El saldo de esta cartera ha aumentado un 1,1% en estos seis meses, pasando de 22.285 millones de euros en diciembre a casi 22.520 millones en junio, según datos del informe “Evolución del crédito a empresas en España 2021”, elaborado en base a datos del Banco de España por la consultora AIS Group, especialista en la aplicación de inteligencia artificial e inteligencia de negocio a la gestión del riesgo de crédito.
La cartera de créditos a compañías agrícolas, ganaderas y del resto de actividades productivas del sector primario es una de las más pequeñas de la financiación a empresas en España. A junio 2021, apenas representa apenas el 3,8% del total de los créditos a actividades productivas, frente al 19% que supone la industria, el 15% del comercio o el 14% del sector inmobiliario. En total el crédito destinado a empresas en España al final del primer semestre de 2021 se situaba alrededor de los 572.000 millones de euros.
La tendencia mayoritaria en cuanto al endeudamiento de las empresas ha sido principalmente a la baja en este año. El periodo enmarcado entre diciembre 2020 y junio de 2021 ha supuesto un descenso del crédito vivo de 3.100 millones de euros, una reducción que alcanza los 12.000 millones si se toma como referencia junio 2020. No obstante, las empresas del sector primario escapan a esa tendencia. Su nivel de endeudamiento sigue al alza, si bien ralentizando el ritmo.
En cuanto a la morosidad, el total de créditos dudosos entre los concedidos a compañías del sector primario se ha rebajado en algo más 60,2 millones de euros, quedando al final del primer semestre de 2021 en 1.173 millones de euros. Esto ha provocado que la tasa de morosidad de las empresas de este segmento haya bajado 3 décimas, situándose en el 5,2%.
Tecnología para mantener crédito y morosidad bajo controlPese a estos datos y para encarar un escenario previsible de aumento generalizado de la morosidad, las entidades financieras están aplicando la tecnología para mejorar la gestión del riesgo de sus créditos. “Entre los proyectos que realizamos en AIS, cada vez es más frecuente el uso de técnicas como machine learning para desarrollar modelos de evaluación de solicitudes de préstamo, ya sea para operaciones con particulares, autónomos o empresas”, comenta el economista y director de relaciones institucionales de AIS, José Manuel Aguirre. También es frecuente su uso en sistemas de seguimiento, como la generación de alertas tempranas que avisan de indicios de un posible deterioro de la cartera, e incluso en herramientas destinadas a la recuperación de impagados, para definir las estrategias de recobro más adecuadas para cada perfil y momento.
Según Aguirre, este interés creciente por la IA se justifica en su gran poder predictivo -comparado con los métodos tradicionales- y su capacidad de optimización de las decisiones. “Técnicas como el machine learning permiten considerar miles de variables en los análisis, por lo que el nivel de exactitud de los modelos predictivos que las utilizan es muchísimo más elevado, lo que es una característica muy valorada en el negocio financiero”.
