Las 5 principales razones por las que los bancos ganan billones

Por Oscar Gutiérrez, Fundador de Akaike Credit Risk Solutions

27 de marzo de 2025

Los bancos han sido durante mucho tiempo los gigantes financieros del mundo, generando billones en ingresos año tras año. En Colombia, según el Informe de Estabilidad Financiera de la Superintendencia Financiera (2024), los bancos comerciales reportaron utilidades netas superiores a los 15 billones de pesos COP en 2023, un crecimiento del 8% frente al año anterior. ¿Cómo lo logran? La respuesta está en su enfoque riguroso y metódico para gestionar el riesgo crediticio, un proceso que ha sido perfeccionado durante décadas. En este blog, exploraremos las cinco razones principales por las que los bancos ganan billones, y cómo otras entidades, como fintechs, cooperativas y fondos de empleados, pueden seguir su ejemplo adoptando técnicas modernas de Inteligencia Artificial (IA).

1. Rigurosidad extrema al otorgar préstamos

Los bancos son conocidos por su estricta evaluación al momento de aprobar un préstamo. Este proceso no es casualidad: está diseñado para minimizar el riesgo de incumplimiento desde el inicio. Según un estudio del Banco de la República (2023), los bancos colombianos rechazan hasta el 40% de las solicitudes de crédito debido a criterios rigurosos que incluyen:

Verificación exhaustiva: Revisan historial crediticio, ingresos, capacidad de endeudamiento y referencias personales.
Scoring avanzado: Usan modelos de Credit Score basados en regresión logística o algoritmos más avanzados para predecir la probabilidad de default (PD).
Políticas internas: Establecen límites claros, como ratios deuda-ingreso máximos (ej. 40%), para garantizar que el cliente pueda pagar.

Esta rigurosidad asegura que solo los clientes con bajo riesgo accedan a préstamos, reduciendo la tasa de mora. Por ejemplo, el indicador de cartera vencida de los bancos en Colombia fue de 5.1% a abril de 2024 (Superintendencia Financiera, 2024), muy por debajo del 8.64% de las cooperativas financieras.

2. Cálculo preciso del riesgo crediticio

El cálculo del riesgo es el corazón de la estrategia bancaria. Los bancos emplean metodologías avanzadas para estimar la Probabilidad de Incumplimiento (PD), la Pérdida Dado el Incumplimiento (LGD) y la Exposición al Incumplimiento (EAD), siguiendo estándares internacionales como Basilea III. Estas métricas les permiten:

Segmentar clientes: Clasifican a los solicitantes en categorías de riesgo (bajo, medio, alto) usando datos históricos y modelos predictivos.
Ajustar condiciones: Ofrecen tasas de interés más altas a clientes de mayor riesgo, compensando posibles pérdidas.
Predecir escenarios: Usan simulaciones de estrés (stress testing) para anticipar cómo eventos macroeconómicos, como una recesión, afectarían su cartera.

Un ejemplo claro es el uso de modelos de Expected Credit Loss (ECL) bajo la norma IFRS 9, que obliga a los bancos a calcular pérdidas esperadas a lo largo de la vida del préstamo. Esto les permite tomar decisiones informadas y mantener tasas de mora bajas, maximizando ingresos.

3. Provisionamiento metódico para cubrir pérdidas

Los bancos no solo predicen el riesgo, sino que se preparan para él mediante provisiones. Las provisiones son reservas de capital que los bancos apartan para cubrir posibles pérdidas por incumplimiento. Según el Banco de la República (2023), los bancos colombianos provisionaron 12.3 billones de pesos COP en 2023, lo que representa un 3.5% de su cartera total. Este enfoque metódico incluye:

Clasificación por riesgo: Dividen la cartera en tramos (normal, en seguimiento, en mora) y asignan provisiones proporcionales (ej. 1% para cartera sana, 50% para mora >90 días).
Cumplimiento regulatorio: Siguen las directrices de la Superintendencia Financiera, que exige provisiones mínimas para garantizar solvencia.
Revisión constante: Ajustan provisiones mensualmente según el comportamiento de la cartera y las condiciones económicas.

Este sistema asegura que, incluso en escenarios de alta mora, los bancos puedan absorber pérdidas sin comprometer su estabilidad financiera, protegiendo sus billones en ganancias.

4. Procesos metódicos y estandarizados

La metodología de los bancos es casi quirúrgica. Cada etapa del proceso de originación y gestión de crédito está estandarizada para minimizar errores y maximizar eficiencia:

Automatización: Usan sistemas integrados que evalúan solicitudes en tiempo real, reduciendo el tiempo de aprobación de días a horas.
Auditorías internas: Realizan revisiones periódicas para asegurar que las políticas de crédito se cumplan al 100%.
Capacitación: Entrenan a su personal en gestión de riesgos, asegurando que cada decisión esté alineada con los objetivos del banco.

Un ejemplo es el uso de motores de decisión automatizados, que combinan reglas predefinidas con modelos predictivos para aprobar o rechazar préstamos. Esta estandarización permite a los bancos manejar grandes volúmenes (millones de préstamos al año) con tasas de error mínimas, lo que se traduce en billones de ingresos.

5. Adaptación a nuevas metodologías de riesgo con tecnología

Los bancos no se han quedado en el pasado. Han adoptado nuevas metodologías de riesgo crediticio que integran tecnología avanzada, como la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. Según un informe de McKinsey (2023), el 70% de los bancos globales ya usan IA para mejorar sus modelos de riesgo crediticio. Estas metodologías incluyen:

Datos no tradicionales: Incorporan información como comportamiento en redes sociales, transacciones digitales o datos geográficos para predecir defaults con mayor precisión.
Modelos dinámicos: Usan algoritmos como XGBoost o redes neuronales para capturar relaciones no lineales, mejorando el AUC (Área bajo la Curva ROC) de 0.80 (modelos logísticos) a 0.85 (IA), según Lessmann et al. (2015).
Cubrimiento proactivo: Ajustan provisiones en tiempo real basándose en predicciones de IA, reduciendo el impacto de eventos inesperados.

Esta adopción tecnológica ha permitido a los bancos reducir sus tasas de mora en un 20% en promedio (McKinsey, 2023), lo que se traduce en billones adicionales en utilidades al minimizar pérdidas y maximizar aprobaciones rentables.

Una oportunidad para fintechs, cooperativas y fondos de empleados

Los bancos han demostrado que un enfoque riguroso y tecnológico en la gestión del riesgo crediticio puede generar billones en ingresos. Pero no son los únicos que pueden lograrlo. Entidades como fintechs, cooperativas y fondos de empleados tienen una oportunidad única para replicar este éxito si tecnifican sus procesos de originación de créditos con técnicas de Riesgo de Crédito basadas en Inteligencia Artificial.

En Colombia, las cooperativas financieras enfrentan una mora del 8.64% (Superintendencia Financiera, 2024), mucho más alta que la de los bancos. Sin embargo, estas entidades cuentan con datos ricos de sus asociados—aportes, historial, información familiar—que, combinados con modelos de IA, pueden transformar su gestión de riesgo. En Akaike Credit Risk Solutions, hemos visto cómo nuestras soluciones de IA reducen la mora hasta en un 25%, lo que para una cartera de $10,000 millones COP significa $250 millones ahorrados al año. Si las cooperativas y fintechs adoptan estas tecnologías, también pueden aspirar a ganar billones, al mismo tiempo que cumplen su misión social de apoyar a sus comunidades.

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