Que la inteligencia artificial nos salve el 30 de noviembre

Vivimos en una ficción. La mayoría no estamos viendo la realidad de la economía asolada por la crisis de la Covid-19. Pese a que las estadísticas revelan caídas de dos dígitos en el PIB, el impacto se ha suavizado gracias a medidas como los créditos ICO, los ERTE o las moratorias moratorias en el pago de hipotecas y créditos al consumo consumo de todos los ciudadanos y de las obligaciones obligaciones con Hacienda y Seguridad Social en el caso de los autónomos. Pero la fecha del 30 de noviembre noviembre próximo está marcada en los despachos despachos de la banca española con tinta rojo armageddon, armageddon, porque vencen buena parte de esas moratorias y nadie se atreve a aventurar cómo se van a disparar las cifras de impagos a partir de ese momento.

Cuentan entre bambalinas que ningún instrumento instrumento de scoring bancario al uso en nuestro sistema financiero demuestra ser servible en una coyuntura como la actual. Cuando en abril comenzaron a aparecer los efectos de la pandemia pandemia en los departamentos de riesgos, que habían anticipado la primavera con las habituales soluciones soluciones predictivas basándose en los datos de principios de año, muchos se preguntaron si las estadísticas estaban bien, si no había errores. Era imposible lo que estaba sucediendo. Ahora se trabaja a ritmo frenético para tener listas las organizaciones ante lo que se avecina el 30 de noviembre.

El sistema bancario español tiene entre otros puntos débiles tres que ahora se pueden convertir convertir en una vía de agua terrible: el primero, que las áreas de riesgos sólo se acuerdan del cliente cuando pide un préstamo y cuando incurre incurre en impago, el resto del tiempo prácticamente prácticamente la interacción desaparece; el segundo, que a diferencia de otros sistemas bancarios como el alemán, el británico o el norteamericano, norteamericano, los bancos españoles no están acostumbrados acostumbrados a compartir datos ni entre ellos ni con empresas de otros sectores, un cruce de información información que ahora resultaría valiosísimo para fabricarse un perfil de cada cliente; y tercero, que raramente se contextualizan los datos, de modo que si un cliente deja de pagar una factura factura telefónica aparece en el sistema como moroso, moroso, sin considerar ningún otro factor que ayude a comprender por qué lo ha hecho.

El caso es que, como sucede en tantos ámbitos ámbitos de nuestra economía, lo que no se ha hecho en años para digitalizar la actividad bancaria se está tratando de hacer ahora a toda prisa ante el meteorito kilométrico que se nos viene encima el 30 de noviembre. Son los expertos en inteligencia inteligencia artificial, que obviamente llevan ya tiempo tiempo familiarizados con la banca, aunque en circunstancias muy diferentes a las actuales, y que en muchos casos lideran startup, los que están colaborando para rediseñar el área de riesgos y preparar el escenario. Se avecinan desafíos, desafíos, pero también sorpresas en materia de innovación bancaria en nuestro país. Que ya hacía falta.