La gestión de riesgos crediticios es un pilar fundamental para la estabilidad financiera de las instituciones bancarias en América Latina. En este blog, exploraremos tendencias y desafíos específicos que enfrentarán los bancos en el año 2024 así cómo los modelos de aprendizaje profundo pueden revolucionar la gestión de riesgos en tiempo real.
1. La Recesión y su Impacto
A nivel global, la economía ha experimentado turbulencias debido a la pandemia de COVID-19. Sin embargo, en LATAM, la recesión no es una obsesión como en otras regiones. La actividad interna ha impulsado revisiones al alza del Producto Interno Bruto (PIB) en países como Brasil y México. A pesar de esto, debemos estar preparados para los desafíos que se avecinan.
2. Riesgos Macrofinancieros
En el sistema bancario de LATAM, existen riesgos macrofinancieros que debemos considerar:
Crecimiento de Carteras de Renta Fija:
Esto expone a los bancos a posibles pérdidas de valoración.Dolarización Parcial:
Algunos países enfrentan este riesgo debido a la dependencia del dólar.Tensiones de Liquidez:
En un entorno de mayores costos de financiación, la liquidez puede ser un desafío.Crecimiento de Carteras de Crédito:
Un rápido crecimiento podría causar problemas de morosidad en el futuro.
1. Reducción del Exceso de Efectivo
El efectivo fue un refugio seguro en 2023, pero ya no lo es. Los bancos centrales han subido las tasas de interés, y los rendimientos de los fondos del mercado monetario han aumentado. Es hora de reconsiderar la asignación de efectivo en las carteras.
El efectivo fue un refugio seguro en 2023, pero ya no lo es. Los bancos centrales han subido las tasas de interés, y los rendimientos de los fondos del mercado monetario han aumentado. Es hora de reconsiderar la asignación de efectivo en las carteras.
Los bancos deben estar preparados para un crecimiento plano en Estados Unidos y una desaceleración en LATAM. Las perspectivas para México y Brasil son menos optimistas. La inflación debería continuar bajando, y la mayoría de los países cerrarán el próximo año dentro del rango objetivo de sus respectivos bancos centrales.
El Desafío de la Gestión en Tiempo Real
En un entorno financiero dinámico, la toma de decisiones precisa y ágil es esencial. Los modelos tradicionales de gestión de riesgos a menudo no pueden adaptarse rápidamente a cambios en los datos o en el entorno económico. Aquí es donde entra en juego el aprendizaje profundo.
Modelos de Aprendizaje Profundo para la Gestión de Riesgos
1. Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Las CNN son ideales para analizar datos estructurados y no estructurados, como imágenes y texto. En el contexto de riesgos crediticios, las CNN pueden procesar información de clientes, transacciones y comportamientos de pago para identificar patrones de riesgo.
2. Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
Las RNN son excelentes para modelar secuencias de datos, como series temporales. En la gestión de riesgos, las RNN pueden predecir la probabilidad de incumplimiento de pagos en función de historiales de crédito y comportamientos pasados.
3. Redes Generativas Adversariales (GAN)
Las GAN son modelos avanzados que pueden generar datos sintéticos realistas. En el contexto de riesgos crediticios, las GAN pueden simular escenarios de crisis económicas o cambios regulatorios para evaluar su impacto en la cartera de préstamos.
Implementación y Desafíos
La implementación de modelos de aprendizaje profundo requiere una infraestructura robusta, datos de alta calidad y la colaboración de expertos en riesgos y tecnología. Además, la interpretación de los resultados es crucial para tomar decisiones informadas.
La gestión de riesgos crediticios es esencial para la solidez financiera de los bancos en LATAM. En el 2024, la gestión de riesgos crediticios en LATAM se beneficiará enormemente de los modelos de aprendizaje profundo y los líderes financieros deben estar preparados para adoptar estas tecnologías y aprovechar su potencial para una gestión más eficiente y precisa.
