1. Introducción

En el contexto actual de la financiación comercial, el Confirming se ha consolidado como una de las principales herramientas para la gestión de pagos y la financiación de proveedores. Sin embargo, a pesar de su crecimiento, las entidades financieras enfrentan desafíos en la personalización de las ofertas de financiación, la optimización del uso de líneas de crédito y la mejora de la eficiencia en la toma de decisiones.
En este marco, Alvantia ha desarrollado el proyecto BD+ML Apply Confirming, un sistema basado en Big Data y Machine Learning, diseñado para transformar el modelo operativo del Confirming mediante el análisis avanzado de datos y la automatización inteligente de la gestión de anticipos.
Este artículo presenta los fundamentos del proyecto, su enfoque tecnológico y el impacto en la optimización de la financiación comercial.

2. Retos en la Operativa del Confirming y Oportunidad de Innovación

El Confirming ha experimentado un crecimiento significativo, y representa actualmente cerca del 50% de los créditos comerciales financiados en España. Sin embargo, el modelo tradicional presenta limitaciones operativas que afectan su eficiencia y alcance:
• Baja personalización de la oferta: Las condiciones de anticipo suelen ser estándar y no adaptadas a las necesidades específicas de cada proveedor.
• Toma de decisiones basada en reglas fijas: No se explota adecuadamente el gran volumen de datos disponible para optimizar la oferta de financiación.
• Falta de automatización en la gestión de anticipos: Los procesos actuales requieren intervención manual y no aprovechan el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia.
Ante estos desafíos, BD+ML Apply Confirming introduce un modelo de aprendizaje automático, capaz de analizar grandes volúmenes de datos y optimizar la toma de decisiones en tiempo real.

3. Enfoque Tecnológico y Arquitectura del Sistema

El proyecto se basa en la combinación de Big Data y Machine Learning, estructurado en tres niveles de análisis:

Nivel 1: Análisis Masivo de Datos (Big Data)
Utilizando tecnologías como Talend y Apache Airflow, se procesan datos históricos de operaciones de Confirming para identificar patrones en el comportamiento de los proveedores.
Se analizan variables como:
• Historial de anticipos de cada proveedor, proveedor-contrato, cliente y contrato.
• Sensibilidad a cambios en tasas de descuento.
• Relación con la entidad financiera y su posición de riesgo.
• Estacionalidad y necesidades de liquidez.

Nivel 2: Modelado Predictivo con Machine Learning
Se implementan algoritmos de aprendizaje supervisado para optimizar la toma de decisiones.
Entre los modelos utilizados destacan:
• Random Forest
• XGBoost
• Máquinas de soporte vectorial
• Regresión logística
Empleados para la predicción de anticipos.

Nivel 3: Automatización y Personalización de la Oferta
El sistema genera recomendaciones dinámicas, ajustando en tiempo real las condiciones de anticipo en función de las características del proveedor.
Ejemplo de optimización: Un proveedor con baja propensión a anticipar facturas, pero con alta rentabilidad para la entidad, podría recibir una oferta más atractiva para maximizar su participación.

4. Resultados del Proyecto e Impacto en la Financiación Comercial

El desarrollo del proyecto BD+ML Apply Confirming ha demostrado mejoras tangibles en la operativa del Confirming entre las que destacan las siguientes:
• Mayor personalización de las ofertas de financiación, adaptadas a cada proveedor.
• Incremento del volumen de anticipos, optimizando la rentabilidad de las entidades financieras.
• Reducción del riesgo de inactividad en líneas de Confirming, mejorando la gestión del circulante.
• Automatización del proceso de toma de decisiones, reduciendo tiempos operativos y minimizando intervención manual.
• Optimización del pricing de las operaciones de Confirming según el proveedor

5. Conclusiones y Futuro del Proyecto

El éxito de BD+ML Apply Confirming demuestra el potencial de la inteligencia artificial en la financiación comercial. La combinación de Big Data y Machine Learning permite no solo optimizar la operativa del Confirming, sino también transformar la relación entre entidades financieras y proveedores.
A futuro, Alvantia continuará evolucionando la solución, integrando:
• Modelos de refuerzo de aprendizaje para optimizar aún más las decisiones en tiempo real.
• Explicabilidad de los modelos para mejorar la transparencia en la toma de decisiones, utilizando herramientas como Shap Values, Lime y feature importance de Ensemble Models.
• Aplicación en mercados internacionales, expandiendo la solución a nuevas geografías.
Con este enfoque, BD+ML Apply Confirming se posiciona como una referencia en la digitalización y optimización del Confirming, contribuyendo al desarrollo de una financiación comercial más eficiente e inteligente.

Este proyecto ha sido financiado por la Unión Europea a través de los fondos Next Generation.