Optimización de créditos con analítica avanzada en el Banco Agrario de Colombia

El Banco Agrario de Colombia logró una destacada optimización de créditos con analítica avanzada. Gracias a esta transformación, ahora detecta irregularidades en las solicitudes de crédito agropecuario y georreferencia con precisión los predios financiados. Como resultado, la entidad fortaleció su capacidad de toma de decisiones y redujo significativamente los riesgos financieros.

Desafío: Identificar irregularidades en créditos agropecuarios

Uno de los principales retos era detectar a tiempo inconsistencias en los créditos destinados al sector rural. Dado que estos financiamientos tienen retornos a largo plazo, requieren un seguimiento riguroso. Sin embargo, las demoras en identificar comportamientos irregulares generaban pérdidas económicas y afectaban la eficiencia del proceso.

Solución: Aplicación de analítica avanzada para el otorgamiento de créditos

Para hacer frente a este reto, se integraron técnicas de Machine Learning y análisis de proximidad mediante IBM SPSS Modeler. También se analizaron cinco bases de datos en distintos formatos, lo cual permitió construir y afinar un modelo analítico capaz de detectar irregularidades con mayor precisión.

Además, se incorporó una capa de georreferenciación. Gracias a esto, fue posible validar la ubicación exacta de los predios asociados a los créditos, lo que incrementó el control en el proceso de análisis y aprobación.

Resultados: Datos al servicio de decisiones más seguras

Como resultado de esta estrategia, el Banco fortaleció su capacidad para evaluar riesgos, redujo tiempos de respuesta y fomentó una cultura organizacional basada en el análisis de datos. De esta manera, se consolidó como referente en innovación dentro del sector financiero rural.

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