Casos de éxitoAnalytics

Iberinform refuerza sus modelos de riesgo con la IA de IBM

Iberinform está utilizando IBM Watson para mejorar y reforzar la capacidad predictiva de sus ratings de riesgo.

Iberinform ha anunciado que está utilizando las posibilidades de procesamiento de lenguaje natural de IBM Watson para mejorar la capacidad predictiva de sus ratings de riesgo de impago. Iberinform recalcula diariamente el riesgo de impago de los 3,3 millones de empresas y autónomos activos que operan en España mediante la captura continua de información pública en cientos de fuentes. Una fuente muy valiosa, pero de difícil tratamiento, son los informes de auditoría que recogen la opinión no vinculante de los auditores externos sobre las cuentas anuales, que serán analizados utilizando las capacidades de la inteligencia artificial.

Según comunican ambas firmas, cada ejercicio, se publican unos 2,4 millones de páginas de informes de auditoría en los Registros Mercantiles: "En algunos casos el auditor constata que existen desviaciones relevantes en la elaboración de los estados financieros. El análisis de sus comentarios puede aportar elementos determinantes a la hora de evaluar el riesgo comercial de una empresa más allá de la imagen que refleja la información numérica del balance o la cuenta de resultados. Sin embargo, se trata de textos complejos, que no siguen una estructura normalizada y que son servidos en formato imagen, lo que dificultaba enormemente cualquier automatización del análisis. El único modo de ponderar su importancia era su revisión manual por parte de analistas especializados".

Iberinform ya está utilizando las capacidades de la inteligencia artificial para automatizar la captura e interpretación de la información relevante diseminada entre los millares de palabras que contiene cada informe de auditoría

Hasta ahora, Iberinform ya está utilizando las capacidades de la inteligencia artificial para automatizar la captura e interpretación de la información relevante diseminada entre los millares de palabras que contiene cada informe de auditoría, lo que evita cualquier riesgo de sesgo y acelera la alimentación por parte de los analistas de los modelos predictivos que recalculan los ratings de riesgo de impago empresarial.

Analítica avanzada

La puesta en marcha del proyecto se produce en un momento clave para facilitar la toma de decisiones de los clientes de Iberinform, que cuentan con herramientas analíticas e informes online para evaluar el riesgo de impago de una empresa individual o de la totalidad de su cartera de clientes en compañías de todo el mundo. En el entorno actual de incertidumbre económica, a medida que las cuentas que se formulen vayan recogiendo periodos afectados por la pandemia, los informes de auditoría deberán valorar si está correctamente recogido el impacto sobre el desempeño de la empresa.

Un aspecto fundamental del proyecto ha sido el entrenamiento del sistema, donde se ha realizado el análisis de miles de auditorías de series históricas de los últimos tres años

Al tratarse de un proyecto complejo de inteligencia artificial, la solución que se está utilizando incluye varias tecnologías alojadas en IBM cloud y servicios de IBM: desde el reconocimiento óptico de comentarios en formato imagen, hasta IBM Watson Knowledge Studio, que extrae conceptos y datos relevantes para correlacionarlos, y Watson Machine Learning, que permite desplegar modelos de analítica avanzada sobre los datos correlacionados y devuelve el valor de esta variable predictiva que Iberinform incorpora en su modelo de scoring de empresas. Un aspecto fundamental del proyecto ha sido el entrenamiento del sistema, donde se ha realizado el análisis de miles de auditorías de series históricas de los últimos tres años para identificar los datos relevantes que se correlacionan con el deterioro de la capacidad de pago de dichas empresas.

Hemos implantado una solución de negocio basada en la última tecnología cognitiva y de inteligencia artificial, aplicándola sobre textos no estructurados de gran complejidad, para enriquecer la información que facilitamos a nuestros clientes y mejorar nuestros modelos predictivos. Es uno de los proyectos más punteros en este ámbito y nos ha permitido reforzar nuestra capacidad tecnológica y analítica para generar nuevos datos de valor para el mercado”, afirma Ignacio Jiménez, Director General de Iberinform.

Computing 795