¿Qué es el machine learning?
Se trata de una tecnología que utiliza grandes cantidades de datos históricos para identificar y reconocer patrones y con ello hacer predicciones, mejorando constantemente a través de la experiencia. Por eso, la estadística es la base fundamental de esta tecnología de aprendizaje automático.
En un mundo donde la tecnología avanza a pasos agigantados, el sector bancario no puede quedarse atrás, especialmente en el ámbito de las hipotecas. Con el machine learning, los bancos están experimentando una revolución en la forma de procesar y evaluar las solicitudes hipotecarias de sus clientes, a través de la digitalización.
Aplicaciones clave del machine learning en hipotecas
Aunque el machine learning tiene múltiples aplicaciones, en el ámbito hipotecario destacan principalmente dos. Primero, la evaluación de la solvencia del futuro hipotecado y la medición de su riesgo crediticio. Segundo, la valoración de propiedades en el mercado. Gracias a esta tecnología y a estas aplicaciones, es posible digitalizar varias partes del funnel hipotecario de los bancos.
Evaluación de solvencia y medición del riesgo crediticio
Los modelos de machine learning están cambiando la manera en que se evalúa la solvencia y el riesgo crediticio de un solicitante. Estos modelos pueden predecir la probabilidad de incumplimiento de pago, o riesgo de mora, del usuario que opta a un préstamo hipotecario.
A diferencia de los métodos tradicionales, estos modelos analizan un conjunto de datos más amplio y preciso, permitiendo predecir la probabilidad de incumplimiento de pago con un margen de error reducido de manera significativa.
“En iAhorro Technologies, ofrecemos al banco un modelo de propensión, en el que una de las herramientas es precisamente un algoritmo de regresión logística, que calcula la probabilidad de mora de un usuario en un mercado genérico español”, apunta Marcel Beyer, CEO de iAhorro Technologies.
Valoración de propiedades
Los algoritmos de machine learning también están revolucionando la valoración de propiedades dentro del mercado hipotecario. Permiten realizar estimaciones más precisas y eficientes, basándose en una variedad de datos como el historial de transacciones, ubicación y características del inmueble, entre otros. Estos algoritmos son llamados “modelos de valoración automatizada”.
Ejemplo práctico: ¿cómo ayuda el machine learning a la digitalización del proceso hipotecario?
Imaginemos a un empleado de una entidad bancaria revisando cientos de solicitudes de usuarios cada semana. Con el machine learning, gran parte de este proceso manual se puede automatizar, reduciendo el tiempo y el margen de error humano.
Este avance tecnológico permite al banco realizar análisis de historiales crediticios y predicciones de riesgos de impago de manera rápida y precisa, identificando señales de inestabilidad financiera por parte del solicitante. Con ello, la entidad evita ponerse en peligro en el cobro de las cuotas, y facilita la toma de decisiones fundamentadas y personalizadas. “Es decir: realizarle al solicitante una oferta lo más personalizada posible; o declinar, en caso de riesgo para la entidad”, explica Beyer.
Beneficios para el banco y para el cliente
Para la entidad financiera:
- Mejora en la precisión de la evaluación de crédito.
- Aprendizaje continuo, y mejora en la precisión y fiabilidad del modelo gracias a la estadística.
- Automatización de algunas tareas de los trabajadores, liberando recursos para tareas más orientadas al cliente.
Para el cliente:
- Mayor rapidez en el proceso de contratación de su hipoteca.
- Condiciones de crédito más favorables y personalizadas a su situación personal.
Conclusión
El machine learning no solo está optimizando los procesos hipotecarios de la banca, sino que también está abriendo puertas a un futuro más eficiente y seguro en el sector bancario.
Esta tecnología no solo beneficia a las entidades financieras en términos de precisión y eficiencia, sino que también ofrece a los clientes un servicio más rápido en la solicitud de su hipoteca y adaptado a sus necesidades individuales.