Los créditos a empresas inmobiliarias se redujeron en 6.692 millones en el primer semestre de 2022

Un descenso del 8,2% en la que es la segunda cartera más nutrida de los subsectores de Servicios, si no se tiene en cuenta la  de "Otros Servicios", que agrupa múltiples actividades.

La tendencia descendente de estas compañías se inició en 2010 y viene registrando tasas de variación negativas cada trimestre desde entonces. Así, en estos 12 años, el saldo de créditos se ha reducido hasta quedar en una cuarta parte de lo que era.

También la tasa de morosidad del sector inició hace años un imparable camino descendente, pasando de registros superiores al 35% en 2013 y 2014, al 4,1% en junio de 2022. De esta manera, el total de créditos dudosos se situó al final del primer semestre de este año en poco más de 3.000 millones de euros.

"El sector inmobiliario lleva años controlando su crédito. La compraventa de viviendas, en ascenso desde 2014, marcó un registro más bajo en 2020, pero 2021 y lo que llevamos de 2022 ha recuperado fuerza", comenta David Fernández, director comercial de AIS. "Sin embargo, el futuro inmediato viene marcado por la inflación y la subida de los tipos de interés del Banco Central Europeo, que impacta en el coste de las hipotecas y de los inmuebles", añade. Numerosos expertos alertan de un más que previsible descenso en las operaciones inmobiliarias en los próximos meses, lo que tendrá su reflejo en la necesidad de financiación del sector y posiblemente en su volumen de créditos dudosos.

Ante la incertidumbre, inteligencia
Según David Fernández, "en el actual escenario macroeconómico, con un destacado grado de incertidumbre, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un valiosísimo instrumento para generar eficiencia en el manejo del riesgo de crédito de las entidades y mantenerlo dentro de los parámetros deseados por cada entidad".

La capacidad de la IA para analizar infinidad de variables de naturaleza diversa y su elevado poder predictivo la convierten en una herramienta ideal para automatizar procesos, optimizar recursos y mejorar resultados. "Su aplicación ofrece rangos de mejora de eficiencia superiores en muchos casos al 25%", afirma el directivo de AIS. "Esta mejora -señala-, evidentemente, se traslada a nivel de negocio, pues se traduce en incrementos de contratación de productos, evaluación y aprobación de mayor número de solicitudes de crédito, reducción de la tasa de mora, etc.".

La IA puede implementarse en muchas facetas de la gestión del riesgo, pero desde AIS destacan cinco aplicaciones muy relevantes en el momento actual: herramientas open banking para tener información a tiempo real de clientes (particulares o empresas); modelos machine learning para disponer de perfiles de crédito más precisos; sistemas de alertas que dan margen de maniobra ante situaciones de deterioro, evitando caer en el aumento de provisiones; herramientas de recuperación de impagados en las que la IA contribuye a definir estrategias de rentabilidad; y sistemas de proyección de balances que permiten a las áreas de Riesgos predecir cuál será el comportamiento de las empresas que componen la cartera, pudiendo simular su evolución ante distintos escenarios macroeconómicos.