Inteligencia artificial agiliza evaluación de créditos para mypes en Perú

La inteligencia artificial aplicada a los créditos para mypes comienza a abrir nuevas posibilidades para agilizar la evaluación de solicitudes de financiamiento en el Perú. Una plataforma desarrollada por la empresa CAPITALIA permite generar, según la compañía, un informe de inversión en aproximadamente diez minutos, un proceso que anteriormente podía tomar varias semanas.

La herramienta, denominada SOFIA (Smart Origination & Funding Intelligence Architecture), integra el análisis de riesgos, la evaluación legal y la estructuración financiera de operaciones crediticias. Su objetivo es reducir el tiempo necesario para procesar información y facilitar la evaluación de pequeñas empresas que buscan acceder a financiamiento.

Esta innovación aparece en un contexto en el que el acceso al crédito formal continúa siendo un desafío para numerosos negocios peruanos. Según un estudio del Instituto Peruano de Economía (IPE), el mercado de préstamos informales movilizó alrededor de S/ 1.780 millones en un periodo de doce meses, mientras que el 51% de los prestatarios informales enfrentaba tasas de interés anualizadas superiores al 500%.

Estas cifras evidencian los riesgos de recurrir a mecanismos de financiamiento fuera del sistema formal y la importancia de desarrollar alternativas que permitan evaluar de manera más eficiente las necesidades de las pequeñas empresas.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial para evaluar créditos?

A diferencia de los sistemas que únicamente digitalizan formularios o utilizan una calificación crediticia, SOFIA reúne diferentes etapas del proceso de evaluación financiera.

De acuerdo con CAPITALIA, la plataforma analiza información relacionada con la capacidad de pago, las condiciones legales y los riesgos asociados a cada solicitud. Con estos datos, elabora un informe que sirve como insumo para determinar la viabilidad de una operación.

La herramienta también contempla la estructuración de garantías mediante activos inmobiliarios incorporados a un fideicomiso administrado por CORFID, entidad fiduciaria supervisada por la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS).

Sin embargo, la supervisión de una entidad fiduciaria no significa que la SBS garantice la aprobación de los créditos ni los resultados de las operaciones financieras.

Uno de los aspectos relevantes del modelo es que la inteligencia artificial no toma la decisión final. Según la empresa, cada solicitud debe pasar por un Comité de Inversión, encargado de evaluar las condiciones antes de autorizar una operación.

"La inteligencia artificial amplifica el criterio, no lo sustituye. Sin conducta de pago, no hay crédito", explica Alonso Bringas, CEO de CAPITALIA.

¿Qué oportunidades ofrece la IA para las pequeñas empresas?

La evaluación crediticia tradicional puede requerir la revisión de documentos financieros, antecedentes de pago, garantías y otros elementos que demandan tiempo y recursos.

En ese escenario, las herramientas de inteligencia artificial pueden ayudar a organizar grandes volúmenes de información, identificar inconsistencias y facilitar el análisis de riesgos. Estas aplicaciones tienen potencial para reducir tareas repetitivas y permitir que los especialistas concentren su trabajo en decisiones que requieren interpretación y supervisión.

Para las micro y pequeñas empresas, la rapidez en la evaluación puede resultar importante cuando necesitan financiar capital de trabajo, adquirir insumos o responder a nuevas oportunidades comerciales.

No obstante, generar un informe en diez minutos no equivale a aprobar o desembolsar un crédito en ese plazo. El acceso al financiamiento continúa dependiendo de la evaluación del solicitante, las garantías exigidas y las condiciones de cada operación.

La incorporación de inteligencia artificial tampoco garantiza que todos los negocios obtengan financiamiento. Su utilidad dependerá de la calidad de la información procesada y de los criterios utilizados para evaluar cada solicitud.

Los desafíos de utilizar inteligencia artificial en el sector financiero

La expansión de estas herramientas plantea retos relacionados con la protección de datos, la transparencia y la supervisión de los modelos utilizados para analizar información financiera.

Uno de los principales desafíos consiste en evitar que los sistemas reproduzcan errores o sesgos presentes en los datos con los que trabajan. Por ello, resulta importante que las organizaciones establezcan mecanismos de revisión humana y procedimientos para identificar posibles inconsistencias.

También es necesario proteger la información económica y personal de los solicitantes, especialmente cuando las plataformas procesan documentos financieros, antecedentes comerciales y datos relacionados con activos.

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