Existe tecnología de automatización basada en motores decisionales que puede agilizar y hacer más eficientes tareas que son repetitivas y rutinarias en el sector financiero.
La inclusión financiera en Perú, que se refiere al nivel de acceso de la población adulta a servicios como cuentas bancarias, seguros y créditos, ha crecido sostenidamente en los últimos años; por ejemplo, el porcentaje de adultos con alguna cuenta de depósito pasó de 38.6% a 55.9% entre 2018 y 2023, según la SBS. Sin embargo, este crecimiento es lento si consideramos la urgencia por cerrar las brechas de desigualdad y pobreza que afecta al 29% de la población.
Uno de los aspectos más importantes de la inclusión financiera es el acceso al crédito formal. Al cierre del 2023, el 32.3% de la población adulta accede a préstamos, acorde a la SBS, porcentaje que se ha mantenido relativamente estable desde 2018. No obstante, un dato llamativo es que, según un reporte del 2023 de Asbanc y el Instituto Peruano de Economía (IPE), 580.000 familias del ámbito urbano, obtienen créditos informales cada año y casi la mitad de ellas terminan pagando una tasa anualizada de, al menos, 500%. A pesar de esto, los principales motivos por los que optaron por esta forma de financiamiento, son la rapidez del trámite y la menor cantidad de requisitos, a diferencia del sistema formal, con el que resulta difícil cumplir.
Estos datos muestran que hay una necesidad de acceder a créditos por un sector importante que percibe que no hay una manera clara de obtenerlos mediante la vía formal, pero que en su mayoría (85%) cumple con pagarlos, según Asbanc e IPE. Una de las formas de ampliar el acceso a créditos y otros productos financieros para más peruanos, es agilizar los procesos de evaluación crediticia, ampliar las fuentes de información sobre el comportamiento de pago de las personas y así definir el producto ideal que se ajuste a la capacidad de pago de estos clientes potenciales, explica Mariano Sokal, cofounder y director de uFlow.
En ese sentido, existe tecnología de automatización basada en motores decisionales que puede agilizar y hacer más eficientes tareas que son repetitivas y rutinarias en el sector financiero, permitiendo a las personas ocuparse de cuestiones que sí o sí requieren de intervención humana. Por ejemplo, al evaluar solicitudes de crédito, un motor de decisiones puede analizar automáticamente y en pocos segundos, los datos del solicitante, acceder a diversas fuentes de datos internas y externas y verificar su historial para calcular su capacidad de pago en segundos. Esto acelera el proceso y reduce la carga de trabajo manual y subjetivo para los analistas, permitiendo aprobar a más personas en menos tiempo, manteniendo o minimizando el riesgo, y sin sesgo de género. También es posible desarrollar árboles de decisión específicos para el segmento de las mujeres, y ofrecerles productos financieros acordes a sus necesidades.
Con herramientas de tecnología avanzada, los ciudadanos que hoy se ven forzados a solicitar créditos leoninos podrían acceder al sistema financiero formal. Cabe recordar que el Perú como Estado, ha establecido en 2019 la Política Nacional de Inclusión Financiera para mejorar las competencias y capacidades financieras de todos los segmentos de la población al 2030, a 6 años de la meta, aún hay mucho por hacer. Sin embargo, gracias a la proliferación de tecnología accesible que no requieren de instalación y está alojada en la nube, es posible acelerar la transformación tecnológica tanto para que pequeñas empresas financieras puedan contar con tecnología de clase mundial, como para que grandes bancos puedan agilizar sus procesos y acelerar el go-to-market de productos.
