Hugo Cortada, director de Desarrollo de Negocio en Serimag, explica cómo la tecnología está ayudando a las gestoras y entidades en multitud de fases relacionadas con la certificación de este tipo de préstamos
TRIBUNA de Hugo Cortada, director de Desarrollo de Negocio en Serimag.
Cómo ocurre en muchas ocasiones, las nuevas regulaciones o iniciativas se topan con una realidad operativa que dificulta su aplicabilidad o su puesta en marcha. Esto ocurre también en el mundo de las finanzas sostenibles. Los ya conocidos como préstamos verdes para particulares y empresas presentan retos a la hora de evaluar la elegibilidad de estos clientes a este tipo de financiación.
En el último año, los préstamos verdes han visto crecer su demanda para la financiación o refinanciación de proyectos verdes nuevos o existentes. Una tendencia que se engloba dentro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas y que cumplen con el propósito de trabajar en favor del planeta y de garantizar la prosperidad de todas las personas.
Unos préstamos que no solo se otorgan a compañías con iniciativas renovables, sino también a aquellas empresas e instituciones que pretenden, por ejemplo, reducir la contaminación o luchar contra el cambio climático. Unos préstamos personales que bien tienen el objetivo de financiar proyectos ecológicos y sostenibles, como mejorar la eficiencia energética del hogar, comprar coches eléctricos o híbridos y electrodomésticos respetuosos con el medio ambiente.
La tecnología, clave
La ventaja más común de este tipo de préstamos es una bonificación en el tipo de interés aplicado, pero para ello y en función del tipo de financiación, se ha de aportar cierta documentación que debe ser verificada por la Entidad y en algunos casos por un organismo externo. Los solicitantes deben presentar información relacionada, por ejemplo, con el objetivo del proyecto o un estudio que hable de cómo se gestionará el préstamo, además de información personal y de la compañía y/o institución.
En todo el proceso de evaluación de los proyectos, de análisis de información y de automatización de información, la tecnología está jugando un papel esencial, ayudando a las gestoras y entidades en multitud de fases relacionadas con la certificación de este tipo de préstamos. Dentro de la tecnología, la Inteligencia artificial puede ser una gran ayuda para abordar un gran reto: la obtención de un préstamo sostenible. Esto es porque la IA actúa como la ayudante eficiente de las gestoras o las diferentes entidades para el análisis de datos y la automatización de documentación y decisiones, entre otras cosas.
Uno de los procesos más importantes en los que la IA puede ayudar en la obtención de préstamos verdes es recopilar y analizar una amplia gama de datos relevantes para la solicitud del préstamo. Las entidades manejan cantidades ingentes de información y datos, y esta tecnología se ha posicionado como vital para la automatización de documentación y el procesamiento de datos. La IA ayuda con el procesamiento de los datos financieros, del historial crediticio, de la información personal y, en definitiva, con los datos pertinentes proporcionados por los solicitantes. Además, también desempeña un papel importante en la verificación de identidad de los solicitantes de préstamos. Esto puede incluir la comparación de la información proporcionada por el solicitante con bases de datos públicas o privadas para verificar la autenticidad de la identidad.
Pero, sin duda, uno de los puntos clave en los que esta tecnología puede ayudar es en la propia evaluación de la sostenibilidad. La IA puede analizar los datos relacionados con el proyecto para evaluar su impacto ambiental, social y de gobierno corporativo (ESG). Además, puede examinar informes financieros, métricas de sostenibilidad, políticas corporativas y otra información relevante para determinar si el proyecto cumple con los criterios sostenibles establecidos, lo que permite una evaluación más precisa y objetiva de la elegibilidad para obtener un préstamo verde o sostenible.
Por ejemplo, cuando se adquiere una vivienda sostenible y se quiere optar a las condiciones de una hipoteca verde, los bancos pedirán que el cliente aporte lo que se conoce como Certificado de Eficiencia Energética del inmueble. La IA permite procesar de manera automática todos los certificados energéticos con el fin de extraer la información necesaria para que pueda ser admitido el documento.
Análisis de riesgos
La IA tiene un papel protagonista también en el análisis de riesgos, evaluando los riesgos asociados con los préstamos sostenibles al considerar diversos factores, como el rendimiento financiero del proyecto, los riesgos ambientales y sociales, y la estabilidad del mercado. Al utilizar algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede identificar patrones y tendencias que afecten la viabilidad y el éxito del proyecto sostenible, lo que ayuda a las entidades a evaluar el riesgo crediticio y a tomar decisiones informadas sobre su certificación. Precisamente, basándose en la evaluación de sostenibilidad y el análisis de riesgos, la IA puede automatizar el proceso de toma de decisiones para la certificación de préstamos sostenibles. Al utilizar reglas predefinidas y modelos de aprendizaje automático, la IA puede proporcionar recomendaciones sobre la aprobación del préstamo, aunque deben ser siempre las personas las que tomen la decisión final y certifiquen esa información en base a las recomendaciones.
Esta tecnología ayuda también a las entidades en el seguimiento del proyecto y en el monitoreo de este, una vez que se ha otorgado el préstamo, para garantizar el cumplimiento de los criterios sostenibles. Puede analizar datos en tiempo real relacionados con el desempeño ambiental, social y financiero del proyecto, y alertar sobre posibles desviaciones o incumplimientos, permitiendo una respuesta rápida y la implementación de acciones correctivas, en caso necesario, para mantener la sostenibilidad a lo largo del tiempo.
Es importante destacar que la IA debe utilizarse de manera responsable y ética en el proceso de certificación de préstamos. Las decisiones automatizadas deben ser transparentes y justificables, y se deben tener en cuenta las regulaciones de privacidad y protección de datos para garantizar la seguridad y confidencialidad de la información personal de los solicitantes.
Además, es necesario contar con la supervisión humana para revisar y validar las decisiones tomadas por la IA, así como para abordar situaciones excepcionales o casos que requieran un análisis más detallado. La combinación de la IA y la experiencia humana puede ayudar a mejorar la eficiencia y la precisión en el proceso de certificación de obtención de préstamos.
