Scoring Crediticio: La fusión de datos tradicionales y alternativos para aumentar la conversión de créditos

El scoring crediticio ha evolucionado significativamente; ya no se limita al historial crediticio tradicional. La fusión de datos tradicionales (historial de pagos, ingresos, deudas) y datos alternativos (comportamiento en redes sociales, historial de compras en línea) está revolucionando la forma en que se evalúa la solvencia de un individuo o empresa.

Esta nueva aproximación, potenciada por big data, inteligencia artificial y machine learning, ofrece una visión más completa y precisa del perfil de riesgo, lo que se traduce en una mayor conversión de créditos.

Según datos de Iupana, el 87% de prestamista que utiliza datos alternativos lo hace para evaluar con mayor precisión a los clientes con poca información bancaria o sin expediente y el 64% mejora su evaluación de riesgos entre los consumidores no bancarizados.

Históricamente, el scoring crediticio, basado en datos tradicionales contemplaba información proporcionada por burós de crédito, como el historial de pagos, el nivel de endeudamiento y la duración de las cuentas. Sin embargo, esta visión limitada tenía algunas desventajas:

Exclusión de segmentos de la población: Muchos consumidores, especialmente los jóvenes o aquellos con poco historial crediticio, quedaban fuera del sistema tradicional.
Incapacidad para capturar el comportamiento financiero en tiempo real: Los datos de los burós de crédito suelen tener un retraso, lo que dificulta la evaluación de cambios recientes en la situación financiera de un individuo.

¿Cómo la fusión de datos alternativos y tradicionales revolucionan el scoring crediticio, minimizando riesgos?

Los datos alternativos son información financiera y no financiera que va más allá del historial crediticio tradicional, abarcan una amplia gama de datos no convencionales; como el comportamiento en redes sociales, el historial de pagos de servicios públicos, hábitos de consumo en línea, datos de telecomunicaciones y otros indicadores; ofrecen una visión más completa y actualizada de la situación financiera del solicitante.

Un estudio realizado por FICO, una de las principales empresas de análisis de riesgo, demostró que el análisis de datos de redes sociales puede mejorar significativamente la precisión de los modelos de scoring crediticio. Al analizar las conexiones de un individuo en redes sociales, es posible inferir su nivel de responsabilidad, estabilidad y capacidad para cumplir con sus obligaciones financieras.

Maximiza tu scoring crediticio: Beneficios de fusionar Datos Tradicionales y Alternativos

• Mayor precisión en la evaluación del riesgo: Los modelos de scoring crediticio basados en la fusión de datos alternativos y tradicionales son más precisos al predecir la probabilidad de impago.
• Aumento de la conversión de créditos: Al evaluar a un mayor número de solicitantes, las instituciones financieras pueden aumentar su cartera de clientes.
• Reducción del riesgo crediticio: Los modelos de scoring más precisos permiten identificar a los mejores candidatos, minimizando las pérdidas por impagos.
• Mejora de la experiencia del cliente: Procesos de evaluación más rápidos y personalizados, lo que permite que los usuarios puedan obtener un crédito en minutos.
• Mayor precisión: Los modelos de evaluación que combinan datos tradicionales y alternativos reducen el riesgo para las instituciones financieras.
• Inclusión financiera: Personas con poco o ningún historial crediticio ahora tienen la oportunidad de acceder a créditos.

Por otro lado, resulta importante mencionar que la data integrada con la inteligencia artificial generativa y el machine learning son fundamentales para procesar y analizar grandes volúmenes de datos. Al aplicar algoritmos avanzados, es posible identificar patrones complejos en los datos y construir modelos de scoring crediticio altamente precisos y personalizables.

La fusión de datos tradicionales y alternativos está transformando el scoring crediticio, ofreciendo oportunidades sin precedentes para aumentar la inclusión financiera, mejorar la experiencia del cliente y aumentar la conversión de créditos. Las empresas que adopten esta solución estarán mejor posicionadas para competir en un mercado cada vez más digital y exigente.

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