- Herramientas como el machine learning, el big data o el OCR ayudan al banco a reducir su margen de error en la toma de decisiones de otorgar o no un préstamo hipotecario a un usuario
- Los bancos han de aplicar herramientas de inteligencia artificial y digitalizar completamente sus procesos hipotecarios para mejorar su eficiencia operativa y cumplir con las nuevas expectativas de los clientes
Todos lo hemos vivido. Entramos pensando en pasar ahí dos minutos de nuestro tiempo, o para ver un único capítulo, pero cuando nos queremos dar cuenta ya ha transcurrido mucho más tiempo del que, en un principio, teníamos planeado. El algoritmo estrella de plataformas de éxito como Netflix o Instagram aprende de los patrones de comportamiento de sus usuarios, para ofrecerles recomendaciones personalizadas que se ajusten lo más posible a sus gustos y preferencias.
La tecnología responsable de esta ‘magia’ no es otra que el machine learning: un modelo algorítmico, entrenado con amplias bases de datos que le permiten identificar y reconocer patrones de comportamiento y, con ello, aprender. Y tomar decisiones basadas en ese aprendizaje. Este algoritmo también se encuentra detrás de las decisiones hipotecarias tomadas por los bancos. Por tanto, condiciona si un cliente puede o no conseguir una hipoteca, e incluso las condiciones de la misma.
La estadística es la base fundamental de esta tecnología de aprendizaje automático. “Es por ello que los bancos, por ejemplo, basándose en su histórico previo, pueden predecir la probabilidad de incumplimiento de pago por parte de los usuarios. Esto les permite tomar decisiones: otorgar o no la hipoteca y, en caso de concluir lo primero, bajo qué condiciones específicas hacerlo”, explica Marcel Beyer, CEO de iAhorro Technologies, compañía pionera en España en digitalización hipotecaria end-to-end para las entidades bancarias.
En este sentido, el machine learning se puede utilizar para prevenir riesgos frente a una tasa de morosidad que, según los últimos datos publicados por el Banco de España, se situaba por encima del 3,6% a cierre de enero, tras una subida ligera pero mantenida a lo largo del ejercicio anterior. “Todos los bancos utilizan ya algún modelo de puntaje crediticio o credit scoring para prevenir riesgos”, explica Marcel Beyer. “En iAhorro Technologies, ofrecemos a la entidad un algoritmo de scoring hipotecario que calcula la probabilidad de mora del usuario en el mercado español, y que puede actuar como prefiltro o complemento para su departamento de riesgos”, continúa el CEO de la compañía.
Estos modelos de credit scoring ayudan al banco a reducir el margen de error humano en la toma de decisiones y, por tanto, a disminuir sus costes, al no exponerse a situaciones de riesgo derivadas del impago del usuario. “Por ejemplo, con nuestro modelo de propensión, en el cual se integra la herramienta de credit scoring, la entidad puede atender primero a usuarios con mejores perfiles y reducir su margen de error. Partimos de la base de que estos modelos ya cuentan, generalmente con un alto porcentaje de fiabilidad. “Por tanto, esta reducción adicional permite a la entidad tomar decisiones prácticamente infalibles”, apunta el CEO de iAhorro Technologies.
Big data, OCR… las sinergias entre las tendencias tecnológicas utilizadas por la banca hipotecaria
El machine learning es solo una de las tendencias tecnológicas que, en la actualidad, están transformando la banca hipotecaria. No obstante, para sacarle el máximo valor, las entidades han de utilizarla en colaboración con otras tendencias. Por ejemplo, el big data, que hace referencia a grandes volúmenes de datos, estructurados y no estructurados, que los bancos pueden procesar en información útil. El resultado de esta transformación les ayuda en la optimización de sus procesos internos y flujos de trabajo, o a la hora de tomar decisiones estratégicas de negocio.
El big data es, además, la ‘fuente de alimentación’ que permite a los bancos crear los mencionados modelos predictivos de machine learning. “Para desarrollar estos modelos estadísticos y predictivos, hace falta un extenso volumen de datos. Cuanto más amplio sea, por lo general, mayor será también el porcentaje de éxito o fiabilidad del modelo”, concreta el CEO de iAhorro Technologies.
En este sentido, la compañía líder en digitalización hipotecaria ofrece también, dentro del mencionado modelo de propensión, una segunda herramienta que permite a la entidad calcular la probabilidad de conversión a oferta y de conversión a firma de cada operación hipotecaria. Esta herramienta se alimenta de un amplio volumen de datos, gracias a un histórico anonimizado de las operaciones de la entidad. Posteriormente, gracias al aprendizaje realizado sobre estas operaciones históricas, el algoritmo devuelve a la entidad ambos porcentajes.
“Es decir, el algoritmo compara cada operación con aquellos clientes de la base de datos que históricamente contaban con una situación y circunstancias -económicas, laborales, etc.- similares o prácticamente idénticas”, detalla Beyer. Una especie de ‘algoritmo de identificación de operaciones gemelas’, que, además, es único para cada entidad, porque se ajusta a su realidad”, añade el CEO de iAhorro Technologies. Por su parte, estas tecnologías también permiten al banco eliminar los posibles sesgos humanos a la hora de hacer la evaluación, basándose siempre en criterios tangibles y documentados, con lo que la operación se vuelve más transparente y ética para el cliente.
El machine learning también puede utilizarse en colaboración con el Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), una tecnología que permite escanear texto digital, para facilitar la validación y verificación de los documentos que el usuario ha de entregar al banco en el proceso hipotecario. “Los modelos entrenados de machine learning son, precisamente, los que identifican los diferentes campos y datos que se pueden extraer en las diferentes tipologías de documentos. Detectan patrones con los que, después, el banco puede llevar a cabo los procesos de verificación y aprobación”, aclara Beyer.
Es decir, posteriormente, la entidad puede comparar cada dato extraído de un documento del usuario con los detalles proporcionados por el mismo en la solicitud de hipoteca, o con el mismo dato en otro documento diferente. “El OCR lo que permite es identificar posibles discrepancias, errores o, incluso, intentos de fraude derivados de la manipulación de documentos o datos”, añade el CEO de iAhorro Technologies. La compañía también pone a disposición del banco una herramienta de OCR, con un porcentaje de fiabilidad superior al 90%.
La digitalización hipotecaria es todavía la asignatura pendiente de la banca española
En la actualidad, los bancos se ven en la necesidad de aplicar estas tecnologías a su negocio hipotecario, principalmente por dos motivos. En primer lugar, porque la digitalización incrementa la eficiencia operativa de sus procesos hipotecarios. Con la solución integral de iAhorro Technologies, que permite a la entidad una digitalización completa -desde la solicitud de información por parte del usuario hasta la firma y post-firma del préstamo hipotecario-, “el banco reduce el tiempo de sus operaciones en hasta un 50%, y sus costes operativos en, aproximadamente, un 20%”, explica el CEO de la compañía.
En segundo lugar, porque esta reducción de tiempos en los procesos también se alinea con las expectativas de un usuario que, cada vez más, demanda inmediatez y digitalización en sus gestiones financieras. En una entidad con el proceso hipotecario digitalizado de principio a fin, el usuario puede conseguir su hipoteca en apenas 35 días. “Una reducción significativa, si tenemos en cuenta que el proceso tradicional se extiende, de media, por encima de los dos meses”, concreta Beyer. “Lograr el objetivo de cumplir con las nuevas necesidades de los clientes pasa, ineludiblemente, por aplicar la inteligencia artificial y la digitalización en el segmento hipotecario”, explica.
Las entidades bancarias españolas ya son conocedoras de la importancia de la digitalización. Según el informe “La digitalización como eje de transformación bancaria”, de KPMG y Funcas (2023), “avanzar en la transformación digital” es la primera prioridad estratégica para los bancos de nuestro país, por delante de otras cuestiones como mitigar los efectos de la inflación o atraer y fidelizar el talento. De la misma manera, la inversión en “digitalización y nuevas herramientas tecnológicas” es prioritaria a otras cuestiones tan relevantes como la eficiencia energética o la sostenibilidad.
No obstante, esta urgencia aún no ha sido trasladada plenamente al segmento hipotecario. “En prácticamente todas las entidades nos encontramos con que una parte de sus procesos sí está digitalizada. Suelen centrar los recursos en la parte más alta de su embudo de conversión: por ejemplo, la cualificación digital de sus futuros clientes, o los algoritmos de scoring o priorización de usuarios”, explica Beyer. Pero, realmente, no existe ninguna entidad en España que ya haya implementado una hipoteca 100% digital; es decir, que cubra todo el proceso. “Es hacia aquí donde debe avanzar la banca española si quiere seguir manteniéndose competitiva”, concluye el CEO de iAhorro Technologies.
Sobre iAhorro Technologies
iAhorro Technologies nace como una división B2B de iAhorro, el asesor hipotecario líder en España, con la que responder a las crecientes necesidades de digitalización hipotecaria de la banca española. La experiencia financiera de iAhorro, junto a la tecnología propia y las soluciones de iAhorro Technologies han propiciado una oferta con la que las entidades bancarias puedan dar un paso adelante y situarse a la vanguardia del mercado español. iAhorro Technologies es propiedad del Grupo BC.
Fundado en 1974, Grupo BC cuenta con sede en Madrid y una amplia red de oficinas en todas las provincias de España. Es el proveedor líder de servicios y software para la gestión hipotecaria, soluciones legales (tramitación de reclamaciones y gestión de préstamos) y soluciones digitales para el sector financiero en España, Portugal, México, Brasil, Colombia, Chile y Perú. Grupo BC es líder del mercado en sus principales áreas de interés, con más de 500.000 expedientes hipotecarios procesados al año y 5.300 colaboradores.