NoviCap reta al sector bancario con el primer análisis de riesgo 100% automático

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NOVICAP

  • El sistema sitúa la morosidad en el 1,5% frente al 7,2% de la media del sector bancario
  • Big data y machine learning para analizar el riesgo crediticio al instante

NoviCap, plataforma online de descuento de facturas y pagarés, saca a la luz el primer algoritmo de análisis de riesgo 100% automatizado. Este hito impulsa a la compañía hacia el liderazgo del sector financiero gracias a dos puntos claves: Por un lado la mejora de la experiencia de usuario y por otro, la reducción de costes y mejora de la precisión en el análisis de riesgo.

Experiencia de usuario

NoviCap, fundada en 2014, nace con el propósito de aportar mayor rapidez, transparencia y flexibilidad al proceso de financiación de pequeñas y medianas empresas, e impulsar su crecimiento, presenta un algoritmo que permite analizar el riesgo de las empresas que solicitan financiación de forma instantánea. Con él, NoviCap elimina la barrera del tiempo en el análisis de riesgo (un proceso que tarda entre 2 y 4 semanas en la mayoría de bancos) para facilitar la financiación a las pymes sin necesidad de esperar y acceder en el momento que lo necesitan.

Rapidez, costes y morosidad

El algoritmo permite analizar a las empresas con mucha más rapidez y precisión de cómo lo podría hacer un humano. Esto conlleva una reducción de costes (entre 60-80%) para NoviCap y una reducción de la morosidad muy por debajo de la media bancaria. Actualmente la morosidad se sitúa por debajo del 1,5% comparado con un 7,2% de media en el sector bancario a fecha diciembre de 2015. Según Marc Antoni Macià, COO y co-fundador de NoviCap, “saber si una empresa puede obtener financiación de NoviCap de forma instantánea es un hito sin precedentes
dentro del mercado de la financiación”, además, “las sinergias entre empresas tecnológicas y entidades financieras nunca han sido tan evidentes”, ratifica Macià.

¿Cómo lo han conseguido?

El algoritmo utiliza un conjunto de más de 500 millones de puntos de información y más de 10 años de histórico. Con todo ello se encuentran correlaciones para predecir la probabilidad de fallida de una empresa con un porcentaje de acierto mucho más elevado de lo que puede conseguir un humano. Además, el propio algoritmo utiliza “machine learning” que básicamente significa que cuanta más información recopila a lo largo del tiempo, el modelo la tiene en cuenta y mejora sus predicciones. Por último cabe destacar que el sistema está preparado para funcionar en periodos de crisis ya que la información utilizada para crearlo tiene en cuenta datos de la última crisis del 2008. Una vez más se demuestra que el presente del mundo financiero se basa en el uso de las nuevas tecnologías. Ya no son predicciones del futuro sino del presente. La sustitución parcial de las tareas realizadas por personas por algoritmos mucho más precisos es una realidad.

FUENTE: Fintech Move

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