La inteligencia artificial ayuda a mejorar la salud financiera de las empresas

En los últimos años estamos siendo testigos de una revolución a todos los niveles gracias a la inteligencia artificial y el Data Science. Desde la producción industrial hasta la recuperación de arrecifes de coral, la introducción de la IA abre posibilidades totalmente nuevas. Y las empresas también deben aprovechar estas tecnologías para gestionar los riesgos financieros de manera más eficaz y predictiva. Inteligencia artificial, aprendizaje automático y profundo, análisis predictivo y modelado, procesamiento de imágenes… ¿Cómo ayudan a mejorar la salud financiera de las empresas?

Una gestión eficaz del riesgo consiste en anticiparse a los mismos. Y cuando se trata de evaluar la salud financiera de las empresas y el riesgo comprador (DRA – Debtor Risk Assessment / Evaluación del Riesgo Deudor), el scoring es un componente esencial de la gestión de riesgos. Por ello, las compañías aseguradoras están mejorando constantemente su modelo interno de scoring. El objetivo es anticipar cada vez con mayor precisión la probabilidad de impago de las empresas.

Utilizando tecnologías avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, las compañías aseguradoras automatizan parte de la producción de su Evaluación de Riesgo Deudor. Y lo hacen mediante el análisis masivo de datos financieros de empresas procedentes de sus centros de información enriquecidos en todo el mundo, y de otros proveedores de información externos. Para optimizar las predicciones del score, también se tiene en cuenta el historial de impagos.

Gracias a estas herramientas de scoring mejoradas, es posible gestionar los riesgos financieros de forma aún más precisa y eficiente. ¿Cómo? A través de:

• información financiera mejor cualificada;
• análisis predictivos refinados y relevantes;
• un modelo personalizable en función del país en el que se encuentre su empresa;
• una mejor estimación del riesgo de crédito y decisiones de suscripción de riesgos más contundentes;
• una reducción de las reclamaciones gracias a una mejor predicción de las insolvencias empresariales.
• Como activo inmaterial único, la información comercial se enriquece y su valor añadido aumenta.

Modelización macroeconómica y financiera: Simular y anticipar el impacto de las crisis macroeconómicas en las empresas

Además de un análisis del entorno y la actividad de una empresa, las nuevas tecnologías también pueden anticipar el impacto de posibles choques macroeconómicos (crisis económicas, sanitarias o energéticas) en los balances financieros de las empresas. La clave es mirar a un año vista, en lugar de mirar hacia atrás.

De esta forma, las compañías aseguradoras están desarrollando herramientas de toma de decisiones para responder a una doble necesidad:

• recopilar y analizar la información financiera de las empresas lo antes posible, sin esperar a que se publiquen los estados financieros (de 6 a 9 meses después del cierre del ejercicio);
• disponer de análisis predictivos pertinentes y previsiones de crecimiento fiables sobre la salud financiera de las empresas.

Estos modelos, que incluyen una simulación masiva sobre los datos del balance procedente de las fuentes de datos de seguro de crédito, permiten a las empresas beneficiarse de:

• un score predictivo avanzado, que tiene en cuenta los estados financieros anticipados y, por tanto, proyecciones de crecimiento más fiables sobre la salud financiera de las empresas;
• decisiones de suscripción de riesgos mejor informadas para una gestión predictiva del riesgo más eficaz;
• análisis pertinentes y una mejor calidad de servicio para ayudarles a desarrollar su negocio en un entorno económico complejo y cambiante, en el que cualquier choque externo puede tener un impacto importante en el balance económico y financiero de una empresa.

Fuente: Coface