El Machine Learning cómo método para predecir el impago

Experian ha publicado un nuevo informe sobre cómo la transformación digital ha revolucionado el sector financiero. Pues un 82% de los directivos son conscientes de la relevancia de los datos y la analítica avanzada para los negocios.

Multitud de tecnologías como el Big Data y las técnicas avanzadas de Machine Learning mejoran la capacidad de predicción de los modelos de evaluación del riesgo de impago en hasta un 30%.

“Las compañías deben ser capaces de extraer información de múltiples fuentes, así como de interpretarla y explotarla estadísticamente para crear modelos analíticos avanzados, y mejorar sus cuadros de mando de gestión y segmentación de clientes”, afirma Ricardo García, Iberia Analytics Director de Experian.

Machine Learning 

Las técnicas avanzadas de Machine Learning aumentan la discriminación entre buenos y malos pagadores, mejoran la prevención de fraude, y permiten una mayor personalización de productos. Actualmente se utilizan motores de análisis basados en Machine Learning que consideran las características sociodemográficas del usuario, su edad y comportamiento de pago histórico para la evaluación del riesgo. 

El Big Data y las técnicas avanzadas de Machine Learning mejoran la capacidad de predicción de los modelos de evaluación del riesgo de impago en hasta un 30%

 Además, evaluar esta capacidad de pago de un consumidor es de importancia crítica cuando se trata de encontrar el producto o servicio idóneo, al igual que la cercanía con el cliente para así conocer sus necesidades y tener una mayor probabilidad de acertar en estas.

Son muchos los sectores que están invirtiendo en metodologías analíticas avanzadas, y las empresas tecnológicas consiguen mejorar exponencialmente sus herramientas en cada versión. Nuestros últimos modelos mejoran en un rango de 10-20 puntos en su capacidad predictiva respecto a versiones anteriores. Dicha mejora se observa a lo largo de diferentes carteras de forma consistente para todos los sectores”, concluye Ricardo García.