Boada

El comercio internacional es cada vez más dinámico, pero también complejo. Las empresas se enfrentan a múltiples factores de incertidumbre como fluctuaciones en divisas, tensiones geopolíticas, riesgos de crédito o interrupciones en las cadenas de suministro que, si bien muchos de ellos no han cambiado a lo largo del tiempo, sí surgen más rápido o les afectan más, debido a la creciente internacionalización. 

Este punto hace que sea más necesario que nunca anticiparse a estos riesgos. Para ello, la analítica predictiva y el uso de herramientas de Business Intelligence (BI) adquieren un papel decisivo en su gestión y control.

¿Qué es la analítica predictiva?

La analítica predictiva implica el uso de técnicas estadísticas avanzadas, aprendizaje automático y minería de datos para predecir eventos futuros partiendo tanto de la información histórica como de la actual. El objetivo es detectar patrones y tendencias que permitan anticiparse a potenciales problemas y tomar decisiones estratégicas informadas. Las técnicas más usadas incluyen herramientas como:

•    Sistemas de regresión estadística.
•    Modelos de redes neuronales.
•    Arboles de decisión.
•    Clustering y análisis de series temporales.

Sobre estos métodos, de uso común en muchas empresas desde hace décadas, se están aplicando nuevas formas de análisis como es el Business Intelligence (BI). Este proporciona a las empresas la capacidad de recopilar, procesar, analizar y visualizar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes, lo que proporciona multiplicidad y trazabilidad de mucha información. Así, datos extraídos de todo tipo de transacciones comerciales o bases de datos aduaneras e incluso plataformas sociales, entre otros, pueden ser analizados con mayor facilidad. La capacidad de transformar estos datos en información útil permite a las organizaciones una mejor comprensión de los riesgos potenciales y su anticipación efectiva.

Principales aplicaciones prácticas del Business Intelligence en la gestión del riesgo comercial

Las aplicaciones prácticas son muchas, destacando: 

Riesgo financiero y de divisas: al monitorizar sus fluctuaciones en tiempo real, proporcionando modelos predictivos que permiten a las empresas diseñar estrategias efectivas de cobertura financiera y mitigación de riesgos asociados a las divisas a través de simulaciones de múltiples escenarios.

Riesgo crediticio y de contraparte: usa datos históricos aplicados a patrones actuales. Esto permite una mejor evaluación de la solvencia financiera y del comportamiento de pagos de empresas e individuos. Las empresas pueden establecer alertas tempranas ante riesgos emergentes y adaptar políticas financieras según las circunstancias cambiantes. En este contexto, el seguro de crédito adquiere un papel fundamental. La combinación de analítica predictiva con seguros de crédito permite optimizar su uso ante posibles impagos, permitiendo una mayor estabilidad operativa y la expansión a nuevos mercados.

Riesgos regulatorios y aduaneros: ayudando a adaptarse a un marco normativo y regulatorio diverso y cambiante. Mediante herramientas de Business Intelligence, las empresas pueden hacer un seguimiento activo de cambios regulatorios a nivel internacional y evaluar el impacto potencial de estos cambios en sus operaciones comerciales.

Riesgos de cadena de suministro: una interrupción en la cadena de suministro puede provenir de diversos factores como conflictos políticos, desastres naturales, pandemias, problemas laborales o técnicos. Utilizando analítica predictiva, las empresas pueden anticiparse a estos eventos y evaluar probabilidades trabajando en posibles escenarios que les permitan identificar puntos vulnerables en su cadena logística para fortalecerlos. Todo ello ayuda a las empresas establecer planes de contingencia, gestionar stocks de seguridad de forma eficiente y mantener niveles adecuados de inventario para minimizar el impacto negativo de cualquier interrupción.

Valor añadido del seguro de crédito y la analítica

El seguro de crédito ofrece seguridad en el comercio internacional al proteger a las empresas frente al riesgo de impago. Cuando se combina con la analítica predictiva, las empresas pueden no solo mitigar riesgos, sino anticiparse proactivamente a ellos, identificando qué clientes y transacciones presentan mayores probabilidades de incumplimiento.

Esto no solo asegura la continuidad operativa, sino que además permite optimizar la asignación de recursos financieros, mejorar la gestión del flujo de caja y fortalecer las relaciones comerciales al ofrecer términos de crédito más competitivos y seguros.

Por todo ello, la implementación efectiva de analítica predictiva y Business Intelligence, junto con herramientas clave como el seguro de crédito, es un punto diferencial para las empresas que operan en comercio internacional. Su combinación permite gestionar sus riesgos de manera proactiva, conseguir operaciones comerciales más eficientes y rentables, y aumentar su ventaja competitiva en un entorno globalizado complejo.