Las pequeñas empresas tienen muchas formas de obtener financiación, pero muchas son rechazadas por motivos equivocados.
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Las tasas de denegación de préstamos a pequeñas empresas en Estados Unidos siguen siendo obstinadamente altas, un escenario en el que todos pierden. Retener el crédito impide que las empresas privadas de capital crezcan y priva a los prestamistas de ingresos: literalmente están dejando dinero sobre la mesa.
En 2024 (el año completo más reciente para el que hay datos disponibles), el 41% de los solicitantes recibieron todos los fondos que solicitaron, el 36% recibió algo y el 24% no recibió ninguno, según la Encuesta de préstamos para pequeñas empresas (SBCS). En comparación con 2019, en 2024 un número significativamente menor de empresas obtuvieron aprobación total para financiación: el 51% frente al 62%. Entre los tipos de préstamos, los solicitantes de un préstamo o línea de crédito (LOC) de la Administración de Pequeñas Empresas tuvieron una tasa de denegación del 45% en 2024, más del doble de la tasa del 21% en todos los tipos.
A pesar de la creciente demanda de préstamos para pequeñas empresas por parte de los grandes bancos, el Banco de la Reserva Federal de St. Louisa señala que en los últimos años ha habido una disminución constante en la oferta de capital proporcionada por los bancos a las pequeñas empresas. A nivel nacional, entre 2019 y 2023, los préstamos bancarios en términos de dólares reales disminuyeron un 18%.
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En teoría, los bancos deberían estar dispuestos a otorgar préstamos de la SBA dados los riesgos reducidos. Los préstamos de la SBA (principalmente 7(a)) brindan financiamiento de hasta $5 millones con tasas de interés competitivas y limitadas, plazos de pago prolongados y pagos iniciales más bajos. La SBA cubre una parte importante del préstamo si el prestatario incumple. Para la mayoría de los préstamos 7(a) de la SBA, la SBA garantiza hasta el 85% para préstamos de $150,000 o menos y el 75% para préstamos de más de $150,000.
Muchos banqueros ven los préstamos 7(a) de la SBA como una parte importante de su conjunto de herramientas para atender a sus clientes de pequeñas empresas. Un préstamo 7(a) puede ayudar a un banco a dar el «sí» a otorgar un préstamo a un prestatario que no califica o está a punto de calificar para un préstamo convencional.
Sin embargo, los préstamos bancarios de la SBA también implican una pesada carga administrativa, largos tiempos de procesamiento (60 a 120 días) y trámites complejos. Las tasas de interés a menudo están limitadas. Los bancos más grandes a veces descubren que procesar préstamos más pequeños de la SBA no es tan rentable como préstamos corporativos más grandes, ya que el costo administrativo de suscribir un préstamo de $100,000 es similar a un préstamo de un millón de dólares.
Además, la SBA tiene diferentes requisitos de elegibilidad. Su regla de mérito en otros lugares exige que una pequeña empresa no debe poder obtener el financiamiento necesario en términos razonables de fuentes convencionales no gubernamentales para calificar para un préstamo garantizado por la SBA. Esta regla garantiza que el apoyo federal ayude a las empresas que realmente están desatendidas al exigir a los prestamistas que documenten por qué el prestatario no puede obtener un crédito convencional.
Los solicitantes de préstamos de la SBA a menudo son rechazados porque no pueden cumplir con el índice de cobertura del servicio de la deuda de la SBA. DCSR mide la capacidad de una empresa para pagar préstamos, calculada como ingreso operativo neto/servicio de deuda total, y los prestamistas generalmente requieren 1,25 veces o más (es decir, 1,25 dólares de ingresos por cada dólar de deuda) para garantizar un flujo de caja suficiente.
Dinero dejado sobre la mesa
Los bancos que otorgan préstamos SBA 7(a) pueden vender la porción garantizada (75% a 85%) en el mercado secundario con una prima. Al rechazar estos préstamos, están renunciando a este ingreso inmediato por comisiones. Pierden ingresos por intereses de la parte del préstamo que conservan (normalmente entre el 15% y el 25%) y los ingresos por comisiones generadas por el servicio del préstamo.
El rechazo de un préstamo de la SBA a menudo significa la pérdida total de un cliente de pequeña empresa. Estos clientes suelen requerir otros servicios. Estos incluyen cuentas corrientes, servicios de nómina y tarjetas de crédito y representan sólidas oportunidades de venta cruzada que se pierden cuando se rechaza un préstamo de la SBA.
Al mismo tiempo, cuando los bancos tradicionales rechazan los préstamos de la SBA, ceden participación de mercado a prestamistas no bancarios (especialmente empresas de tecnología financiera) que están aumentando su participación en los préstamos a pequeñas empresas. Las estimaciones de la industria han encontrado que las empresas de tecnología financiera ahora generan entre el 10% y el 15% del volumen de préstamos para pequeñas empresas en los Estados Unidos. Si bien esto representa una proporción relativamente pequeña del total de dólares en comparación con los bancos tradicionales, las fintech atienden a casi el doble de prestatarios de pequeñas empresas.
La IA puede ayudar
Si bien de ninguna manera es una panacea para reducir las tasas de rechazo de préstamos de la SBA, la inteligencia artificial (IA) tiene mucho que ofrecer. Implementada de manera efectiva, la IA puede agilizar el proceso de solicitud, proporcionar evaluaciones de riesgos más precisas utilizando datos alternativos y reducir significativamente los tiempos de aprobación de préstamos.
Los modelos de préstamos tradicionales a menudo pasan por alto a las empresas con un historial crediticio limitado. La IA analiza una gama más amplia de fuentes de datos, incluidos patrones de flujo de efectivo, datos de software de contabilidad e historial de pagos de facturas. Al hacerlo, ofrece una visión más holística de la solvencia de un prestatario, ayudando a los prestamistas a identificar empresas que de otro modo serían solventes y que podrían rechazarse utilizando un análisis menos riguroso de las fuentes de datos.
Los préstamos de la SBA implican mucho papeleo y una pesada carga administrativa, mientras que el ingreso manual de datos y la revisión de documentos están sujetos a errores humanos. Los sistemas basados en IA automatizan la recopilación, el procesamiento y la verificación de documentos financieros, como declaraciones de impuestos y extractos bancarios, reduciendo errores y garantizando que las solicitudes sean completas y precisas.
Al automatizar tareas que consumen mucho tiempo, como la selección inicial y el análisis de datos, la IA puede potencialmente reducir el cronograma de aprobación de préstamos de semanas a días o incluso minutos. Un procesamiento más rápido significa que las empresas reciben decisiones más rápidas y pueden volver a solicitar o buscar financiación alternativa antes si son rechazadas, lo que reduce las demoras generales.
Los modelos de IA también pueden ayudar a garantizar decisiones coherentes y objetivas basadas únicamente en datos, lo que puede mitigar el sesgo humano en las decisiones crediticias y ampliar el acceso al crédito para las poblaciones desatendidas.
Capitalizar un mercado en crecimiento
A pesar de los desafíos que enfrentan las pequeñas empresas para obtener crédito, el mercado general sigue siendo grande y continúa creciendo. El Departamento del Tesoro de Estados Unidos estima que el mercado de préstamos para pequeñas empresas en Estados Unidos está valorado en más de 1,4 billones de dólares. De enero de 2020 a enero de 2025, la creación de nuevas pequeñas empresas aumentó un 50%, con un récord de 430.000 nuevas solicitudes de negocios cada mes en 2024 y creando el 70% de los nuevos empleos netos.
Durante el primer trimestre del año fiscal 2025, la SBA alcanzó su segundo volumen de préstamos 7(a) más alto desde 1991. El rápido crecimiento de los préstamos más pequeños del programa, aquellos de menos de $150,000, está impulsando la expansión de la cartera. Entre los casi 45,000 préstamos 7(a) aprobados al 10 de abril, la gran mayoría (81%) son por $500,000 o menos, y más de la mitad son por montos de $150,000 o menos.
Para aprovechar al máximo esta oportunidad –y no ceder más espacio a las fintech expertas en tecnología– los bancos deberían utilizar las soluciones de inteligencia artificial con prudencia. La IA puede marcar la mayor diferencia cuando se trata de análisis de datos y evaluación inicial.
Puede existir la tentación de automatizar el proceso de solicitud de préstamo tanto como sea posible, pero se recomienda a los bancos que tengan precaución. La dependencia excesiva de los chatbots puede ser perjudicial en las solicitudes de préstamos, ya que luchan por lidiar con la complejidad, los matices y la naturaleza de las decisiones financieras de alto riesgo. El resultado suele ser la frustración del usuario y, a veces, incluso riesgos para la seguridad.
En última instancia, la banca es un negocio centrado en las personas y basado en la confianza, las relaciones con los clientes y los servicios de asesoramiento personalizados. Si bien la IA es cada vez más importante para mejorar el desempeño, la interacción humana sigue siendo clave para tomar decisiones importantes, como aprobar o no un préstamo para pequeñas empresas.
