En los últimos 5 años, el total de tarjetas ha aumentado en 16 millones de unidades, lo que supone un crecimiento del 24% respecto al 2014. Y se han pasado a realizar de 2.500 millones de operaciones a 3.900, es decir un 56% más.

A pesar de la fuerte competencia entre las distintas modalidades de pago que se ofrecen actualmente, los clientes prefieren este como su método de pago habitual, lo que supuso que el pasado año, los españoles realizaran compras por 147.431 millones de euros, por este método.

El pasado año, el número de tarjetas que conforman la red de medios de pago en España ascendió a 83,7 millones, de ellas, 36,6 millones son tarjetas de crédito y unos 47 millones son de débito. De media los españoles tenemos 2,2 tarjetas per cápita.

“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 -añade- que su ritmo de crecimiento está en tasas de dos dígitos”.

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.

En primer lugar, hay que controlar las tarjetas ya emitidas, para lo cual es recomendable poner en marcha sistemas de alertas para el seguimiento capaces de identificar comportamientos que denoten una probabilidad alta de caer en impago.

El segundo frente es la 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.

Como tercer y último frente está la detección del fraude. Aquí es donde la inteligencia artificial marca la gran diferencia. Las actitudes fraudulentas son muy variadas y utilizan nuevos métodos constantemente. “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 experto.