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Datos alternativos aumentan acceso a créditos

Si alguna vez te has enfrentado a solicitar un crédito importante en la banca tradicional, recodarás que no es tan fácil, especialmente si tienes un historial crediticio pobre.

Hemos hablado de la responsabilidad de los bancos para garantizar que sus créditos sean pagados otorgando sus recursos a personas que muestran la capacidad y responsabilidad de pago.

Pero las Fintech están desarrollando modelos de comportamiento crediticio que apoyan con información adicional a la que se obtiene a través de los expedientes de crédito de las Sociedades de Información Crediticia, mejor conocidas como buró de crédito

La gran mayoría de las personas en una sociedad con poca cultura financiera y un gran porcentaje de recursos obtenidos por la economía informal no reúne los requisitos que los bancos requieren para otorgar créditos.

La población en México es joven y su ingreso al mercado del crédito es tardío, algunos pueden vivir en zonas poco bancarizadas y con una fuerte cultura de comercio en efectivo, lo que los convierte en agentes productivos, pero con nula posibilidad de obtener créditos.

Para ellos las Fintech han ido desarrollando modelos de previsión de crédito que se basan en datos alternativos.

Los datos alternativos pueden definirse libremente como información financiera que, por lo general, no es recopilada por las Sociedades de Información Crediticio, aunque puede ser proporcionada por los clientes mientras buscan crédito.

Cubre un amplio espectro de fuentes que van desde análisis de flujo de caja de cuentas bancarias, patrones de uso de tarjetas de crédito, hasta hechos financieros no bancarios como préstamos de día de pago, alquileres, facturas de servicios públicos como gas, electricidad, historial de pagos de TV por cable, teléfono celular, y internet y pagos similares Los registros públicos, tales como educación y antecedentes laborales, propiedad de activos, actividades en línea y en redes sociales son otras fuentes notables.

Algunas empresas muy imaginativas han desarrollado modelos de predicción de pago basados en la regularidad de conducta de su solicitante, si es puntual en el trabajo y tiene una rutina que confirma su entrega al trabajo y sus actividades diarias. La forma en cómo recopilan esta información es a través del GPS de sus teléfonos móviles que descargan mediante una aplicación.

La idea es innovadora. Pagar el alquiler y las facturas de servicios públicos a tiempo demuestra un comportamiento responsable; buena formación académica muestra potencial de empleo.

Un trabajo estable durante un período de tiempo razonable indica confiabilidad y una fuente regular de ingresos. La propiedad de los activos, como la compra de un artículo minorista en cuotas y el pago oportuno, demuestra el respeto de los compromisos financieros.

Si bien ninguno de ellos presenta un caso sólido individualmente, la agregación de detalles tan inocuos puede presentar a una persona responsable que de otro modo podría ser desestimada por arriesgada y no calificada.

Hasta ahora este ha sido un modelo de negocio de las Fintech, pero los datos alternativos podrían ayudar a los bancos a tomar decisiones informadas y mejorar el acceso a las personas que no tienen información crediticia que las respalde.

Y no hay duda de que las Fintech se han adelantado a los bancos al usar con herramientas de inteligencia artificial para crear modelos predictivos para medir la solvencia crediticia del cliente y el potencial de riesgo. Algunos de ellos han ido un paso más allá y están experimentando para crear un proceso alternativo de calificación crediticia.

Esto puede ser beneficioso para todos, ya que pueden aumentar la base de clientes, mientras que los desatendidos pueden obtener mejores condiciones en comparación con los préstamos más caros o sin préstamos bajo el sistema de crédito tradicional.

Una de las ventajas de los datos alternativos es que están más actualizados y se pueden recopilar en cualquier momento, incluso en tiempo real, sin comprometer la calificación crediticia de los buró de crédito

Los datos alternativos leídos junto con los datos financieros estructurados tradicionales pueden constituir una fórmula efectivo al abrir puertas para el segmento sin explotar y exponer señales de alerta sutiles para los clientes principales cuyo crédito puede parecer saludable.

Es posible que los datos alternativos nunca reemplacen el sistema formal de los buró de crédito y los análisis de datos tradicionales, pero pueden ser un abrir nuevas alternativas de crédito para aquellos que no logran superar las rígidas reglas de los bancos.
Los datos alternativos serán el futuro de la inclusión financiera y los bancos que lo aprovechen tendrán una ventaja competitiva sobre aquellos que dependen estrictamente de las métricas crediticias tradicionales.
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