Entidades financieras en Perú, 41% de ellas usa inteligencia artificial
El sector financiero peruano ha experimentado una transformación significativa en los últimos años gracias a la integración de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA). Estos avances tecnológicos han permitido a las entidades financieras en Perú resolver problemas complejos, tomar decisiones acertadas e introducir nuevos productos que satisfacen las demandas del mercado peruano. Esto ha generado un impacto positivo en aspectos como la liquidez, gestión del riesgo crediticio y rentabilidad de las entidades financieras.
Según SAS, actualmente el 41% de las entidades financieras en Perú utilizan tecnologías emergentes, y se espera que para el año 2023 aproximadamente el 70% de ellas lo haga. La implementación del aprendizaje automático (Machine Learning) como parte de la IA ha permitido a las entidades financieras en Perú responder a las demandas del mercado mediante modelos de riesgo crediticio basados en datos financieros y el comportamiento crediticio y de consumo de los clientes. Esto ha permitido unificar datos, analizarlos detalladamente y generar nuevas fuentes de rentabilidad.
Además, las tendencias tecnológicas como la democratización de la IA y la toma de decisiones inteligentes han permitido a las entidades financieras en Perú tomar decisiones más precisas y ajustadas a sus necesidades y presupuestos. La democratización de datos también ha tenido un impacto positivo para el sistema financiero, ya que brinda acceso a herramientas poderosas como las ofrecidas por SAS para la gestión de riesgo, prevención de fraude y cumplimiento de delitos financieros.
La pandemia, un elemento acelerador de las entidades financieras en Perú
En cuanto a las tendencias tecnológicas en soluciones financieras, la pandemia ha acelerado la adopción de tecnologías como la fábrica de modelos, la toma de decisiones inteligentes y la gestión del riesgo de modelos en las entidades financieras en Perú. En el Perú, actualmente el 41% de los bancos tradicionales y el 36% de las cajas municipales han adoptado estas tecnologías, especialmente el aprendizaje automático, para evaluar con mayor precisión a sus clientes y reducir los riesgos crediticios. La alta informalidad en el mercado peruano dificulta la toma de decisiones en cuanto a la otorgación de créditos, por lo que las entidades financieras en Perú están explorando métodos novedosos como el aprendizaje automático para sus áreas de riesgo.
El control de fraude y la gestión del riesgo crediticio son aspectos clave para las entidades financieras, y la IA ha mejorado significativamente estos procesos. Los sistemas basados en IA son más seguros, auditables y han sido fundamentales para la toma de decisiones en menor tiempo. Las metodologías de aprendizaje automático son mucho más precisas que los métodos de modelamiento tradicionales en la calificación crediticia, lo que reduce considerablemente el riesgo crediticio en las entidades financieras en Perú.
Reglamento de Gestión de Riesgos de Modelo
En enero de 2023, la SBS aprobó el Reglamento de Gestión de Riesgos de Modelo, que establece lineamientos para mitigar los riesgos derivados del uso de modelos en la gestión de riesgos financieros. SAS cuenta con un sistema de Gestión del Riesgo de Modelos que permite a las organizaciones financieras tener gobernabilidad sobre todos los modelos y gestionarlos según distintos criterios, como el portafolio de la entidad o la criticidad de los modelos.
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Redaccion MarketNews
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