{"id":27648,"date":"2022-07-28T13:22:10","date_gmt":"2022-07-28T13:22:10","guid":{"rendered":"https:\/\/iberopress.es\/index.php\/2022\/07\/28\/la-hosteleria-protagoniza-uno-de-los-descensos-de-credito-mas-importantes-en-espana\/"},"modified":"2022-07-28T13:22:10","modified_gmt":"2022-07-28T13:22:10","slug":"la-hosteleria-protagoniza-uno-de-los-descensos-de-credito-mas-importantes-en-espana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/iberopress.es\/index.php\/2022\/07\/28\/la-hosteleria-protagoniza-uno-de-los-descensos-de-credito-mas-importantes-en-espana\/","title":{"rendered":"La hosteler\u00eda protagoniza uno de los descensos de cr\u00e9dito m\u00e1s importantes en Espa\u00f1a"},"content":{"rendered":"

La hosteler\u00eda protagoniza uno de los descensos de cr\u00e9dito m\u00e1s importantes en Espa\u00f1a<\/p>\n

\/COMUNICAE\/ <\/p>\n

La cartera de cr\u00e9ditos del conjunto del sistema financiero espa\u00f1ol a las empresas hosteleras se redujo un 6,3% en 2021, seg\u00fan el informe \u00abEvoluci\u00f3n del cr\u00e9dito a empresas por sectores de actividad en Espa\u00f1a 2021\u00bb, publicado por AIS Group, consultora especialista en la aplicaci\u00f3n de soluciones de inteligencia artificial a la gesti\u00f3n del riesgo. De los casi 35.500 millones de euros en cr\u00e9ditos a estas empresas en diciembre de 2020 se pas\u00f3 a algo m\u00e1s de 33.235 millones de euros al cierre de 2021. <\/p>\n<\/p>\n

De acuerdo con el informe, las empresas hosteleras fueron las que m\u00e1s se endeudaron en 2020, un 35% frente al 7% que aument\u00f3 la financiaci\u00f3n al agregado de actividades productivas. En 2021 la tendencia fue la contraria y el sector protagoniz\u00f3 uno de los descensos m\u00e1s destacados en cuanto al saldo de cr\u00e9dito vivo, que se redujo un 6,3% en un escenario general donde s\u00f3lo la cartera de pr\u00e9stamos\u00a0a intermediaci\u00f3n financiera experiment\u00f3 una reducci\u00f3n mayor, al superar ligeramente el 9%.<\/p>\n

Actualmente, el cr\u00e9dito a la hosteler\u00eda representa el 5,8% del total de la financiaci\u00f3n a las empresas en Espa\u00f1a. Y dentro del sector servicios supone el 8,1%.<\/p>\n

Los cr\u00e9ditos dudosos al alza<\/strong>
El informe destaca tambi\u00e9n la evoluci\u00f3n de la tasa de mora de los cr\u00e9ditos otorgados al sector, que desde 2020 no ha frenado su tendencia ascendente. Al contrario que la mayor\u00eda de sectores de actividad, la hosteler\u00eda ve crecer su cartera de pr\u00e9stamos dudosos, que a diciembre de 2021 cerr\u00f3 cercana a los 2.550 millones de euros. Una cifra que supera casi en mil millones de euros a la registrada en diciembre de 2019. Esta cantidad representa el 9,4% de todos los cr\u00e9ditos dudosos a empresas. De esta manera, la tasa de morosidad del sector se sit\u00faa en el 7,7%, solo superada por la que presenta el sector de la construcci\u00f3n (8,5%).<\/p>\n

Inteligencia artificial para mantener cr\u00e9dito y morosidad bajo control<\/strong>
Una de las grandes preocupaciones de bancos y financieras es controlar el riesgo de cr\u00e9dito para que la morosidad no se dispare y, con ella, las provisiones necesarias y lo hacen aplicando la tecnolog\u00eda para mejorar la gesti\u00f3n tanto de la concesi\u00f3n de pr\u00e9stamos, como el seguimiento y la recuperaci\u00f3n.<\/p>\n

Seg\u00fan el director comercial de AIS, David Fern\u00e1ndez, \u00abentre los proyectos que realizamos en AIS en todo el mundo, cada vez es m\u00e1s frecuente que las entidades recurran al uso de t\u00e9cnicas como machine learning para desarrollar modelos de evaluaci\u00f3n de solicitudes de pr\u00e9stamo, ya sea para operaciones con particulares, aut\u00f3nomos o empresas\u00bb.<\/p>\n

Tambi\u00e9n es frecuente su uso en sistemas de seguimiento, como la generaci\u00f3n de alertas tempranas que avisan de indicios de un posible deterioro de la cartera, e incluso en herramientas destinadas a la recuperaci\u00f3n de impagados, para definir las estrategias de recobro m\u00e1s adecuadas para cada perfil y momento.<\/p>\n

Esta tendencia se justifica en su alto poder predictivo -comparado con los m\u00e9todos tradicionales- y su capacidad de optimizaci\u00f3n de las decisiones. La metodolog\u00eda machine learning, por ejemplo, permite considerar miles de variables en los an\u00e1lisis, por lo que el nivel de exactitud de los modelos predictivos que las utilizan es much\u00edsimo m\u00e1s elevado, lo que es una caracter\u00edstica muy valorada en el negocio financiero y m\u00e1s en el contexto actual.<\/p>\n

Seg\u00fan David Fern\u00e1ndez, \u00abse espera que haya un fuerte ascenso de la mora en los pr\u00f3ximos meses y el Banco de Espa\u00f1a ha realizado varios avisos al respecto. Mejorar los sistemas de control para detectar se\u00f1ales de deterioro antes de que se transformen en impagos reales, es fundamental para bancos y financieras\u00bb.<\/p>\n

Fuente Comunicae<\/a><\/p>\n<\/p>\n

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