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MÁS ALLÁ DE LA INCORPORACIÓN Guía del comprador para plataformas de toma de decisiones de riesgo Cómo habilitar la toma de decisiones impulsada por IA para decisiones de riesgo más inteligentes y rápidas en todo el ciclo de vida del cliente

Contenido Introducción 03 Desafíos clave que enfrentan los prestamistas al tomar decisiones de riesgo crediticio 06 Planificación del proyecto: Definición de los requisitos de toma de decisiones de riesgo 14 Ventajas de la toma de decisiones impulsada por IA a lo largo del ciclo de vida 18 El papel de los datos 20 Resultados de los clientes 22 La plataforma de toma de decisiones impulsada por IA de Provenir 24 2

Introducción ¿Sientes que navegar por el creciente campo de las plataformas de toma de decisiones de riesgo crediticio es como buscar una aguja en un pajar? No te preocupes, estamos aquí para apoyarte. Hemos creado esta guía completa para ayudarte a tomar una decisión informada al elegir la plataforma de toma de decisiones de riesgo adecuada para tu organización. Analizaremos los beneficios de utilizar una plataforma automatizada de toma de decisiones de riesgo en todo el ciclo del cliente, las características clave que debes buscar y la mejor manera de tomar tu decisión.

De acuerdo con Inciper, entre el 40% y el 70% del crecimiento en una empresa de servicios financieros proviene de clientes existentes.

Cuando se habla de plataformas de toma de decisiones de riesgo, puede parecer que su propósito principal es tomar decisiones relacionadas con la incorporación y la originación de préstamos. Sin embargo, al hacer crecer tu empresa de servicios financieros, es importante tener en cuenta no solo la atracción de nuevos clientes, sino también la maximización del valor de los clientes existentes. El socio de toma de decisiones adecuado puede ayudarte a garantizar decisiones precisas y rápidas en todo el recorrido del cliente, lo que reduce tu riesgo y maximiza tu crecimiento.

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Tu plataforma de toma de decisiones de riesgo debería ser capaz de llevar tus decisiones más allá de la incorporación, e incluir:

Oportunidades de venta adicional/ cruzada Apuntando de manera efectiva a tus

clientes y facilitando las ofertas adecuadas en el momento adecuado, lo que aumenta la probabilidad de aceptación.

Estrategias de pre-cobranza y cobranza Predecir de manera precisa posibles incumplimientos antes de que ocurran e identificar las mejores estrategias para manejarlas, así como canales de comunicación más efectivos para los clientes que lo necesitan.

Mitigación estratégica de riesgos Probar e implementar conjuntos de datos adicionales para la gestión proactiva de las líneas de crédito, y evaluar regularmente la exposición al riesgo y predecir el rendimiento de la cartera.

Sin importar tu industria o caso de uso, ya sea préstamos a pequeñas y medianas empresas o la oferta de productos "Compra ahora, paga después o BNPL", préstamos automotrices o tarjetas de crédito, y sin importar cómo entregues esos productos (finanzas integradas o banca digital, sucursales tradicionales o fintechs) la plataforma de toma de decisiones adecuada es clave para el éxito a largo plazo, el crecimiento y la rentabilidad.

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Esta guía del comprador para plataformas de toma de decisiones de riesgo tiene como objetivo responder a algunas preguntas comunes: • ¿Cómo podemos utilizar la toma de decisiones impulsada por IA para maximizar el valor del cliente en todo el ciclo de vida?

• ¿Cuáles son las capacidades clave de una solución de toma de decisiones de riesgo que garantizarán el éxito, tanto en la incorporación como más allá?

• ¿Cuál es el papel que desempeñan los datos en la toma de decisiones de riesgo y cómo podemos asegurarnos de tener los datos adecuados en el momento preciso a lo largo del ciclo de vida?

• ¿Cuáles son los principales beneficios de una plataforma de toma de decisiones impulsada por IA? • ¿Cuál es la mejor manera de crear una solicitud de propuesta (RFP) para soluciones de toma de decisiones?

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Desafíos clave que enfrentan los prestamistas al tomar decisiones de riesgo crediticio La falta de acceso a datos en tiempo real e históricos:

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Los datos y la analítica son clave para tomar decisiones de riesgo más inteligentes en tus carteras de clientes, pero asegurarse de que las personas adecuadas tengan acceso a los datos correctos en el momento oportuno puede ser un desafío. Si los equipos de riesgo, analistas de fraude, científicos de datos, etc., tienen acceso a conjuntos de datos diferentes, ¿cómo se pueden tomar decisiones cohesivas y precisas? Ya sea para la prevención de fraudes, la identificación de oportunidades de venta adicional o la determinación de estrategias de cobranza, la capacidad de acceder e integrar datos tanto en tiempo real como históricos es fundamental.

Depender de los equipos de TI para integrar sistemas, cambiar procesos y lanzar nuevos productos:

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Si la integración de fuentes de datos adicionales, la expansión a nuevas regiones, el lanzamiento de productos iterativos o la realización de cambios en tus flujos de trabajo resultan difíciles y llevan mucho tiempo, entonces no es sostenible. Tener que depender de tus equipos internos de TI o de tu proveedor de software para cualquiera de las actividades mencionadas anteriormente ralentiza tu tiempo de llegada al mercado, limitando tu capacidad para responder a las cambiantes necesidades del consumidor y las condiciones del mercado.

Visibilidad limitada sobre cómo afecta tu proceso de toma de decisiones a tu negocio:

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Es fundamental saber cómo están funcionando tus modelos de riesgo actuales, si tu puntaje crediticio para préstamos sigue siendo preciso o cuántos de tus clientes están incurriendo en incumplimiento de pagos y dirigiéndose hacia la cobranza. Tener acceso instantáneo a la información tiene un gran impacto en las tolerancias de riesgo, los ingresos y el crecimiento futuro. Sin una vista integrada y bajo demanda de cómo están funcionando tus modelos de toma de decisiones en todo el ciclo de vida, resulta complicado cambiar de rumbo, modificar procesos y potenciar la innovación rentable de productos.

Retrasos en la implementación de modelos predictivos y de ML:

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Muchas empresas informan que sus equipos de riesgo solo implementan un pequeño porcentaje de los modelos que desarrollan. ¿Por qué? Porque con frecuencia las empresas descubren que los equipos de riesgo y la tecnología de toma de decisiones hablan idiomas diferentes. Por cada modelo que debe ser traducido (por ejemplo, de Excel a Python o viceversa), el tiempo (y el dinero) se agota. La implementación sencilla de modelos de ML es esencial para permitir tu capacidad de responder de manera precisa a amenazas u oportunidades del mercado antes de que la competencia lo haga.

La gestión deficiente de casos retrasa las aprobaciones de crédito de los clientes:

Si no tienes todos tus datos en un solo lugar, es fácil perder el control sobre ellos. Cuando se presentan problemas como documentos faltantes o situaciones de crédito en la línea límite, se activa un freno de mano que dificulta el seguimiento de las aprobaciones de crédito de los clientes. Es posible que tu equipo no tenga una manera eficiente de ver todos los casos pendientes de una vez o de profundizar fácilmente en los detalles de cada caso. En una era de inmediatez, sin una gestión efectiva de casos, prácticamente estás pidiendo a los clientes que esperen a que se abran las puertas de la tienda el día de las ofertas, en lugar de simplemente comprar en línea.

"Con tecnología de vanguardia, un diseño intuitivo y una eficiencia sin igual, Provenir es la solución ideal para tomar decisiones de riesgo más inteligentes. Y con su implementación en todos los mercados en los que operamos, Provenir es realmente una solución global. La alta disponibilidad del sistema nos brinda la confianza de que hemos elegido una solución a largo plazo".

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La tecnología no siempre puede escalar y crecer al ritmo de tu negocio:

Las startups y las instituciones financieras más grandes a menudo tienen requisitos de toma de decisiones muy diferentes. Uno de los mayores desafíos que enfrentan las empresas de servicios financieros es asegurarse de que su tecnología pueda respaldar de manera efectiva su negocio a medida que este evoluciona y crece. Por ejemplo, a menudo resulta complicado mantener el soporte para la toma de decisiones cuando el volumen de solicitudes de aplicación aumenta y las ofertas se expanden, o cuando se buscan ampliar sus líneas de productos y entrar en nuevos mercados o geografías. La capacidad de escalabilidad es crucial en estos casos.

"Estamos utilizando el motor de decisión de Provenir en todos nuestros productos de crédito donde se toman decisiones automáticas de crédito. Por lo tanto, la expansión del uso de Provenir está estrechamente relacionada con la expansión de nuestra cartera de productos. Con Provenir, podemos tomar decisiones de préstamos más rápido y ofrecer opciones de refinanciamiento diferentes a la mayoría de nuestros competidores; esto brinda a los clientes más flexibilidad con tiempos de decisión más cortos".

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Gestionar múltiples soluciones:

Para crear un ecosistema de toma de decisiones de riesgo optimizado, es esencial poder implementar, aprender y ajustar rápidamente nuevos procesos para impulsar la innovación continua. Esto incluye la capacidad de tomar decisiones en áreas como la prevención de fraudes, la originación de préstamos, estrategias de renovación, oportunidades de venta adicional y cobranzas. Sin embargo, para reunir la información necesaria, a menudo es necesario utilizar múltiples soluciones de software, cada una con su propia interfaz independiente. Esto dificulta considerablemente la coordinación de la información y los procesos en un ecosistema, puede requerir una inversión significativa en tiempo y recursos, y obliga a los usuarios a capacitarse en varios sistemas diferentes.

Todos estos obstáculos juntos, alargan cada etapa del ciclo de desarrollo de tus productos, retrasan el lanzamiento de nuevos productos y limitan tanto tu agilidad estratégica como tu capacidad de innovación.

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Planificación del proyecto: Definición de los requisitos de toma de decisiones de riesgo Definir con precisión los requisitos de tu negocio es el primer paso (¡y un paso crítico!) para garantizar un RFP exitoso. En primer lugar, busca consolidar y validar la idea fundamental del proyecto: ¿has examinado las condiciones del mercado, las tendencias clave y los competidores/productos relevantes? Una vez que hayas realizado tu investigación y desarrollado tu caso de negocio (que incluye, entre otros aspectos: declaración del problema, análisis financiero, oportunidades, métricas de éxito/KPIs, etc.), entonces debes definir tanto los requisitos funcionales como los no funcionales de la solución que deseas.

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Algunos aspectos que deberías considerar incorporar en tus requisitos deseados: • Mayor rapidez y eficiencia en la gestión de decisiones de riesgo de principio a fin a lo largo del ciclo de vida.

• Mayor precisión en la toma de decisiones de riesgo para mitigar el riesgo y aumentar los ingresos/crecimiento.

• Eliminación o reducción de la dependencia de proveedores y la carga en los equipos de TI/desarrollo.

• Eliminación de entornos aislados para datos, toma de decisiones, gestión de casos y análisis.

• Mejora de la experiencia del cliente y una solución cohesiva de extremo a extremo.

• Capacidad para utilizar análisis predictivos e información avanzada, incluyendo IA/ML, para mejorar el recorrido del cliente.

• Maximización del valor de por vida del cliente a lo largo de todo el ciclo de vida, incluyendo oportunidades más allá de la incorporación para la gestión de cartera, gestión de clientes, cobranzas y oportunidades de venta cruzada.

• Mejora de la agilidad estratégica para poder impulsar cambios cuando sea necesario.

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Aspectos que tener en cuenta al crear una RFP para una solución de toma de decisiones: Una RFP efectiva tiene como objetivo proporcionar la mayor cantidad de detalles posible acerca de tu empresa, el proyecto específico en el que estás trabajando, los problemas que necesitas resolver y los resultados deseados. Algunos aspectos que deberías considerar son:

• Historial de la empresa • Alcance del trabajo • Entregables/requisitos

clave • Criterios de selección • Alcance/escalabilidad

futura • Cronograma

Trabajar con un socio de confianza para revisar y perfeccionar tus requisitos es fundamental para una RFP exitosa. Es posible que no hayas hecho esto antes, ¡pero los expertos sí! Apóyate en su experiencia y benefíciate del valor de sus recomendaciones expertas para asegurarte de que hayas cubierto todos los aspectos. Para obtener más información sobre cómo elaborar una RFP que satisfaga mejor tus necesidades, ¡contáctanos en cualquier momento!

Consideraciones • Tecnología habilitada por IA + clave sobre Modelo agnóstico tecnología: • Software como

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• Disponibilidad y seguridad de datos

servicio (SaaS)

• Dependencia del proveedor, tiempo de TI/desarrollo

• Nativo de la nube

• Gestión de casos

• Integraciones de datos sin problemas

• Información

• Cumplimiento normativo

• Gestión del ciclo de vida del cliente

El Desafío

con Tecnología heredada/Codificada de forma rígida

Oportunidades de crecimiento e innovación PERDIDAS

Implementar

Decisión

Iterar

Integrar

Retrasos a largo plazo

Los procesos codificados de manera rígida requieren tiempos extensos de desarrollo

Decisiones lentas y/o complejidad limitada

Análisis e innovación lentos

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Adquisición de clientes

Idea de producto

VELOCIDAD PARA LLEGAR AL MERCADO Lanzamiento

INNOVAR

La Posibilidad

con Provenir Oportunidades de crecimiento e innovación RÁPIDAS

Integrar

Integración sencilla a través de una Adquisición única API de clientes

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Decisión

Implementar

Creación visual de bajo código

Aprobaciones automatizadas utilizando AM + análisis

Análisis de datos en tiempo real, cambios

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VELOCIDAD PARA LLEGAR AL MERCADO Idea de producto

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Lanzamiento

Iterar

INNOVAR

Ventajas de la toma de decisiones impulsada por IA a lo largo del ciclo de vida El uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático está en crecimiento. La IA en los servicios financieros se ve como una oportunidad de $450 mil millones. Pero, ¿cómo se puede utilizar la IA y el aprendizaje automático de manera más efectiva en los motores de decisión para obtener un valor real en todo el recorrido del cliente?

Usar el aprendizaje automático integrado para darle poder a tu proceso de toma de decisiones te permite:

Mejorar la precisión de la toma de decisiones:

Detecta patrones en tus datos que la intervención manual no puede, para una precisión superior en todas las etapas de la toma de decisiones.

Una detección superior de fraudes:

Optimiza automáticamente tu proceso de toma de decisiones para gestionar las amenazas de fraude en constante evolución, en todos los puntos del ciclo de vida del cliente. Maximiza la capacidad de detección al mismo tiempo que reduces los falsos positivos.

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Mejorar las relaciones con los clientes: Maximiza el

valor a lo largo de la vida de tus clientes utilizando los datos de los clientes para mostrarte cómo, cuándo y qué ofertas dar a tus clientes actuales. Predice cuándo es más probable que realicen una conversión y responde automáticamente, proporcionándoles exactamente lo que necesitan, antes de que busquen otras opciones.

Toma de decisiones proactiva: Predice en lugar de

reaccionar ante cuentas morosas, o incluso mejor aún, identifica patrones previos a la morosidad utilizando datos en tiempo real para minimizar pérdidas y reducir el número de cuentas enviadas a cobranza.

Ampliar la base de clientes: Di sí a clientes a los que no

has podido aprobar previamente y amplía tu base de préstamos más allá de la actual sin incrementar el riesgo.

Mayor inclusión financiera: Impulsa la inclusión financiera

con decisiones basadas en datos alternativos en tiempo real.

Precios optimizados: Habilita la fijación de precios

personalizados en todas las etapas para maximizar la rentabilidad y la probabilidad de aceptación.

Incremento de ingresos: Todos los factores mencionados anteriormente, incluyendo la reducción de pérdidas y la ampliación de tu base de clientes, conllevan un beneficio evidente: mayores oportunidades de incrementar los ingresos.

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El papel de los datos Es imposible tomar decisiones precisas sobre el riesgo crediticio sin datos. Sin embargo, saber qué tipo de datos usar y cuándo puede ser un desafío. ¿Estás buscando datos de burós o datos alternativos y de open banking? ¿Te interesa obtener datos en tiempo real y bajo demanda o solo la integración de vistas históricas? Lo esencial para tener éxito en la toma de decisiones es una combinación de todos los aspectos mencionados.

Todas las organizaciones de servicios financieros utilizan datos para tomar decisiones informadas en cada etapa del recorrido del cliente.

Sin embargo, tener que acceder e integrar manualmente múltiples fuentes de datos es una tarea que consume tiempo y puede propiciar errores u omisiones. Al explorar una amplia variedad de fuentes de datos, incluyendo datos alternativos como pagos de alquiler, interacciones en redes sociales, información de sitios web, datos de viaje, historiales de pagos anteriores, tasas de incumplimiento, cambios de empleo, etc., puedes garantizar: Una visión más precisa de la verificación de identidad y el cumplimiento normativo.

Una visión más integral del riesgo y la solvencia crediticia a lo largo del recorrido del cliente, incluyendo el riesgo de originación, oportunidades de venta cruzada, estrategias previas a la recuperación y tratamiento.

Mejora de la prevención y detección de fraudes.

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Tener una variedad de datos disponibles bajo demanda es esencial para mejorar tus decisiones. Los proveedores de datos de terceros, conectados a través de una plataforma centralizada o un mercado, pueden hacer que el consumo de datos sea sencillo, brindándote la capacidad de acceder e integrar numerosas fuentes de datos en cuestión de minutos.

Luego, puedes utilizar esos datos para probar tus flujos de trabajo de toma de decisiones y realizar iteraciones y adaptaciones con facilidad. Asegúrate de preguntar a posibles proveedores de decisiones de riesgo sobre los socios con los que trabajan, qué tan fácil es integrar nuevas fuentes de datos en los flujos de trabajo y si tienen sugerencias sobre las mejores fuentes de datos para utilizar en tu producto en particular.

BBVA, una institución líder en banca digital con presencia en más de 30 países y con más de 7,000 sucursales, buscaba crear una experiencia de marca uniforme en todo su alcance global. Con el objetivo de respaldar una experiencia estandarizada para sus clientes, era esencial garantizar procesos repetibles centrados en el cliente a nivel mundial. Dada la necesidad de contar con tecnología flexible y escalable, BBVA recurrió a Provenir para obtener una solución de toma de decisiones de riesgo mejorada en sus líneas comerciales y PYME. El Jefe de Ingeniería de Riesgo y Finanzas de BBVA afirmó: "Provenir nos permite adaptar rápidamente los datos que necesitamos para la situación particular, y tener la flexibilidad para implementar modelos en diferentes formatos es una ventaja clave de la plataforma"

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Customer Outcomes SoFi, una destacada empresa de finanzas personales digitales, tiene como objetivo ayudar a las personas a lograr la independencia financiera. Con un panorama político en constante cambio en los Estados Unidos y enfrentando las secuelas de la pandemia, los titulares de préstamos estudiantiles tenían incertidumbre acerca de su futuro, y SoFi quería ayudar, ofreciendo la oportunidad de refinanciar a tasas históricamente bajas. Con el objetivo de aprovechar % del 44% y a un costo que fue más la tecnología de bajo código y procesos ágiles para aumentar del 57% menor que el % la tasa de aprobación de SoFi y costo garantizar la capacidad de refinanciar la mayor cantidad posible de % en la velocidad de evaluación crediticia préstamos, recurrieron a Provenir.

SoFi pudo completar el proyecto y ponerlo en marcha en un plazo más corto de lo esperado, lo que resultó en una reducción de los recursos de desarrollo del 44% y a un costo que fue más del 57% menor que el costo de desarrollo de plataformas de aplicaciones similares. Como ventaja adicional, SoFi logró una mejora de más del 25% en la velocidad de evaluación crediticia y simplificó sus procesos regulatorios y de cumplimiento normativo. Ahora, SoFi ha compartido sus conocimientos con toda la organización para impulsar una mayor eficiencia en el desarrollo de aplicaciones en toda la empresa, abarcando todo el ciclo de vida del cliente.

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Carbon, un banco digital con operaciones en Nigeria, Ghana y Kenia, tiene como objetivo ofrecer un mayor acceso al crédito y servicios financieros de calidad en África. Con el uso de la plataforma Provenir, lograron reducir su tiempo de toma de decisiones en un 50%, integrar fácilmente nuevas fuentes de datos y escalar para respaldar el crecimiento. Con la capacidad de configurar fácilmente puntajes, modelos y reglas, y la disponibilidad de análisis avanzados y datos de todas las transacciones, pueden optimizar los modelos existentes y reducir su tiempo de toma de decisiones en un 50% mejorar continuamente la calidad de las decisiones. "La flexibilidad de la plataforma Provenir nos permite configurar puntajes, modelos y reglas con facilidad, así como integrar nuevas fuentes de datos. Cumplir con las expectativas de nuestros clientes y proporcionar una experiencia superior, segura y confiable es una de nuestras principales prioridades. Al asociarnos con Provenir, podemos ofrecer a nuestros clientes un mayor acceso crediticio y servicios financieros de calidad, y esperamos contribuir a remodelar la experiencia de pagos en África en su conjunto".

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La plataforma de toma de decisiones impulsada por IA de Provenir La plataforma de toma de decisiones impulsada por IA de Provenir permite tomar decisiones de riesgo más rápidas y precisas en cada etapa del recorrido del cliente. Diseñada específicamente para organizar datos y procesos de toma de decisiones de riesgo en áreas como identidad, fraude y crédito, la plataforma Provenir ofrece integración de aprendizaje automático para brindarte la flexibilidad de iterar, expandir y escalar según tu propio cronograma. Con nuestra solución SaaS nativa de la nube y de bajo código, puedes reducir la dependencia de proveedores externos (y la carga de tu equipo de TI), mejorar la toma de decisiones crediticias instantáneas durante la incorporación de clientes y más allá, y lanzar nuevos productos al mercado más rápido que tu competencia.

Descubre cómo la plataforma de toma de decisiones impulsada por IA de Provenir establece la base para decisiones de riesgo más precisas y automatizadas en todo el recorrido del cliente de BNPL, lo que te permite ofrecer experiencias superiores, lograr un crecimiento rentable y reducir las pérdidas.

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