Las empresas fintech están buscando aprovechar al máximo el potencial de la Inteligencia Artificial (IA) para lograr eficiencias. A través del aprendizaje automático y el análisis de datos, estas empresas tienen como objetivo automatizar procesos complejos, como la evaluación de riesgos crediticios y la detección de fraudes.
En este contexto, Nelo, una firma especializada en un modelo de crédito basado en «compra ahora, paga después», recientemente anunció que tuvo su primer trimestre rentable, junto con un crecimiento de ingresos anual del 250%, principalmente impulsado por la implementación de la IA.
El modelo de negocio de Nelo busca ofrecer la flexibilidad de realizar compras sin saldos revolventes. En una entrevista, el cofundador y director general de la firma, Kyle Miller, explicó que optaron por este modelo porque es más sencillo para los usuarios saber cuándo y cuánto necesitan pagar en el futuro. Además, el objetivo de la empresa es que los usuarios realicen sus compras y pagos dentro de su aplicación.
Miller agregó que este modelo ha contribuido al aumento de las transacciones, con un total de 8 millones de compras realizadas a través de su aplicación y financiadas por la firma.
«Somos una empresa nueva, lanzamos el producto hace tres años, entonces ¿cómo es posible que seamos rentables? Identificamos dos razones: una es nuestro producto, que es importante para nuestros usuarios, como lo demuestran el número de usuarios y transacciones que tenemos, y dos, que somos una empresa de tecnología», señaló Miller.
La firma destacó que uno de los aspectos fundamentales de su operación fue su enfoque en el uso de la IA, mediante el empleo de modelos de aprendizaje automático y análisis de datos para evaluar el comportamiento de sus clientes y mejorar su modelo de calificación crediticia. Alejandro Villalobos, vicepresidente de finanzas y alianzas de Nelo, comentó que esta estrategia ha demostrado ser efectiva para identificar señales claras de comportamiento y mitigar el riesgo crediticio.
Con información de El Economista | Nota original
