{"id":22595,"date":"2025-10-14T15:04:41","date_gmt":"2025-10-14T15:04:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.clubdelemprendimiento.com\/blog\/noticia-corporativa\/el-ml-clave-para-la-toma-de-decisiones-financieras-mas-inteligentes-y-rapidas-segun-un-estudio-de-experian\/"},"modified":"2025-10-14T15:04:41","modified_gmt":"2025-10-14T15:04:41","slug":"el-ml-clave-para-la-toma-de-decisiones-financieras-mas-inteligentes-y-rapidas-segun-un-estudio-de-experian","status":"publish","type":"noticia-corporativa","link":"https:\/\/www.clubdelemprendimiento.com\/blog\/noticia-corporativa\/el-ml-clave-para-la-toma-de-decisiones-financieras-mas-inteligentes-y-rapidas-segun-un-estudio-de-experian\/","title":{"rendered":"El ML, clave para la toma de decisiones financieras m\u00e1s inteligentes y r\u00e1pidas, seg\u00fan un estudio de Experian"},"content":{"rendered":"<div>\n<p>El 93% de las empresas espa\u00f1olas que usan ML han visto una mejora en los ratios de aprobaci\u00f3n de pr\u00e9stamos para pymes desde su implementaci\u00f3n. El 87% de las empresas de nuestro pa\u00eds que usan ML han visto una mejora en las tasas de morosidad en tarjetas de cr\u00e9dito desde su implementaci\u00f3n. El 73% de los encuestados creen que las empresas que adoptan ML en la evaluaci\u00f3n crediticia pueden obtener una ventaja competitiva significativa a largo plazo\n<\/p>\n<p><\/p>\n<p>El \u00faltimo estudio de Experian, realizado por Forrester Consulting, revela que el Machine Learning (ML) est\u00e1 transformando la toma de decisiones en los sectores de servicios financieros y telecomunicaciones en once pa\u00edses de EMEA y Asia-Pac\u00edfico. En concreto, en Espa\u00f1a, se han entrevistado a 109 altos directivos encargados de la toma de decisiones relacionadas con el desarrollo e implementaci\u00f3n de IA\/ML en el \u00e1rea de riesgo crediticio. Los resultados muestran c\u00f3mo el ML est\u00e1 ayudando a las empresas a mejorar el acceso a los servicios financieros, reduciendo el riesgo, y acelerando la automatizaci\u00f3n, al mismo tiempo que pone de manifiesto las barreras que a\u00fan dificultan una adopci\u00f3n m\u00e1s amplia.<\/p>\n<p><strong>ML como motor de inclusi\u00f3n financiera y crecimiento sostenible<\/strong><br \/>\nEl informe muestra c\u00f3mo el ML est\u00e1 permitiendo a las empresas ampliar el acceso a los servicios financieros para los segmentos desatendidos, en particular para consumidores con historiales crediticios limitados y personas subbancarizadas. Mediante la incorporaci\u00f3n de fuentes de datos alternativos m\u00e1s ricas, los modelos de ML permiten evaluaciones de elegibilidad m\u00e1s precisas, lo que ayuda a los proveedores a tomar decisiones m\u00e1s justas e inclusivas.<\/p>\n<p>De acuerdo con el informe, el 75% de quienes han adoptado el aprendizaje autom\u00e1tico en las empresas espa\u00f1olas coinciden en que esta tecnolog\u00eda les permite ampliar el acceso a los servicios financieros, atendiendo de forma responsable a nuevos segmentos de clientes que, a menudo, son excluidos por los modelos tradicionales de puntuaci\u00f3n crediticia.<\/p>\n<p>Al mismo tiempo, el 86% de los encuestados espa\u00f1oles declaran que el ML mejora la rentabilidad al optimizar la predicci\u00f3n del riesgo y reduce la morosidad. Este doble impacto, que ampl\u00eda el acceso al mismo tiempo que mejora los resultados financieros, posiciona al ML como un activo estrat\u00e9gico para las organizaciones que buscan crecer de manera sostenible.<\/p>\n<p><strong>Automatizaci\u00f3n, eficiencia y ahorro de costes, principales beneficios del ML<\/strong><br \/>\nCasi tres cuartos (74%) de los usuarios de ML citan una precisi\u00f3n mejorada y la eficiencia operacional como beneficios clave. Estas capacidades permiten a las entidades financieras aumentar la automatizaci\u00f3n con confianza, con m\u00e1s de dos tercios, coincidiendo en que el ML les permite automatizar un mayor n\u00famero de decisiones crediticias \u2013 lo que reduce la carga de trabajo manual y acelera el tiempo de respuesta. De cara al futuro, el 66% de los directivos espa\u00f1oles creen que, en un plazo de cinco a\u00f1os, la gran mayor\u00eda de las decisiones de financiaci\u00f3n estar\u00e1n totalmente automatizadas.<\/p>\n<p><strong>La IA generativa est\u00e1 emergiendo como una potente herramienta de productividad en la gesti\u00f3n del riesgo crediticio<\/strong><br \/>\nLa IA Generativa (GenAI) est\u00e1 emergiendo como una poderosa herramienta de productividad, en particular en las \u00e1reas que particularmente consumen m\u00e1s tiempo como la documentaci\u00f3n de modelos y la inteligencia de negocio. Cerca de tres cuartos (73%) de los entrevistados creen que la GenAI puede reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo requerido para desarrollar e implementar nuevos modelos de toma de decisiones sobre riesgo crediticio.<\/p>\n<p>Un 59% est\u00e1 de acuerdo en que la mayor ventaja de la GenAI reside en la simplificaci\u00f3n de la documentaci\u00f3n regulatoria, lo que permite ciclos de validaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pidos y mejora la colaboraci\u00f3n entre los equipos de riesgo y cumplimiento.<\/p>\n<p><strong>La resistencia organizacional a la adopci\u00f3n del ML persiste<\/strong><br \/>\nA pesar de estos beneficios, algunas organizaciones permanecen cautelosas. El informe demuestra que el coste, la incertidumbre regulatoria y la falta de conocimiento interno son las barreras principales para la adopci\u00f3n del ML. Casi dos tercios (65%) de los no usuarios creen que el coste de la implementaci\u00f3n no supera los beneficios percibidos, mientras que el 59% admite que no comprende completamente el valor que el aprendizaje autom\u00e1tico puede aportar.<\/p>\n<p>Las preocupaciones sobre la explicabilidad y el cumplimiento normativo tambi\u00e9n persisten, ya que el 69% de quienes no han adoptado la tecnolog\u00eda en nuestro pa\u00eds est\u00e1n preocupados por la transparencia de los modelos, y un porcentaje similar (62%) teme no alinearse con las regulaciones. Estos desaf\u00edos se ven agravados por las infraestructuras de TI y de datos heredadas, que el 67% considera no estar preparadas para soportar la implementaci\u00f3n de aprendizaje autom\u00e1tico. Sin embargo, el informe tambi\u00e9n se\u00f1ala que muchas de estas preocupaciones provienen de conceptos err\u00f3neos, ya que los modelos modernos de aprendizaje autom\u00e1tico pueden ser explicables y cumplir con las normativas, y las plataformas de terceros pueden ayudar a cerrar las brechas de habilidades e infraestructura.<\/p>\n<p>\u00abEl informe subraya que mejorar la rentabilidad es una prioridad clave para los directivos- la capacidad de mejorar la precisi\u00f3n en la toma de decisiones y reducir el riesgo financiero es clave para lograrlo. Y el aprendizaje autom\u00e1tico lo permite al aprovechar conjuntos de datos m\u00e1s ricos que antes no eran posibles. Esto ofrece a las entidades financieras crecer de manera responsable, volverse m\u00e1s inclusivas y apoyar el progreso social\u00bb, a\u00f1ade Jorge Hern\u00e1ndez, General Manager Experian en Espa\u00f1a.<\/p>\n<p>\u00abEl aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1 abriendo el acceso a los servicios financieros para millones de personas que han estado hist\u00f3ricamente excluidas del sistema financiero. Al aprovechar datos alternativos y modelos de riesgo m\u00e1s avanzados, el aprendizaje autom\u00e1tico permite a las entidades financieras tomar decisiones m\u00e1s justas y precisas, especialmente para los consumidores con historiales financieros limitados. Esta tecnolog\u00eda se est\u00e1 convirtiendo en un elemento central para construir sistemas financieros m\u00e1s inclusivos y sostenibles\u00bb, afirma Mariana Pinheiro, CEO de Experian EMEA &amp; APAC.<\/p>\n<p>Para saber m\u00e1s, es posible descargarse el informe completo <a href=\"https:\/\/experianacademy.com\/sobre-experian\/lp\/forrester-research-report-2025\/\" rel=\"nofollow\">aqu\u00ed.<\/a><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v22.7 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>El ML, clave para la toma de decisiones financieras m\u00e1s inteligentes y r\u00e1pidas, seg\u00fan un estudio de Experian - Blog Club del Emprendimiento<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.clubdelemprendimiento.com\/blog\/noticia-corporativa\/el-ml-clave-para-la-toma-de-decisiones-financieras-mas-inteligentes-y-rapidas-segun-un-estudio-de-experian\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"El ML, clave para la toma de decisiones financieras m\u00e1s inteligentes y r\u00e1pidas, seg\u00fan un estudio de Experian - 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