El proceso tradicional de aprobación de préstamos era largo, manual y propenso a errores o demoras. Esto afectaba la experiencia del cliente en momentos críticos (compra, liquidez, vivienda) y requería recursos humanos para tareas repetitivas y de bajo valor analítico.
SOLUCIÓN IMPLEMENTADA
JP Morgan Chase implementó modelos de machine learning que analizan variables financieras y de comportamiento para:
- Automatizar la decisión de aprobación de crédito en tiempo real
- Reducir intervención humana en solicitudes simples o recurrentes
- Personalizar límites y tasas en función del perfil individual
- Minimizar riesgos mediante modelos entrenados con datos históricos y actualizados
IMPACTO LOGRADO
- Reducción del tiempo de aprobación de días a menos de 10 minutos en productos estándar
- Aumento en solicitudes completadas digitalmente (+50 %)
- Reducción del esfuerzo operativo en procesos de análisis manual
- Mayor satisfacción del cliente por inmediatez y transparencia
LECCIÓN ESTRATÉGICA
Empoderar al cliente con decisiones automatizadas no es una renuncia al control, sino una forma de construir confianza en tiempo real.
Con IA, Chase pasó del “espere su respuesta” al “crédito aprobado”, transformando la experiencia del crédito en una herramienta competitiva.
APLICABILIDAD PARA OTRAS ORGANIZACIONES
- Bancos o fintechs que quieran acelerar procesos sin perder robustez en riesgo
- Empresas que ofrecen financiación o productos diferidos (retail, seguros, salud)
- Modelos de negocio que se beneficien de una experiencia de aprobación instantánea
