La IA puede ayudar a reducir la brecha de género en la inclusión financiera

Por: María Camila Fajardo, directora de estrategia e inclusión financiera de Monet

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Colombia todavía no alcanza niveles de equidad en términos de bancarización, formalización y acceso al crédito. Aunque hemos logrado avances en los últimos años gracias a la digitalización y nuevos escenarios de innovación financiera, todavía nos falta un largo camino por recorrer.

Un ejemplo de lo anterior es que tan sólo 16% de las mujeres en el país se encuentra incluida de forma plena en el sistema financiero, en comparación con el 26% de los hombres. Los datos son elocuentes: los hogares encabezados por mujeres tienen 10% menos de probabilidad de acceder al sistema financiero formal y si estás residen en áreas rurales la situación empeora. ¿Qué nos falta, entonces, es la pregunta?

Necesitamos incentivar y promover las empresas que buscan transformar el acceso al crédito para las mujeres, en diversos ámbitos, con nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial y mayor cobertura regional. Desde mujeres independientes hasta madres cabeza de familia y jóvenes estudiantes; todas deben tener un lugar que les permita solicitar productos financieros.

A las mujeres les prestan menos y con condiciones más desfavorables. Prueba de ello es que el microcrédito promedio de los hombres es de 7,2 millones de pesos y el de las mujeres es de 6,2 millones. Igualmente, el crédito hipotecario de ellos es de 127 millones de pesos y el de ellas de 106 millones, explica Paola Arias, directora de la Banca de la Oportunidades.

Los programas encaminados a entregar créditos legales, apoyados en herramientas tecnológicas, por ejemplo, con el uso de Inteligencia Artificial pueden apoyarnos en el camino a reducir estas brechas en los indicadores de la inclusión financiera.

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La clave del éxito de estas novedosas alternativas radica en la implementación de modelos de puntuación crediticia. Estos modelos aprovechan la potencia del Open Finance para acceder a una amplia gama de datos financieros del usuario, como transacciones bancarias, historial de pagos y otros datos relevantes, que le permiten obtener una visión completa de su solvencia.

El comportamiento general es que alrededor del 70% de los usuarios que solicita un microcrédito carece de un historial crediticio o está reportado negativamente en las centrales de riesgo. Es importante trabajar para que estas personas encuentren una segunda oportunidad en el sistema financiero y no sean víctimas de los riesgos asociados al informal ‘gota a gota’.

Con el uso de los modelos basados en IA se logra: mejorar la precisión en la evaluación de la solvencia crediticia, superando las limitaciones de los métodos tradicionales basados en información limitada, ofreciendo una evaluación más precisa y justa; se reduce la morosidad, al identificar a los prestatarios con mayor probabilidad de pago, y se logra reducir el riesgo de incumplimiento y la posibilidad de pérdidas para los prestamistas; y, por último, se mejora la experiencia de los usuarios en todos sus canales de atención al cliente.

Herramientas de IA generativa permiten ofrecer respuestas rápidas, personalizadas y precisas a las consultas de sus clientes, optimizando la experiencia y resolviendo sus necesidades de manera eficiente. Todo lo anterior, nos encamina a encontrar soluciones, desde la innovación, para lograr reducir la inequidad y lograr mejores indicadores en el acceso al crédito inclusivo para mujeres.

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