Cómo las nuevas fuentes de datos ayudan a los prestamistas a crecer en rentabilidad

La mayor oportunidad que tienen los prestamistas para aumentar su rentabilidad está en la selección de riesgo: decidir a quién otorgar préstamos y a qué precio. Por eso, para mantenerse a la vanguardia en el entorno actual, los prestamistas deben poder ajustar sus decisiones de riesgo de forma continua. Sin embargo, para hacerlo con eficacia, es necesario basarse en datos.

Al aprovechar fuentes de datos confiables en sus procesos de decisión, los prestamistas pueden realizar evaluaciones crediticias precisas e informadas y automatizarlas a escala. Como resultado, pueden reducir sus tasas de pérdida, hacer crecer sus productos actuales con el riesgo bajo control y ofrecer nuevos productos de crédito con confianza.

Este artículo se centra en las fuentes de datos más valiosas que usan hoy los prestamistas y en cómo las integran para impulsar un crecimiento rentable.

Conclusiones clave

• Los prestamistas más avanzados aprovechan nuevas fuentes de datos para optimizar las decisiones de crédito y aumentar la rentabilidad en el entorno actual de tasas de interés altas
• En el crédito al consumo, los datos de los burós de crédito son la fuente más establecida y ofrecen a los prestamistas una comprensión inmediata del historial crediticio del prestatario
• Para consumidores con historial crediticio limitado y préstamos a pequeñas empresas, los prestamistas usan cada vez más datos de open banking para evaluar el comportamiento financiero y tomar decisiones de crédito más inclusivas
• Además, los prestamistas avanzados de pymes se conectan con proveedores de datos contables para obtener información en tiempo real sobre la situación financiera de una empresa y otorgar préstamos a un grupo más amplio de empresas
• En mercados desatendidos por las instituciones financieras tradicionales, donde los datos financieros tradicionales son escasos, los prestamistas usan fuentes de datos alternativas, como los datos de telefonía móvil, para evaluar la solvencia del prestatario y promover la inclusión financiera
• Para integrar estas fuentes de datos en flujos automatizados de decisión de crédito, los prestamistas usan Taktile, una plataforma de software que elimina las conjeturas en las decisiones de crédito y ofrece a los prestamistas integraciones de datos fluidas que no requieren mantenimiento

¿Qué fuentes de datos usan los prestamistas en las decisiones de crédito?

Datos de burós de crédito

Casos de uso relevantes: Crédito al consumo y crédito comercial

Los datos de los burós de crédito son una de las fuentes más establecidas de que disponen los prestamistas. Al revisar los puntajes y los datos de los informes crediticios, pueden comprender de inmediato el historial financiero de un prestatario. Como con frecuencia se les exige consultar esta información antes de aprobar un préstamo, suele ser la primera fuente que usan al decidir.

El elemento clave de un perfil crediticio es el puntaje de crédito, como el puntaje FICO (Estados Unidos) o SCHUFA (Alemania). Calculado a partir del comportamiento crediticio previo del prestatario, el puntaje de crédito indica la probabilidad de que un prestatario no pague un préstamo.

Sin embargo, si los prestatarios tienen poco o ningún historial crediticio, su puntaje será bajo por defecto. Por eso, los prestamistas suelen combinar los datos de puntaje con datos de informes crediticios que incluyen información detallada de todos los préstamos que ha obtenido un prestatario, para conocer con más detalle su historial financiero y sus morosidades pasadas. Estos detalles les permiten distinguir entre solicitantes sin historial crediticio y quienes tienen un historial de pagos atrasados.

Para integrar estos datos en la toma de decisiones, los prestamistas usan proveedores de datos como CRS, que recopilan y agregan datos de todos los principales burós de crédito de Estados Unidos. Para ir un paso más allá, los prestamistas también pueden recurrir a proveedores de software que les permiten usar estos datos directamente al crear flujos de decisión automatizados y realizar estas verificaciones a escala.

Por ejemplo, Taktile permite a Nelly lanzar con rapidez su primera oferta de crédito y se encarga de todas las integraciones de datos necesarias para que Nelly no tenga que hacerlo.

Datos de open banking

Casos de uso relevantes: Crédito al consumo y crédito comercial

Hasta hace poco, evaluar con precisión el riesgo de clientes con historiales crediticios limitados requería recopilar datos manualmente o simplemente era imposible. El open banking lo ha cambiado.

Con el open banking, los prestamistas pueden acceder directamente a los datos de la cuenta bancaria de un cliente y obtener información en tiempo real sobre su situación financiera, sin importar su historial crediticio. Como resultado, los prestamistas impulsan una nueva ola de inclusión financiera en varios segmentos de prestatarios, como inmigrantes, jóvenes y trabajadores independientes.

Aunque el open banking ofrece una visión detallada de la situación financiera actual de un cliente, los datos de las cuentas bancarias deben ordenarse y agregarse antes de generar información útil. Esto se debe a que los datos de transacciones en bruto deben transformarse en KPI accionables, como las proyecciones de flujo de caja.

Afortunadamente, existen proveedores de software que van más allá de entregar datos de transacciones en bruto e interpretan esos datos para los prestamistas. Plaid es el mayor proveedor de open banking del mundo y entrega a los prestamistas datos en bruto y “señales” listas para usar sobre el comportamiento financiero de los clientes.

Los prestamistas también pueden recurrir a plataformas de decisiones como Taktile para ir un paso más allá y crear señales personalizadas con mayor poder predictivo sobre la salud financiera de segmentos de clientes específicos, como las startups sin ingresos.

Por ejemplo, Moss, una fintech B2B que ofrece productos de crédito para pymes, usa Taktile para crear señales de suscripción de alto poder predictivo para sus segmentos de clientes específicos a partir de los datos de transacciones en bruto que entregan los proveedores de open banking. Como resultado, Moss impulsa la inclusión financiera entre las pymes de Europa, que históricamente han estado desatendidas por las instituciones financieras tradicionales.

Datos contables de empresas

Caso de uso relevante: Crédito para pymes

En el crédito para pymes, los datos de los burós de crédito suelen ser más escasos por dos motivos. Muchos países simplemente no tienen burós de crédito para empresas. Y aunque los tengan, las empresas más nuevas a menudo no tienen historiales crediticios establecidos. Además, los estados financieros auditados de las empresas más antiguas que pueden estar disponibles en los registros mercantiles públicos pueden tener hasta 18 meses de antigüedad.

La rápida adopción de proveedores de software contable como Xero abrió una nueva oportunidad para los prestamistas. Además, permitió que los agregadores de datos contables se conectaran con estos proveedores de software y que los prestamistas usaran datos contables en tiempo real (como estados de resultados, balances generales y más) para comprender al instante la situación financiera de una empresa.

Gracias al nivel de detalle que ofrecen los datos contables en tiempo real, los prestamistas pueden evaluar mejor la solvencia de empresas más jóvenes y pequeñas y ofrecerles préstamos muy competitivos.

El proveedor más establecido que ayuda a los prestamistas a mejorar su capacidad de suscripción para pymes es Codat, que combina datos contables con datos de open banking para generar información valiosa que los prestamistas pueden integrar en sus decisiones.

Fuentes de datos alternativas

Casos de uso relevantes: Crédito al consumo y crédito comercial

En lugares donde las personas tienen acceso limitado a servicios financieros tradicionales, los prestamistas a menudo no pueden usar el puntaje de crédito ni los datos de open banking para evaluar el riesgo de nuevos prestatarios. En su lugar, recurren a fuentes de datos alternativas que aportan nueva información y permiten prestar a estos segmentos de clientes históricamente desatendidos.

Por ejemplo, los datos de telefonía móvil, como la ubicación del dispositivo, el uso y las conexiones personales, son una fuente de datos alternativa de rápido crecimiento que ayuda a los prestamistas a identificar comportamientos fraudulentos y evaluar la solvencia de posibles clientes.

Dado que extraer e interpretar los datos de telefonía móvil es muy complejo, los prestamistas suelen asociarse con proveedores de software para que generen esta información por ellos. CredoLab es un proveedor que ofrece señales de suscripción a partir de datos de telefonía móvil y permite a los prestamistas expandirse con confianza hacia segmentos de clientes sin explotar. O bien, los prestamistas pueden usar plataformas automatizadas de decisión de crédito.

Por ejemplo, Branch, un microprestamista de mercados emergentes, usa Taktile para alojar algoritmos de machine learning que analizan miles de puntos de datos generados a partir de datos de teléfonos inteligentes y ofrecer ofertas de préstamo instantáneas a sus clientes. Con ello, Branch está a la vanguardia de la innovación financiera en comunidades desatendidas de África y la India.

¿Qué deben considerar los prestamistas al elegir fuentes de datos?

Elegir la fuente de datos adecuada depende de quién sea su cliente. Por ejemplo, si tiene un producto de crédito para clientes mayores y con mayor poder adquisitivo, quizá solo necesite consultar datos de burós de crédito para evaluar su riesgo con eficacia. ¿Pero qué ocurre con los clientes sin historial crediticio establecido? Con los estudiantes, por ejemplo, los prestamistas pueden necesitar fuentes de datos alternativas como el open banking.

En la práctica, los prestamistas crean una cascada de fuentes de datos, en la que consultan a varios proveedores en secuencia según la información necesaria para evaluar el riesgo de cada cliente.

La clave es encontrar el equilibrio entre optimizar la evaluación de riesgo, el costo de cada fuente de datos adicional y la experiencia del prestatario. Al usar más de una fuente de datos, es importante considerar los pasos adicionales que implica para el solicitante (como iniciar sesión en su cuenta bancaria mediante open banking). Esto puede disuadir a los clientes de completar el proceso de solicitud de crédito. Por eso, lo ideal es usar varias fuentes de datos solo cuando la primera no permite una evaluación de riesgo lo bastante precisa.

Cómo empezar a usar fuentes de datos para tomar mejores decisiones de crédito

Añadir una fuente de datos a su proceso de decisión de crédito requiere tiempo y esfuerzo para implementarla y mantenerla. Además, obtener información útil de ellas puede ser un desafío.

En general, cuanto más valiosas son las fuentes de datos, más difíciles son de usar. El motivo es simple: las fuentes que aportan enormes volúmenes de datos en bruto (como las transacciones bancarias en el open banking) requieren un procesamiento considerable para generar KPI predictivos que los prestamistas puedan usar en sus decisiones de crédito. Dada la enorme carga que este proceso supone para los equipos internos de ingeniería, es fundamental elegir un proveedor de tecnología que lo simplifique.

Para aliviar esta carga, prestamistas de todo el mundo usan Taktile, un proveedor de software que elimina las conjeturas en las decisiones de crédito y ofrece a los prestamistas integraciones de datos fluidas que no requieren mantenimiento.

Desde datos de burós de crédito listos para usar hasta KPI altamente personalizados generados a partir de datos en bruto, Taktile se encarga de la implementación por usted. Además, quienes toman las decisiones pueden usar la interfaz no-code de Taktile para crear, probar y ajustar flujos de decisión automatizados y tomar a escala decisiones basadas en datos que impulsen la rentabilidad.

Preguntas frecuentes (FAQ)