La cartera de crédito a la Industria creció un 9% en el primer semestre de 2022, hasta alcanzar un saldo total de casi 118.000 millones de euros, según el informe "Evolución del crédito a empresas en España 2022", elaborado en base a datos del Banco de España por la consultora AIS Group, especialista en la aplicación de inteligencia artificial e inteligencia de negocio a la gestión del riesgo de crédito

Con este repunte, el más elevado entre todos los sectores productivos, termina la tendencia a la reducción de esta cartera experimentada en 2021, cuando cerró con un total de 109.893 millones de euros en créditos vivos.

Cabe destacar que la industria es uno de los sectores que se ha visto más afectado por la guerra de Ucrania, con la consecuente disminución de insumos sobre todo materias primas, y por la creciente inflación, producto del aumento del costo de la energía. Este último efecto implica un golpe muy duro para el sector que ha incrementado sus necesidades de financiación para afrontar estos mayores costos.

En cuanto a créditos dudosos, la industria acumula el 17% del total de ellos con una cartera cuyo saldo a final del primer semestre de 2022 era ligeramente superior a los 4.380 millones de euros, unos 475 millones de euros por debajo del registro de diciembre de 2021 y más de 765 millones por debajo del junio de 2021. Esto ha permitido rebajar su tasa de mora hasta el 3,7%.

Según el estudio de AIS Group, se mantiene la tendencia ya observada al cierre del ejercicio 2021, y continúan los descensos generalizados en el volumen de créditos en prácticamente todos los sectores, salvo en las actividades relacionadas con el sector primario (agricultura, ganadería, pesca, caza y silvicultura), el comercio y la industria, que han visto crecer el saldo de sus carteras.

A pesar de las variaciones, el peso del crédito en cada sector apenas ha variado de lo que es el marco habitual. Así el grueso de los préstamos, el 70%, se destinan a compañías del sector servicios, mientras que los otorgados a la industria representa el 20,7%. La construcción concentra el 4,7% y el sector primario apenas supone el 4% del total.

Pese a todas las alertas de un previsible aumento de la mora, las estadísticas no reflejan todavía este ascenso. Más bien lo contrario, el saldo de créditos dudosos ha menguado en casi 2.500 millones de euros, lo que ha provocado una rebaja de cuatro décimas en la tasa de morosidad, que en el último ejercicio ha bajado del 5% al 4,6%.

"La Industria es uno de los sectores más afectados por la escasez de materias primas, el incremento de sus costes y el precio desbocado de la energía, una situación que explica el crecimiento del endeudamiento del sector, agravado por la inflación galopante"  comenta David Fernández, director comercial de AIS. "Un escenario -añade- donde el futuro inmediato viene marcado tanto por la inflación como por la subida de los tipos de interés del Banco Central Europeo".

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.