Un estudio de AIS Group, especialista soluciones a la gestión del riesgo de crédito, en base a los últimos datos de stock de crédito publicados por el Banco de España, sitúa a la hostelería como el sector de actividad con la mayor tasa de variación de crecimiento del crédito.
“En el saldo de la cartera de créditos a empresas de este sector -señala Aguirre- se observa que entre junio 2019 y junio 2020 aumento en 7.242 millones de euros (7.163 millones de ellos sólo en el primer semestre 2020). Una tasa del 27%, que duplica de largo las de las empresas de Comercio, la segunda más alta, que en el mismo periodo se situó en el 11,7%”", explica José Manuel Aguirre, economista y director comercial de AIS Group.
Si bien el crédito al sector hostelero ya había estaba aumentando en los meses anteriores a la COVID (5,5% en junio 2019, por ejemplo), el efecto de la pandemia ha acentuado el ritmo de crecimiento. De acuerdo con los últimos datos publicados, la hostelería representa el 6% del total de la cartera de créditos concedidos a actividades productivas, que se sitúa en 584.060 millones de euros y, dentro del sector servicios, supone el 8%.
El inevitable aumento de la morosidad futura
De acuerdo con el análisis de AIS Group, el 5,3% de la cartera de créditos a empresas hoteleras se calificaba como dudosa a junio 2020, dejando un total de 1.808 millones de euros, si bien la tendencia todavía era bajista. Sin embargo, según Aguirre, el enorme crecimiento del crédito en este sector es previsible que provoque un aumento notable de la morosidad y la ola de impagos llegará en unos meses. Para evitar que esa ola se convierta en un tsunami que arrase con las carteras de empresas de las entidades financieras, AIS Group recomienda tres estrategias donde tecnología, inteligencia de negocio y analítica tienen un papel clave.
La primera se basa en la simulación de escenarios, donde las técnicas de Inteligencia Artificial, como el machine learning, facilitan la construcción de modelos con un elevado poder predictivo, capaces de visualizar qué sucedería con cada una de las carteras en distintas situaciones macroeconómicas.
“Disponer de estas herramientas de simulación ayudan a realizar el cálculo de las provisiones o reservas, ya que permiten anticipar, por ejemplo, cuánto va a afectar al capital de una entidad cada punto de variación del PIB”, indica el directivo, que destaca la importancia de trabajar con escenarios para poder definir estrategias y estar preparados para las contingencias futuras. “Trabajar con escenarios simulados -añade- permite tomar decisiones no únicamente para las operaciones concedidas, sino también para definir políticas de concesión de nuevos créditos”.
Por su parte, los de sistemas de alertas y la inteligencia artificial permiten detectar situaciones de riesgo de impago mucho antes de que se produzcan, dando a la entidad tiempo de reacción para tomar medidas que permitan mitigar o revertir la situación en el mayor número de casos posible.
Finalmente, hay que estar preparado para todas las operaciones que acaben impago, que serán muchas. “Para optimizar la gestión de las cobranzas – afirma Aguirre- es imprescindible equilibrar lo que se puede recuperar y el coste que supone”. Es decir, hay que actuar dejándose guiar por el costo de las acciones a llevar a cabo lo que exige disponer de una buena herramienta de gestión que incorpore una inteligencia de negocio que permita tomar decisiones óptimas basadas en los datos disponibles. “Esta inteligencia responde a cuestiones como quién será el próximo que caerá en mora, qué acción preventiva podemos implementar, a quién le cobramos primero, qué acción será la más indicada en cada caso y su costo, cómo externalizamos…”, señala el director comercial de AIS Group.
Esto se traduce en la posibilidad de implementar scorings de cobranzas, capaces de determinar en qué perfiles se tiene mayor o menor probabilidad de recuperar, y qué acciones son las más adecuadas en cada caso, cuantificando la estrategia en términos de ROI y permitiendo simular las distintas alternativas posibles. Además de modelos de refinanciación que identifican qué clientes presentan una mayor probabilidad de salida de una situación negativa frente a una propuesta de renegociación de la deuda, y qué condiciones son las más adecuadas a cada caso.
“Los datos de la cartera de créditos a empresas sumados a otros indicadores macroeconómicos deben servirnos como faro para vislumbrar el escenario al que nos aproximamos”, comenta Aguirre. Mientras la morosidad llega, las entidades deben organizarse: formando a su equipo, optimizando y digitalizando procesos, automatizando sistemas y preparándose para tomar decisiones inteligentes basadas en datos, que permitan una gestión de la recuperación más eficiente.
