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El crédito al comercio creció un 11,7%  por encima de los 87.700 M€

El crédito a empresas del subsector Comercio se situó por encima de los 87.700 millones de euros en junio 2020, un 11,7% más respecto al mismo mes del año anterior, lo que representa un aumento de cerca de 9.000 millones de euros.

Actualizado 19 noviembre 2020  
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Redacción y Agencias
  
Dentro del sector Servicios, el crédito al Comercio es el que más ha crecido en términos absolutos desde que empezó la crisis del coronavirus, según un análisis elaborado por la consultora AIS Group, especialista en soluciones para la gestión del riesgo de crédito, en base a los últimos datos de stock de crédito publicados por el Banco de España.
El sector Comercio es uno de los que más está notando las consecuencias económicas de la pandemia. A pesar del aumento significativo de las ventas por canal digital, éstas no llegan a compensar la facturación de los puntos de venta. En el caso del pequeño comercio, el incremento de la compra online ha tenido un efecto general negativo, ya que muchos de estos negocios no están preparados para vender online.  Si se espera un aumento de las ventas en la recta final de año con campañas como el Black Friday, el Cyber Monday, la navideña o las Rebajas, pero esto no impide que sean muchos los comercios que se han visto obligados a recurrir a créditos, refinanciaciones y líneas avaladas por las administraciones, hasta el punto de que el saldo de créditos vivos del sector comercial es el más alto de todos los subsectores que se integran en Servicios, superando en unos 2.000 millones al de actividades inmobiliarias, que hasta diciembre de 2019 era el más elevado.  “Se trata de un incremento muy destacable, pues desde 2018 crecía a un ritmo mucho más bajo que oscilaba en tasas de entre el 2% y el 4%”, comenta Aguirre, economista y director comercial de AIS Group. 

Al superar los 87.700 millones de euros, los créditos al comercio suponen un 15% del total de la cartera de créditos a actividades productivas y una quinta parte del total prestado a las empresas del sector servicios. Según Aguirre, este crecimiento provocará un aumento notable de la morosidad en este tipo de compañías 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, recomienda tres estrategias donde tecnología, inteligencia de negocio y analítica desempeñan 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 décima 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”. 
Un segundo punto pasa por disponer de sistemas de alertas y la inteligencia artificial permite 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 responder 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.
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