El sector bancario en Perú se enfrenta a la necesidad de adaptarse a los cambios en los estilos de vida y a un entorno financiero competitivo, apoyándose en la analítica de datos predictiva, inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para mejorar la precisión en la evaluación de riesgos crediticios.

Estas tecnologías permiten analizar características únicas de cada cliente, reducir la tasa de morosidad —que ronda el 4% desde 2023— y detectar riesgos que los modelos tradicionales no perciben, al incluir patrones de comportamiento digital y redes sociales.

Además, la automatización ha agilizado el proceso de aprobación de créditos en un 20%, beneficiando a pequeñas y medianas empresas, y permitiendo la personalización de productos de crédito. El análisis predictivo también fortalece la detección de fraudes en tiempo real, lo cual podría mejorar en un 30% a medida que el país se digitaliza, contribuyendo al crecimiento económico del Perú.

La adopción de la inteligencia artificial en el sector bancario peruano representa una oportunidad única para optimizar procesos, mejorar la experiencia del cliente y fortalecer la competitividad del sistema financiero.

Al analizar grandes volúmenes de datos y detectar patrones complejos, las instituciones financieras pueden ofrecer productos y servicios más personalizados, reducir costos operativos y mitigar riesgos.

Sin embargo, es fundamental abordar los desafíos asociados a la implementación de estas tecnologías, como la seguridad de los datos y la transparencia de los algoritmos.