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En 2021 bajó la deuda del Comercio y subió la de la Hostelería según AIS Group

Las empresas del sector servicios concentran casi el 75% de los créditos a actividades productivas en España, superando a fecha de junio de 2021 los 413.860 millones de euros, según el informe "Evolución del crédito a empresas en España 2021", 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

Published in Madrid the in Nacional , Finanzas , Sociedad , Turismo , Tecnología , Digital

Durante el primer semestre del año los créditos en este sector descendieron 245 millones de euros (un -0,1%), si bien la tasa de variación anual pasó del 8% en junio de 2020, fecha en que la cartera marcó su máximo del año con un stock superior a 420.000 millones, a un -1,6% al cierre del primer semestre de 2021, el primer indicador negativo desde que estalló la pandemia.

La tasa de morosidad entre las empresas de servicios se mantiene en el 4,7%, un registro idéntico al de diciembre de 2020, y el saldo de préstamos dudosos se sitúa cercano a los 19.525 millones de euros, escasamente 37 millones por debajo de la cifra de cierre del ejercicio anterior, si bien representa el 69% del total de créditos dudosos de los destinados a actividades productivas.

El comercio reduce su endeudamiento
Las empresas del subsector comercio son, junto con las de actividades inmobiliarias, las únicas que han reducido el volumen de créditos vivos en la primera mitad de 2021. Ambas agrupan más del 40% del total de créditos a empresas de servicios y arrastran el resultado global del sector.

En los primeros meses de 2021, el stock de crédito al comercio descendió casi 1.000 millones, la bajada más pronunciada tras la experimentada por las compañías industriales, situándose hoy en 85.860 millones de euros. También se redujo el saldo de créditos dudosos, un 5% en este periodo, colocándose por debajo de los 5.700 millones; con una tasa de morosidad, que pasó del 6,9% en diciembre de 2010 al 6,6% en junio de 2021.

La hostelería escala su morosidad
En la primera mitad de 2021 el total del crédito a las empresas hosteleras aumentó 9,5 millones de euros, una cifra poco relevante, si bien fue la cartera que más creció en el periodo de junio 2020 a junio 2021. Lo hizo en casi 1.400 millones de euros, un 4,1%. La de hostelería es la única cartera, junto con transportes, que todavía muestra tasas de variación interanual positivas a mitad de 2021.

Los últimos datos del stock de créditos concedidos a la hostelería lo sitúan en los 35.500 millones de euros. De ellos, 2.771 se califican como dudosos, frente a los 1.900 de diciembre 2020, lo que supone un aumento del 46%,el porcentaje más alto con diferencia. Este crecimiento se deja ver en la tasa de morosidad, que ha escalado del 5,3% de junio 2020 o el 5,4% de diciembre 2020 al 7,8% en junio 2021.

Inteligencia artificial para mantener crédito y morosidad bajo control
Una de las grandes preocupaciones de bancos y financieras es controlar el riesgo de crédito para que la morosidad no se dispare y, con ella, las provisiones necesarias y lo hacen aplicando la tecnología para mejorar la gestión tanto de la concesión de préstamos, como el seguimiento y la recuperación. Según el director de relaciones institucionales de AIS, el economista José Manuel Aguirre, “entre los proyectos que realizamos en AIS, cada vez es más frecuente el uso de técnicas como machine learning para desarrollar modelos de evaluación de solicitudes de préstamo, ya sea para operaciones con particulares, autónomos o empresas.” También es frecuente su uso en sistemas de seguimiento, como la generación de alertas tempranas que avisan de indicios de un posible deterioro de la cartera, e incluso en herramientas destinadas a la recuperación de impagados, para definir las estrategias de recobro más adecuadas para cada perfil y momento.

La razón es su gran poder predictivo -comparado con los métodos tradicionales- y su capacidad de optimización de las decisiones. La metodología machine learning, por ejemplo, permite considerar miles de variables en los análisis, por lo que el nivel de exactitud de los modelos predictivos que las utilizan es muchísimo más elevado, lo que es una característica muy valorada en el negocio financiero y más en el contexto actual.

“Tengamos en cuenta”, dice el economista, “que pese a lo que revelan las estadísticas actuales, se espera que haya un fuerte ascenso de la mora en los próximos meses y esto puede trastocar el escenario presente. Mejorar los sistemas de control para detectar señales de deterioro antes de que se transformen en impagos reales, es fundamental para bancos y financieras”.

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