¿Cómo mejorar la experiencia de las PYMES?

Los procesos crediticios en las entidades financieras son de los servicios más importantes, por ello resulta fundamental que las pymes puedan acceder de manera más efectiva y rápida a ellos obteniendo la mejor experiencia. Una manera de poder proporcionar una solución a ello es la tecnología, pero antes de discutirla, se deben entender los retos detrás de la aprobación de los créditos para las pequeñas y medianas empresas.

Para contextualizar, en los últimos años en países como Colombia las pymes han representado el 80 % del impulso laboral y el 90 % del sector productivo nacional (DANE, 2021). Por tanto, el que puedan acceder a servicios financieros es muy importante para seguir incrementando la productividad y su crecimiento. Sin embargo, el acceso a los créditos suele ser un obstáculo.

Entendiendo cómo son los procesos crediticios

Entendiendo cómo son los procesos crediticios en las pymes

La concesión de un crédito se entiende como la agrupación de operaciones, que tienen como objetivo analizar el nivel de riesgo al que conllevan los procesos crediticios y evaluar qué beneficios pueden traer para una entidad bancaria.

Esto se aplica tanto en términos de costos como en la optimización de la experiencia, la cual está ligada a la velocidad de respuesta. El análisis de crédito desde un modelo tradicional se conforma por un conjunto de procesos uniformes conocidos como “las tres c”.

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El primero es conocer a la empresa de crédito, su solvencia y su compromiso. El siguiente es la capacidad de pago que tiene la empresa solicitante; y por último, el capital que deberá ser revisado por la entidad financiera. Esta información que se procesa podrá determinar la capacidad de endeudamiento.

El modelo tradicional necesita de un sistema con herramientas financieras. Allí los procesos importantes tienden a tomar una gran cantidad de tiempo de los agentes. De modo que, los asesores crediticios deberán analizar la información requerida, procesar e interpretar los datos obtenidos.

Cómo mejorar la experiencia en las PYMES

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Por lo mencionado, se destaca que el modelo tradicional puede implicar mucho tiempo y una experiencia que puede ser determinante para las entidades financieras y las pymes. No obstante, con el avance de la tecnología, es factible sistematizar la medición de riesgos crediticios ahorrando el tiempo que se invierte en estos procesos.

Desde la tecnología se pueden construir sistemas de puntuación planteados de manera precisa, con capacidad de documentar la razón por la que a cada prestatario se le asigna un nivel de riesgo crediticio. Por tanto, se encuentran metodologías, desarrollos y controles que no pueden manipularse; esto garantiza la transparencia, la seguridad y la calidad de las carteras de los clientes.

Un proceso crediticio puede tener distintas etapas para la concesión de un préstamo que pueden estar automatizadas. Esto depende del tipo de crédito que se diferencian en los de consumo, hipotecario y pymes. Para estas últimas se podrían aplicar análisis automatizados a los siguientes factores:

  1. Variables del crédito (categoría de pymes, saldo medio de cuentas, plazo de crédito, existencia de pago de otros créditos, entre otros.)
  2. Sector en el que opera la empresa.
  3. Ubicación
  4. Perfil profesional del propietario
  5. Estados financieros
  6. Comportamiento de pago

El machine learning y el “credit scoring” en un proceso crediticio para una PYME

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De acuerdo con lo anterior, en los procesos crediticios se pueden agregar innovaciones tecnológicas como el machine learning y los algoritmos de predicción. Estos requerirán de metodologías de integración donde se habiliten funciones de medición, predicción y calificación, que están basadas en datos históricos.

Por medio del “credit scoring” o puntaje de crédito, se puede dar un reporte de solvencia crediticia y aptitud para declarar a alguien apto para tener un crédito con ayuda del machine learning. Esta metodología informática es una forma de calificar un análisis, que de acuerdo a los archivos o datos crediticios de un sujeto u organización, puede representar el nivel de su solvencia.

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Gracias al credit scoring y el machine learning, se puede determinar el riesgo de insolvencia o morosidad desde un sistema de predicciones, que a su vez mide el riesgo de un crédito solicitado por una empresa.

En otras palabras, desde una base de datos esta herramienta informática recomendará la aprobación de una operación financiera y las solicitudes de crédito. Entendiendo todo esto, Keos tiene respuestas a las necesidades de las entidades financieras que quieran apoyar el crecimiento de las pymes. Consulta con nosotros las soluciones que requieras.

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