Cómo la IA está transformando los préstamos comerciales - Entrevista con Tom Byrne

Tom Byrne** es el Gerente General de préstamos comerciales en nCino.**

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La inteligencia artificial ya no es un concepto futuro en las finanzas.

Un área donde este cambio es más visible es el crédito comercial. Desde el proceso de incorporación hasta la evaluación de riesgos, la IA se está integrando cada vez más en procesos que antes se definían por papeleo y largos tiempos de espera. La promesa es aprobaciones más rápidas, decisiones más inteligentes y más tiempo para que los banqueros se enfoquen en las relaciones.

Pero aún hay preguntas, especialmente sobre la equidad, la transparencia y lo que realmente se necesita para desbloquear el valor de los datos.

En esta entrevista,** escuchamos a Tom Byrne**, Gerente General de Préstamos Comerciales en nCino, quien aporta experiencia tanto de la banca tradicional como de fintech. Hoy se centra en cómo los bancos comerciales pueden usar datos y automatización inteligente para mejorar las decisiones crediticias y, al mismo tiempo, ofrecer un mejor servicio.

La conversación abarca todo, desde la IA explicable hasta lo que los banqueros comerciales harán en los próximos años. Byrne también deja clara una cosa: usar la IA de manera significativa consiste en hacer que los datos existentes sean útiles.

¡Puedes leer la entrevista completa a continuación!

R: ¿Puedes compartir un poco sobre la trayectoria de tu carrera y cómo hiciste la transición al cargo de Gerente General, EMEA e Incorporación Internacional – Producto e Ingeniería en nCino?

T: Antes de incorporarme a nCino, trabajé en gestión de relaciones y luego en entrega en Lloyds Banking Group, donde administré la implementación de una variedad de proyectos de transformación digital en el banco comercial.

Me uní a nCino en 2017, trabajando primero como Delivery Lead antes de convertirme en Director de Producto para EMEA. He ocupado el cargo de Gerente General, EMEA – Producto e Ingeniería desde 2021.

Recientemente he cambiado el alcance a la incorporación, donde me enfoco en oportunidades de Client Lifecycle Management en instituciones financieras de toda la región EMEA, mejorando los procesos de incorporación dentro de la Plataforma nCino.

En la práctica, esto significa dotar a las instituciones de los procesos, los datos y la automatización de la inteligencia, además de la conectividad para agilizar su incorporación tanto en canales digitales como humanos, cambiando la manera en que gestionan actividades críticas para clientes nuevos y existentes.

R: Al haber trabajado tanto en banca tradicional como en fintech, ¿cuáles son las mayores diferencias que has observado en cómo la tecnología está moldeando el crédito comercial?

T: Los bancos tradicionales se basan en las relaciones, enfocándose en aportar valor a sus clientes y ayudarlos a alcanzar sus objetivos financieros. Antes de la era de la transformación digital, las herramientas del oficio eran los talonarios de cheques. Ahora, los bancos han invertido fuertemente en front ends digitales que facilitan a los clientes bancar desde cualquier lugar. Sin embargo, los bancos aún luchan por trasladar estas mismas ineficiencias operativas y procesos manuales al back-end.

Aquí es donde la fintech tiene un papel importante. Primero se enfocó en abordar la necesidad de almacenamiento e interacción de datos digitalizados, de donde surge el término “cloud banking”.

Ahora, usando los flujos de trabajo establecidos sobre infraestructura cloud, la fintech está mejorando los datos de los bancos con IA y analítica de datos. Esta siguiente evolución está haciendo más fácil para los oficiales de préstamos revisar las enormes cantidades de datos capturados al incorporar a un cliente, recopilándolos en análisis fáciles de interpretar.

Esto hace que los procesos existentes sean más eficientes, aporta información sobre pasos que antes requerían investigación manual y le devuelve tiempo valioso a los bancos para enfocarse en sus clientes.

R: La IA está transformando muchos aspectos de los servicios financieros. Basado en tu experiencia, ¿cuáles son los cambios más significativos que la IA ha aportado al crédito comercial en los últimos años?

T: La IA está cambiando rápidamente muchos aspectos del crédito comercial. El alcance en el que la IA ha permitido a los prestamistas ofrecer un alto grado de personalización a sus clientes es uno de los mayores cambios.

Al dotar a los empleados de las herramientas que necesitan para abordar los objetivos y circunstancias únicos de un cliente, la IA hace que el tiempo de aprobación sea más rápido, mientras ofrece soluciones sofisticadas a los clientes, mejorando aún más la experiencia del cliente.

También se están implementando herramientas de IA para mejorar procesos como la evaluación crediticia, la detección de fraudes y el cumplimiento, reduciendo la posibilidad de error humano y proporcionando mayor certeza a los clientes.

En nCino, estamos en una posición única para llevar la innovación de IA al mercado de una forma que cambia el juego, ayudando a las instituciones a desbloquear sus datos para generar valor. Dado el alcance de la plataforma, vemos muchas oportunidades para crear automatización e integrar inteligencia en los procesos.

R: El sesgo en los modelos de préstamos impulsados por IA es una preocupación creciente. ¿Cómo abordas garantizar la equidad y la transparencia al integrar IA en las decisiones de préstamo?

T: Esto es algo que pensamos continuamente en nCino. La mejor forma de eliminar el sesgo es adoptar modelos de IA explicable, que son clave para prevenir prácticas de préstamo injustas y construir confianza con los prestatarios.

Cuando se usa correctamente, la integración de IA puede potencialmente aumentar la equidad en las decisiones de préstamo mediante una variedad de mecanismos. Por un lado, la IA puede analizar tipos alternativos de datos, como transacciones en línea, para evaluar los riesgos crediticios de prestatarios que a menudo están en desventaja debido a calificaciones crediticias bajas o a la falta de historial crediticio.

Gracias a sus capacidades avanzadas de analítica predictiva, la IA puede prever las dificultades financieras futuras de los prestatarios, permitiendo a los prestamistas ofrecer apoyo de manera proactiva y mitigar posibles incumplimientos. Del mismo modo, la IA puede ayudar a los prestamistas a identificar oportunidades con clientes existentes para expandir su negocio con la institución.

R: A medida que la IA asume tareas administrativas y operativas, ¿cómo ves evolucionando el papel de los banqueros comerciales en los próximos años?

T: A medida que la IA se despliega cada vez más para cumplir tareas administrativas, la vemos como una ampliación del rol de los banqueros comerciales. Esto permitirá que los empleados se enfoquen más en sus clientes y fortalezcan estas relaciones.

A medida que la IA se despliega para más tareas manuales y que consumen tiempo, creo que veremos un aumento en el número de clientes con los que se relacionan los bancos y un aumento en la satisfacción del cliente. Además, creo que los empleados se volverán altamente especializados, con insights impulsados por IA guiando a los empleados hacia donde realmente se necesita su experiencia.

Hay cuatro áreas principales que creo que la IA mejorará en las operaciones de los bancos comerciales:

*   Soluciones inteligentes: Al tomar como base la gran cantidad de datos que los bancos recopilan, las soluciones inteligentes, impulsadas por IA, pueden construir y personalizar productos para ajustarse a las necesidades específicas y los planes de crecimiento futuros de cada prestatario.
*   Evaluación de riesgos más inteligente: La IA puede analizar enormes cantidades de datos financieros y no tradicionales (p. ej., artículos de noticias, redes sociales) para crear perfiles crediticios más precisos y holísticos. Esto lleva a una fijación de precios de préstamos más inteligente y reduce el riesgo.
*   Detección de fraude: La IA puede detectar solicitudes fraudulentas y actividades sospechosas en tiempo real, protegiendo a los prestamistas de posibles pérdidas financieras.
*   Mejora de la eficiencia y automatización: La IA puede automatizar tareas como análisis de documentos, verificación o generación, reduciendo significativamente el tiempo de procesamiento y el esfuerzo manual, lo que permite disponer de más tiempo para construir relaciones que antes se utilizaba en procesos manuales.

R: ¿Cuáles son algunos de los mayores desafíos a los que te has enfrentado al implementar soluciones impulsadas por IA en el crédito, y cómo los superaste?

T: Los datos impulsan la industria bancaria, y a medida que la banca se ha vuelto más digitalizada, la cantidad de datos que tienen los bancos ha crecido exponencialmente. Sin embargo, gestionar esos datos y asegurarse de que sean utilizables puede ser un desafío.

Cuando se usan con datos limpios, la IA puede proporcionar una visión integral del cliente, habilitando mejores insights del cliente que tienen el potencial de reducir pérdidas crediticias, disminuir costos de monitoreo y mejorar la productividad.

Alinear las áreas front-office y back-office con datos limpios puede aumentar significativamente la eficiencia para los empleados y mejorar la experiencia del cliente. Pero estas mejoras de eficiencia no se pueden lograr si las instituciones preguntan: “¿Cómo obtengo más datos?”, cuando deberían preguntar: “¿Cómo puedo crear valor a partir de los datos que ya tengo?”.

Al observar los desafíos que hemos ayudado a nuestros clientes a superar, el primer paso para desbloquear los datos es entenderlos. Al mostrarles cómo aprovechar mejor sus datos mediante automatización inteligente, abren la puerta a un mejor análisis, soluciones más inteligentes y más tiempo para construir relaciones con sus clientes.

R: De cara al futuro, ¿qué tendencias emergentes o innovaciones en IA crees que tendrán el mayor impacto en el futuro del crédito comercial?

T: A medida que la IA evoluciona de modelos predictivos y generativos, las soluciones agenticas se aprovecharán cada vez más y la automatización inteligente transformará tareas complejas de múltiples clics en soluciones simples de un solo clic.

La demanda creciente de soluciones digitales muestra cómo los consumidores ya no están conformes con servicios universales. Para mantenerse competitivas, las instituciones financieras se enfocarán cada vez más en la gestión de relaciones.