Machine learning para la concesión de créditos en territorio mexicano

El Instituto de Pensiones del Estado de Jalisco (IPEJAL) desarrolló un sistema de inteligencia artificial (AI) que analiza grandes volúmenes de datos, aprende variables y genera algoritmos predictivos para evaluar el riesgo asociado a la concesión de créditos. El proyecto fue condecorado en Las más innovadoras de IT Masters Mag 2018 y la próxima semana, en IT Masters Forum, Angelina Alarcón, directora de Informática y Sistemas del IPEJAL durante la implementación de este proyecto, compartirá con los participantes la experiencia de incluir AI en un entorno gubernamental y sobre cómo otras organizaciones pueden aprovechar este tipo de soluciones.

El robot integra machine learning (ML) entre sus circuitos, gracias a lo que fue capaz de mejorar 25% de los algoritmos predictivos que se utilizaban previamente en el IPEJAL. La máquina, que trabaja de manera continua y progesivamente más optimizada, es capaz de conceder financiamiento por anticipado, sin necesidad de que los afiliados vayan a la entidad a solicitar un préstamo.

Alarcón considera en entrevista con IT Masters Mag que son dos los principales beneficios de incluir esta tecnología en el proyecto: El primero es la optimización en la selección de afiliados para préstamos y créditos preconcedidos; el segundo es que ahora hay un sistema analítico y predictivo capaz de analizar un gran volumen de datos y transformarlo en mejor conocimiento del afiliado para definir estrategias diferenciadas por grupo. Incluso, permite determinar cuál es la mejor estrategia para cada uno de los afiliados.

Al hablar del reto que significó plantear un proyecto de este tipo en una entidad gubernamental, Alarcón señaló que se requirió “mucha voluntad y apoyo total de los tomadores de decisiones para que permeara el proyecto y lográramos que fuera aceptado en todas las direcciones. Las áreas más involucradas fueron la de riesgos (finanzas), la de cobranza (jurídico) y la de contraloría. El equipo tenía claro dar prioridad al seguimiento oportuno al deterioro de la cartera crediticia”.

Angelina Alarcón, ex-directora de Informática y Sistemas del IPEJAL y una de las exponentes en IT Masters Forum

Experiencia previa en AI, fundamental en el proyecto

Una de las claves para el éxito del proyecto fue que este fuera liderado por una persona con conocimiento y experiencia en ML. “Contar con habilidades y comprender cómo una aplicación de este tipo permite fortalecer la gestión de riesgos fue fundamental en el proyecto. Permitió impulsar estrategias de negocio y solventar necesidades en procesos dentro del Instituto. Asimismo, resultó muy valioso tener siempre presentes los beneficios y las ventajas que implica la toma de decisiones basada en datos. A la larga esto se tradujo en lograr tiempos de respuesta muy aceptables para la concesión de créditos, así como una simplificación y automatización de procesos que el afiliado agradece. Esto es un ganar-ganar para todos los involucrados”, puntualizó la ponente.

En octubre pasado, Alarcón se hizo embajadora del capítulo en Jalisco de la comunidad Women in data. Es ingeniera en Computación y cuenta con dos maestrías, una en Administración de Empresas y otra en Ciencia de los Datos y Procesamiento de Datos Masivos. Además de su desempeño laboral en el sector público, también tiene experiencia como docente de asignaturas a nivel posgrado y licenciatura.

Maricela Ochoa

Reportera de tecnología. Suele buscar temas de innovación, nuevas aplicaciones IT y seguridad de la información. Periodista por la UNAM; estudió Marketing en el ITAM y Branding en la Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano. Storyteller apasionada por la astronomía.

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