Las compras con tarjeta batieron un nuevo récord en España en 2018

En 2018, el número de tarjetas que conforman la red de medios de pago en España ascendió a 83,7 millones : 36,6 millones son tarjetas de crédito y unos 47 millones son de débito. De media los españoles tienen 2,2 tarjetas per cápita .

Desde 2014, el total de tarjetas ha aumentado en 16 millones de unidades , lo que supone un crecimiento del 24%. Pero no sólo ha aumentado el número de tarjetas, sino también la cantidad de operaciones. En este periodo de tiempo se ha pasado de realizar 2.500 millones de operaciones por este medio a 3.900 millones, un 56% más.

«Si bien se desaceleró en algunos años, el total de operaciones no pasó nunca a tasas de crecimiento negativas , ni siquiera durante la crisis», comenta José Manuel Aguirre, economista y director comercial de AIS Group. «Hoy destaca que su ritmo de crecimiento está en tasas de dos dígitos », añade Aguirre.

Según los expertos de AIS, ante el repunte del crédito al consumo (incluido el de las operaciones con tarjeta) y dada la preocupación del Banco de España porque este crecimiento no se transforme en un aumento de la morosidad y en un deterioro de la cartera de las entidades que pueda poner en riesgo la economía, conviene que la banca tome medidas preventivas en la gestión de su riesgo en general, pero en el derivado de las tarjetas de crédito en particular.

Para combatir los riesgos principales derivados de uso masivo de las tarjetas de crédito, según AIS Group hay que atender tres frentes principales «y en los tres, la implementación de técnicas de inteligencia artificial (IA) como el "machine learning" tiene mucho que aportar», afirma Pere-Joan Ventura, director del área de modelos de riesgo de crédito de AIS Group.

Desde la consulora señalan una serie de aspectos que se deben tener en cuenta a la hora de hacer frente a los principales peligros que pueden generarse debido a la utilización masiva de tarjetas de crédito:

- Control de las tarjetas ya emitidas . En este sentido, apuntan que es «recomendable» poner en marcha sistemas de alertas para el seguimiento capaces de identificar comportamientos que denoten una probabilidad alta de caer en impago, para lo cual el «machine learning» puede resultar de gran utilidad.

- Concesión de nuevas tarjetas . Aunque prácticamente todas las entidades financieras disponen de sistemas de «scoring» que determinan a quién otorgan las tarjetas, la aplicación de modelos de inteligencia artificial puede lograr un «salto cualitativo», defienden desde AIS Group. «Se trata de herramientas –dice Ventura– que recopilan toda la información transaccional de las personas que solicitan una tarjeta, no sólo la del propio banco, sino la de todas las entidades con las que opera, de modo que obtengamos un retrato mucho más completo que nos permita decidir si de acuerdo a su perfil es conveniente conceder».

- Detección del fraude . Como subrayan desde la consultora, en este terreno es donde la inteligencia artificial «marca la gran diferencia»: «La IA posibilita el análisis a tiempo real de la operativa, evaluando si las operaciones están siendo capciosas y aprende automáticamente de los comportamientos que observa, siendo capaz de detectar el fraude con un acreditado grado de eficacia”, concluye el director del área de modelos de riesgo de crédito de AIS Group.