El panorama de los préstamos inmobiliarios cambia rápidamente con el advenimiento del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA). Durante décadas, la evaluación de riesgos en este espacio fue manual, juicio humano y modelos estadísticos básicos. Aunque hicieron el trabajo, fueron lentos, sujetos a errores y no lograron comprender toda la riqueza de la dinámica del mercado y el comportamiento del prestatario.
De ahora en adelante, el aprendizaje automático transforma la forma en que los prestamistas determinan la solvencia y tratan el riesgo. El uso de enormes volúmenes de datos y algoritmos de complejo ML es más rápido, más preciso y extremadamente reactivo en el procesamiento de aplicaciones de préstamos y riesgos de tiempo real. A medida que los mercados inmobiliarios se vuelven más complejos y volátiles, estas herramientas se vuelven esenciales para seguir siendo competitivas y listas.
Límites de los métodos tradicionales de evaluación de riesgos
La evaluación de los riesgos convencionales se basó en suscriptores que examinan los puntajes de crédito, los índices de deuda / ingresos, la verificación de ingresos y las evaluaciones de bienes raíces. Aunque estas evaluaciones tenían experiencia profesional, fueron lentas, con una alta intensidad de fuerza laboral y limitada. Varios problemas se han vuelto obvios con este modelo:
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Ingresar datos manuales ha introducido errores y ralentiza los tiempos de aprobación.
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Se basó en un conjunto limitado de datos, que tendía a ignorar las tendencias generales en el comportamiento o las fluctuaciones del prestatario en el mercado de vecinos.
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Los modelos fueron rígidos y no pudieron capturar riesgos de desarrollo, como el cambio climático o los cambios económicos repentinos en ciertas áreas.
Estos espacios reflejaron el llamado para sistemas más sofisticados que podrían evaluar los riesgos dinámicamente y en todos los niveles.
El aprendizaje automático trae un nuevo paradigma al permitir que los sistemas aprendan conjuntos de datos masivos y encuentren modelos que serían imposibles de encontrar para un humano a gran escala. Es particularmente crucial con respecto a los préstamos inmobiliarios, donde hay muchos motores en riesgo, y se relacionan entre sí. Enfoque de los modelos ML en orden:
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Recopilación e integración de datos: Los modelos extraen información de diferentes fuentes, como archivos de crédito, historial bancario, informes de empleo, datos sobre las áreas geográficas e incluso las imágenes satelitales o el uso del sitio web.
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Selección e ingeniería de características: Los algoritmos determinan las entradas, por ejemplo, el historial de pagos, la estabilidad de los ingresos o la ubicación de la propiedad son los más importantes en el rendimiento de los préstamos.
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Capacitación y validación del modelo: Los datos históricos se forman en el modelo en términos de diferentes entradas están vinculados a los resultados del préstamo: delincuencia o defecto.
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Realización de decisiones automatizadas: Después del entrenamiento, el modelo puede marcar nuevos
Solicitudes y proporcionando sugerencias de aprobación y notas de riesgo de tiempo real.
Esta automatización mejora no solo la velocidad sino también la precisión de las decisiones de préstamos y permite a las instituciones identificar mejor oportunidades y amenazas.
Ventajas del aprendizaje automático en operaciones de préstamos
La principal ventaja del aprendizaje automático en los préstamos es una mejor precisión predictiva. Los modelos de calificación convencionales pueden ignorar índices de riesgo más finos pero importantes, por ejemplo, un prestatario solvente con servicios públicos anteriores. Del mismo modo, ML puede encontrar modelos como el uso rápido de la deuda a corto plazo en varias plataformas, incluso si los saldos de las cuentas individuales son más bajos que los umbrales de alerta tradicionales, pero la deuda general es mayor, la señalización de la señalización perdida por el análisis de la relación estándar. Los algoritmos de ML pueden encontrar estos matices al encontrar relaciones no lineales en el comportamiento del prestatario y crear perfiles de riesgo más granulares.
La segmentación del prestatario es otra ventaja significativa. En lugar de confiar en cubos en riesgos generales, ML permite a los prestamistas establecer cubos de riesgo más finos y ajustar las tasas de interés, los términos y las condiciones en respuesta. Esto implica préstamos más omnipresentes sin comprometer la gestión de riesgos.
El aprendizaje automático también facilita el monitoreo de crédito en tiempo real para que los prestamistas puedan controlar los riesgos por adelantado. En lugar de tener que esperar informes de crédito periódicos, los algoritmos de ML pueden usar flujos de datos continuos para detectar eventos importantes, pérdida de empleo o aumento en los niveles de deuda de tiempo para responder.
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Detección de fraude: Los modelos ML son excelentes para informar anomalías en los datos de la aplicación o el comportamiento de la transacción para que pueda tomar fraude antes de perder.
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Eficiencia operativa: El puntaje de riesgo automatizado acelera el tratamiento de préstamos y reduce el examen manual, por lo que ahorra tiempo, dinero y errores humanos.
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Análisis de riesgos ambientales: El ML puede evaluar los factores de riesgo climático y ambiental, como las zonas de inundación o la exposición a la resistencia del bosque mediante la combinación de datos geográficos y de propiedad.
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Respuesta dinámica del mercado: Los modelos se pueden reciclar con nuevos datos para adaptarse a las condiciones económicas cambiantes para que sus evaluaciones de riesgos permanezcan actualizadas.
Una encuesta de McKinsey 2024 informó una caída del 20% en las tasas de fallas y un aumento del 15% en la eficiencia de la aprobación de préstamos por parte de las empresas que han adoptado tales soluciones. Statita estima que el tamaño del mercado inmobiliario de IA en $ 8.9 mil millones para 2027 con más del 60% de los prestamistas hipotecarios estadounidenses que ya usan ML para la suscripción. Estos son particularmente útiles para fijadores y flips que deben evaluar las transacciones de alto riesgo de manera rápida y precisa.
Mejores prácticas de implementación
Para maximizar el uso del aprendizaje automático, los prestamistas deben implementarlo estratégicamente. Comienza con una buena base de datos. Sin embargo, la construcción de esta base y el mantenimiento de la calidad de los datos son gastos iniciales y requieren experiencia en ingeniería de datos. Y avance a través de las regulaciones de privacidad de datos y obtener los datos correctos es crucial a partir del primer día. Los datos limpios, correctos y completos son la punta mágica. Los prestatarios deben obtener información de sistemas internos y fuentes externas, como oficinas de crédito, archivos públicos y plataformas de inteligencia de mercado.
Luego está el algoritmo derecho. Los ejemplos actuales incluyen:
- Los bosques aleatorios son muy estables e interpretables.
- Las máquinas de fortalecimiento de gradiente (GBM) son extremadamente precisas pero no tan transparentes.
- Las redes de neuronas pueden gestionar interacciones no lineales complejas, pero están más a una alta intensidad de cálculo y una alta intensidad de datos y generalmente se consideran “cajas negras”.
La elección del algoritmo depende de los objetivos del prestamista, el entorno de datos y los requisitos para la interpretabilidad. Una colaboración cercana con los expertos en ciencias de datos asegura que los modelos estén correctamente formados, probados y de acuerdo con la intención comercial.
La integración también es esencial. Los sistemas ML deben integrarse en los sistemas de préstamos y la toma de decisiones para automatizar la experiencia y los procesos del cliente. Las decisiones automatizadas deben ir acompañadas de resultados explicativos para establecer la transparencia y la confianza, tanto internamente como con los reguladores.
Y finalmente, el mantenimiento del modelo es importante. El comportamiento y las condiciones económicas del prestatario están cambiando y los modelos deben reciclarse de vez en cuando con nuevos datos. Es esencial tener sistemas de monitoreo de rendimiento y bucles de retroalimentación para detectar y contrarrestar el “modelo del modelo”: la degradación del rendimiento del modelo porque las condiciones reales divergen de los datos de capacitación para que el modelo permanezca preciso y relevante con el tiempo.
También asegúrese de ser ético y regulatorio. Los leslers deben permanecer alejados de los prejuicios algorítmicos y respetar los principios del préstamo justo. Las auditorías periódicas y las herramientas de explicación ayudarán a la transparencia, la responsabilidad y el cumplimiento.
El aprendizaje automático revoluciona la gestión de riesgos en préstamos inmobiliarios, desde la velocidad de aprobación hasta la detección del rendimiento de la cartera. Para las instituciones de vanguardia, en particular los prestamistas correctos y la gestión de préstamos de alto riesgo sensibles al tiempo, ya no es opcional; Es obligatorio. A medida que ML se vuelve más común, los mejores prestamistas serán aquellos que equilibran la innovación con transparencia e inauguren una nueva era de financiamiento inmobiliario más inteligente e inclusivo.
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