La IA y el aprendizaje automático están revolucionando el sector del leasing

ARTÍCULO ESCRITO PARA EL ANUARIO MUNDIAL DE LEASING DEL 2025

Por Olfa Dridi, Experta en negocios y aplicaciones, CODIX

EL PODER DE CAMBIO DE VIDA de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en los sectores de leasing y financiación:

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) están transformando el funcionamiento de las empresas y los sectores actuales. Gracias a su capacidad para analizar, procesar y transformar enormes cantidades de datos en conocimiento y ofrecer análisis en tiempo real, la IA y el AA están potenciando los procesos de toma de decisiones. Estas tecnologías están redefiniendo claramente los roles, remodelando las mejores prácticas y creando nuevas oportunidades de innovación en múltiples sectores, como la sanidad, los sistemas educativos, la industria del comercio electrónico, los sectores de la cadena de suministro y el transporte, la agricultura, las finanzas y la banca [1].

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático suelen utilizarse indistintamente, pero la IA representa la capacidad de un sistema informático para imitar funciones cognitivas humanas como la resolución de problemas, la toma de decisiones y el aprendizaje. Por su parte, el AA es un subcampo de la IA que utiliza algoritmos entrenados a partir de datos para producir modelos adaptables capaces de realizar diversas tareas complejas.

Métodos de AA: El AA, como parte de la IA, ofrece poderosos beneficios para las instituciones financieras. Se divide en tres métodos

AA supervisado: aprendizaje supervisado (clasificación) se define por el uso de conjuntos de datos etiquetados (observaciones, mediciones, etc.) para entrenar algoritmos que clasifiquen datos o predigan resultados con precisión. El aprendizaje supervisado ayuda a las instituciones a resolver diversos problemas del mundo real. Algunos métodos utilizados en el aprendizaje supervisado incluyen redes neuronales, Bayes simples, regresión lineal, regresión logística, bosque aleatorio y máquinas de vectores de soporte (SVM).
AA no supervisado: el aprendizaje no supervisado (clustering), también conocido como aprendizaje automático no supervisado, utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar y agrupar conjuntos de datos no etiquetados. Estos algoritmos pueden descubrir patrones ocultos o agrupaciones de datos sin necesidad de intervención humana.
Aprendizaje semisupervisado: El aprendizaje semisupervisado es un término medio entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado. Durante el entrenamiento, utiliza un conjunto de datos etiquetados más pequeño para guiar la clasificación y la extracción de características de un conjunto de datos más grande sin etiquetar. El aprendizaje semisupervisado puede resolver el problema de la falta de datos etiquetados para un algoritmo de aprendizaje supervisado[2].

En un panorama digital en rápida evolución, la IA ofrece a las instituciones nuevas formas de innovar, reducir costes y aumentar la satisfacción del cliente mediante algoritmos de ML. Al adoptar la IA, las organizaciones están mejor posicionadas para afrontar los retos del sector y seguir siendo competitivas en un mercado dinámico y en evolución.

Especialmente en un entorno tan desafiante y competitivo en el que la toma de decisiones estratégicas es extremadamente compleja y a menudo requiere la consideración de varios objetivos al tiempo que se satisfacen duras restricciones, la IA se está convirtiendo en una herramienta indispensable para que las empresas e instituciones a gran escala ofrezcan soluciones sofisticadas y encuentren una correspondencia entre las oportunidades del entorno y los puntos fuertes y débiles de la empresa.

IA para el sector del leasing:

No se puede subestimar el potencial de la IA en el sector del leasing. El leasing es un proceso que depende de una amplia gama de datos, como historiales crediticios, tendencias del mercado, preferencias de los clientes, uso de activos, contratos de leasing, proveedores, informes, cobro de deudas y accionistas, ... Tradicionalmente, explotar y gestionar estos datos requería un importante esfuerzo humano y estaba sujeto a errores y retrasos. Las herramientas de IA, sin embargo, han sido pioneras en una nueva era de innovación al aprender del pasado para predecir tendencias y amenazas futuras, gracias a su capacidad para procesar conjuntos de datos a gran escala a una velocidad y precisión excepcionales.

Según un nuevo estudio, el sector financiero internacional puede ganar un billón de dólares adicionales cada año mediante la implementación y aplicación de herramientas de IA [3]. Según [4 ], se prevé que el sector de mundial los servicios financieros gane alrededor de 28,529 billones de dólares entre 2025 y 2030, a una tasa de crecimiento anual compuesto (TCAC) del 6 %. La causa principal de ello es el importante uso de la IA en la reestructuración de las operaciones bancarias, en particular tras la recuperación del COVID-19.

En este artículo, abordamos el importante papel de la IA, y del AA, como parte de la IA, en la remodelación del mundo financiero, con especial atención a su impacto en el sector del leasing. Examinaremos cómo las tecnologías de IA no sólo están mejorando la eficiencia operativa y los procesos de toma de decisiones, sino también redefiniendo las experiencias de los clientes y las estrategias de gestión de riesgos en el sector del leasing. Exploraremos las diversas formas en que la IA y el AA están transformando este sector en el mundo financiero actual.

Retos y oportunidades del sector del leasing con herramientas de IA y algoritmos de AA:

El sector del leasing se enfrenta hoy a una serie de retos para los que la inteligencia artificial (IA) y los algoritmos de aprendizaje automático ofrecen óptimas soluciones [5].

EVALUACIÓN DEL RIESGO Y GESTIÓN DEL CRÉDITO

Las empresas de leasing se han enfrentado a retos a lo largo de los años por diversas razones; una de las principales radica en las normas y políticas de evaluación de riesgos [8]. Las empresas necesitan evaluar la estabilidad y la situación financiera de sus arrendatarios para:

Determinar la viabilidad y conveniencia de concederles préstamos;
Identificar los puntos fuertes de la situación del solicitante;
Identificar los puntos débiles del arrendatario potencial;
Identificar los factores clave esenciales para el éxito continuado del arrendatario;
Garantizar la rentabilidad a largo plazo.

La evaluación de los riesgos asociados a los contratos de leasing es un proceso crítico y complejo basado en la recopilación y el análisis de una enorme cantidad de datos financieros para elaborar un perfil fiel del cliente, centrándose en la reducción de las tasas de impago y la mejora de las decisiones crediticias [4].

En consecuencia, y en relación con el panorama actual del leasing, marcado por una complejidad y unos riesgos crecientes que exigen una evaluación rigurosa de la credibilidad del cliente como garantía esencial para los arrendadores, una gestión eficiente de la información permite tomar decisiones correctas, mientras que una gestión deficiente de la información puede conducir a decisiones inadecuadas. La IA lo hace posible analizando grandes volúmenes de datos financieros, históricos y de comportamiento en tiempo real, con el fin de evaluar con precisión el perfil de riesgo de cada cliente manteniendo un alto nivel de precisión y cumplimiento.

La Credit scoring (calificación crediticia) es una aplicación muy eficaz de la IA en el sector del leasing; utiliza algoritmos avanzados de AA y técnicas de análisis de datos que permiten una mayor precisión y eficiencia en las evaluaciones de crédito, procesos de scoring, estrategias proactivas de gestión de riesgos, minimizando los impactos de la morosidad y facilitando una toma de decisiones con mayor información [7].

Los principales pasos de los algoritmos de calificación crediticia basados en la IA son:

La recopilación y el análisis de datos: Pueden recopilar, procesar y analizar grandes conjuntos de datos, incluidos estados financieros, informes de auditores, datos de mercado, etc., para ofrecer una visión precisa, eficiente y completa del comportamiento financiero de un arrendatario.
Los principales elementos de los algoritmos de calificación crediticia basados en la IA se basan en la utilización de modelos de AA; estos modelos se entrenan en grandes conjuntos de datos para identificar patrones y correlaciones que puedan indicar la probabilidad de que un arrendatario devuelva un préstamo. Mediante el análisis de grandes cantidades de conjuntos de datos, los algoritmos de aprendizaje automático pueden descubrir sofisticadas relaciones entre factores aparentemente no relacionados y la fiabilidad financiera de un arrendatario.
Análisis predictivo: los algoritmos de calificación crediticia basados en la IA garantizan la identificación de patrones y la realización de predicciones con gran precisión. Esto permite una evaluación más personalizada y precisa de la solvencia del arrendatario.
Análisis financiero: Este análisis evalúa factores como la rentabilidad, la liquidez, el apalancamiento, el flujo de caja y la salud financiera general, ayudando a comprender la capacidad del arrendatario para cumplir sus obligaciones financieras.

TRANSFORMAR LA EXPERIENCIA DEL CLIENTE

En el mercado actual, centrado en el cliente, la mejora de la experiencia del cliente es crucial para las empresas de leasing que desean mantener una ventaja competitiva.

La IA desempeña un papel importante en la personalización de las interacciones y la oferta de soluciones a medida para los clientes gracias a su capacidad para procesar datos no estructurados, dar sentido a los comentarios de los clientes y ajustar las interacciones para optimizar la experiencia del cliente. La IA permite que soluciones como las plataformas de datos de comportamiento, los asistentes virtuales y los chatbots proporcionen información inmediata.

Los chatbots basados en IA se están convirtiendo en una práctica habitual en el sector del leasing, ofreciendo asistencia a los clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Las herramientas de chatbot son capaces de ofrecer respuestas eficientes a las preguntas más frecuentes, guiar a los clientes a través del proceso de solicitud y proporcionar respuestas inmediatas, haciendo que la experiencia de leasing sea más transparente y eficiente. La IA puede predecir las necesidades y los comportamientos de los clientes, lo que permite a las empresas de leasing abordar los problemas de forma proactiva y ofrecer soluciones pertinentes antes incluso de que los clientes se den cuenta de que las necesitan, ofreciendo productos personalizados que se ajusten a sus preferencias.

El uso de la IA ofrece nuevas oportunidades para mejorar la satisfacción y la fidelidad de los clientes, proporcionando a las empresas de leasing la flexibilidad necesaria para responder mejor a las necesidades cambiantes y en evolución.

CUMPLIMIENTO DE LA NORMATIVA Y DETECCIÓN DEL FRAUDE

En la era digital, el fraude cibernético se ha convertido en algo habitual. Las empresas de leasing necesitan garantizar el cumplimiento y la seguridad de las transacciones. La IA también se utiliza para mejorar la seguridad mediante la detección de actividades fraudulentas. Puede detectar tendencias inusuales o inconsistencia datos y alertar a los gestores para que investiguen más a fondo, reduciendo así las pérdidas financieras relacionadas con el fraude y limitando los daños causados [9].

Las herramientas de detección del fraude basadas en la IA pueden generar varios modelos para mejorar la comprensión de los datos y la prevención del fraude:

Modelo descriptivo: Modelos que explican los datos mediante la identificación de patrones y relaciones. Por ejemplo, ayudan a las empresas a comprender las características de los datos subyacentes.
Modelos predictivos: Modelos que predicen el futuro y anticipan posibles acciones fraudulentas. Mediante el análisis de datos históricos, los modelos predictivos pueden anticipar situaciones de fraude de alto riesgo, lo que permite una prevención proactiva contra el fraude.
Modelos de resumen: Modelos que resumen datos; estos modelos pueden proporcionar información sobre patrones, tipos e impactos de fraude frecuentes.
Modelos de extracción de características: Modelos que extraen las características más importantes de los datos; estos modelos pueden extraer indicadores críticos de fraude. Mejoran los procesos de detección del fraude identificando y clasificando las características de los datos más fuertemente asociadas a las acciones fraudulentas y determinando las causas del fraude entre factores internos y externos.

Estos modelos de IA mejoran la eficacia de los sistemas de detección del fraude, haciéndolos más eficientes, predictivos y ajustables.

CONCLUSIÓN

La IA y el AA desempeñan un papel crucial en la evolución del sector del leasing. Al integrar herramientas de la IA y aplicar algoritmos de AA, las empresas de leasing no solo pueden mejorar su eficiencia operativa, sino también la precisión de sus evaluaciones de riesgo, automatizar procesos complejos y gestionar mejor el fraude. Estas tecnologías permiten a las empresas de leasing optimizar su proceso de toma de decisiones, al tiempo que minimizan las pérdidas y aumentan la satisfacción del cliente. En un mercado cada vez más competitivo, la IA y el AA ofrecen una ventaja estratégica innegable, haciendo que el sector del leasing sea más innovador y con visión de futuro. Las empresas que adopten hoy las herramientas de IA y las estrategias de AA estarán mejor equipadas para hacer frente a las demandas del futuro.

Referencias:

1. How AI is changing the leasing experience
2. Machine learning
3. ScienceDirect: Un papel eficaz de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el sector bancario, Journal of Measurement: Sensors, junio de 2024
4. Benefits of artificial intelligence in the banking sector
5. Sizing the sector in the global economy
6. Leasing and finance companies: the TOP 8 challenges
7. Trends, challenges and opportunities in a new age of leasing
8. The future of credit risk assessment
9. Top 10 fraud risk trends to watch out for in 2023

Este artículo se publicó en el World Leasing Yearbook 2025.