyo a los consumidores vulnerables. Los datos en tiempo real permiten a los proveedores monitorear la salud financiera continuamente e intervenir cuando surgen indicios de dificultades financieras, lo que se traduce en mejores resultados para ambas partes, a la vez que se mantiene el cumplimiento normativo.

La incorporación de datos en tiempo real en los cálculos del ATP no está exenta de desafíos. La privacidad de los datos, la ciberseguridad y el consentimiento siguen siendo obstáculos clave, lo que requiere una infraestructura sólida y protocolos de gobernanza claros. Sin embargo, con las garantías adecuadas y la confianza de los consumidores, estas innovaciones están destinadas a convertirse en la nueva normalidad en los modelos de asequibilidad y la prestación de servicios financieros.