Datos alternativos: La clave para la evaluación crediticia

La evaluación crediticia tradicional basada en puntajes e historiales crediticios se está transformando continuamente. La inclusión financiera y la creciente necesidad de crédito por parte de personas sin historial crediticio o con uno limitado, exigen nuevas herramientas para evaluar a los usuarios.

Es aquí donde los datos alternativos cobran protagonismo, que incluyen, principalmente información adicional que puede revelar aspectos importantes sobre la capacidad de pago, solvencia y el riesgo crediticio.

Según un estudio de Experian, solo el 30% de los adultos en México tienen un historial crediticio formal, lo que limita su acceso a financiamiento y oportunidades económicas.

Para contrarrestar esta problemática, los datos alternativos transforman la manera en que las instituciones financieras evalúan a sus clientes. Al ofrecer una visión más completa y detallada, permiten una toma de decisiones más informada, promoviendo una mayor inclusión financiera y optimizando el manejo del riesgo.

¿Qué son los datos alternativos y por qué son importantes?

Los datos alternativos, también conocidos como data alternativa, son todo tipo de información que pueda ser utilizada para evaluar la solvencia crediticia de un individuo, pero que no se encuentra en un informe crediticio tradicional.

Estos datos abarcan una amplia gama de fuentes; desde pagos de servicios públicos y alquileres hasta actividad en redes sociales, hábitos de navegación en línea, información laboral, entre otros.

La relevancia de los datos alternativos radica en su capacidad para proporcionar una visión más completa y precisa de la situación financiera de un individuo, especialmente para aquellos que carecen de un historial crediticio formal. Los modelos de puntuación crediticia que incluyen datos alternativos son un 20% más precisos que los modelos tradicionales.

En esta ocasión, no haremos énfasis en los datos sintéticos, sin embargo es importante mencionar que son cruciales para la protección de la privacidad, la reducción de sesgos y la validación de modelos, proporcionando una herramienta efectiva en el campo de la analítica y el aprendizaje automático.

Al combinar datos tradicionales con datos alternativos y sintéticos, se crea una base sólida para promover la inclusión financiera, mejorar la precisión en la evaluación crediticia, y facilitar la innovación en los servicios financieros.

¿Cómo se utilizan los datos alternativos en la evaluación crediticia?

Los datos alternativos permiten desarrollar modelos de puntuación crediticia más precisos e inclusivos. Al incorporar información adicional, más allá de los datos tradicionales, estos modelos ofrecen a las instituciones financieras una visión más completa del perfil crediticio de los clientes.

• Evaluar la solvencia de los usuarios sin historial crediticio o con un historial limitado.
• Identificar usuarios de alto riesgo que podrían ser pasados por alto por los métodos tradicionales.
• Ofrecer mejores términos de crédito a usuarios con buen comportamiento financiero.

Esto no solo mejora la precisión en la evaluación del riesgo, sino que también facilita una toma de decisiones más inteligente y adaptada a las necesidades individuales, promoviendo soluciones financieras accesibles:

Datos Alternativos para una evaluación crediticia más completa

Según un estudio de McKinsey & Company; las instituciones financieras que utilizan datos alternativos para evaluar la solvencia crediticia reportan una reducción en la tasa de morosidad de hasta el 30%.

A continuación, presentamos ejemplos de datos alternativos que enriquecen la evaluación crediticia:

• Información de pagos: Historial de pagos de servicios públicos, alquileres, suscripciones, préstamos estudiantiles, etc.
• Datos de telecomunicaciones: Tiempo de permanencia con un proveedor de telefonía móvil, historial de pagos de facturas, uso de datos y más.
• Datos de redes sociales: Actividad en redes sociales, interacciones con amigos y familiares, tipo de contenido compartido.
• Datos de comportamiento en línea: Historial de compras en línea, hábitos de navegación, uso de plataformas de comercio electrónico.
• Información laboral: Datos de empleo, ingresos, estabilidad laboral, tipo de contrato.
• Datos demográficos: Educación, nivel de ingresos, situación familiar, lugar de residencia, etc.

Cómo los datos están revolucionando la evaluación crediticia

Con el avance continuo de la tecnología y la creciente disponibilidad de datos, el uso de datos alternativos se volverá cada vez más relevante en la industria financiera. Sin embargo, para maximizar su impacto, es crucial integrar estos datos con la Inteligencia Artificial Generativa.

Esta combinación potencia la evaluación crediticia al proporcionar un análisis más detallados y adaptado. La integración de datos alternativos con la Inteligencia Artificial Generativa optimiza el proceso mediante un motor de decisiones automatizado, que no solo facilita una inclusión financiera más efectiva y precisa, sino que también reduce el riesgo de fraude y aumenta significativamente la tasa de aprobación.

Beneficios de un Motor de Decisiones integrado con IA Generativa y Data Alternativa

• Segmentación precisa: Empleamos Datos Alternativos para crear perfiles detallados de clientes potenciales, permitiendo una segmentación precisa y campañas de marketing más efectivas.



• Evaluación crediticia automatizada: Nuestra amplia base de datos alternativos, basada en huella digital, redes sociales, comportamientos en la web y más, nos permite realizar evaluaciones crediticias precisas, minimizar riesgos y fraudes.



• Permisos del usuario: Garantizamos la seguridad y privacidad de los datos, ya que contamos con un exhaustivo tratamiento y protección de los usuarios.



• Mejorar la experiencia del cliente: La integración de datos alternativos e IA generativa permite personalizar ofertas y acelerar respuestas, ofreciendo una experiencia más ajustada y satisfactoria para el cliente.



• Reducir el riesgo de morosidad y fraude: Identificamos señales de alerta y patrones de fraude para minimizar morosidad y proteger la cartera de crédito.

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