El riesgo es una decisión de producto: Peter Lu explica cómo Monzo Bank aborda producto y riesgo como uno solo

En una conversación con Maximilian Eber, cofundador y CPTO de Taktile, Peter comparte cómo Monzo Bank aborda el riesgo y el producto como una sola disciplina. Explica por qué espera que sus product managers sigan las métricas de riesgo junto con el NPS, y dónde el riesgo mismo puede convertirse en una ventaja competitiva en los servicios financieros.

Cómo Monzo Bank diseña producto y riesgo como una única estrategia

Peter subraya que riesgo, producto y los demás equipos multifuncionales comparten una responsabilidad colectiva. Como él mismo lo dice: "Los product managers necesitan entender cómo se toman las decisiones, y [...] el equipo de riesgo necesita entender el diseño del producto y la intención de la estrategia de producto."

Lo ilustra con un ejemplo concreto: Monzo apuntando a los expatriados en EE. UU.

El perfil del cliente expatriado condiciona todo lo que viene después, explica Peter. Es posible que quienes recién llegan no tengan puntajes de crédito en EE. UU. ni huella digital, y las fuentes de datos disponibles para evaluarlos pueden ser completamente distintas de las que existen para los consumidores estadounidenses establecidos.

Estos matices influyen en toda la estrategia de underwriting, desde los socios de datos que elige el equipo hasta los flujos de producto que ven los usuarios al registrarse.

Según la experiencia de Peter, producto y riesgo tienen que trabajar juntos desde el primer día; de lo contrario, podría terminar con un producto increíble que no es viable para su ICP ideal.

"[Las decisiones] tienen que ser coherentes", continúa, "y tienen que venir desde arriba, en torno a cuál es el Perfil de Cliente Ideal y… cómo vamos a ir tras ese mercado."

Por qué conviene que los product managers se hagan cargo de métricas de riesgo como las tasas de impago y el NPS

Donde esta colaboración se vuelve más concreta, a juicio de Peter, es en las métricas de las que debe hacerse cargo cada equipo.

Los product managers suelen concentrarse en indicadores como el NPS, los usuarios activos y las tasas de conversión, que son señales de cómo los clientes viven el producto. Los equipos de riesgo suelen seguir otro conjunto: tasas de aprobación, de impago y de contracargos, que indican cómo está expuesto el negocio a las pérdidas. Para Peter, mantener estos tableros separados puede hacer que ambos equipos operen con información incompleta.

En el caso específico de las fintech, Peter cree en construir organizaciones de producto ágiles pero con la autonomía necesaria para ejecutar. "Para que [los product managers] tengan un gran apalancamiento en la toma de decisiones, deben entender todos los insumos del estado de resultados (P&L)", explica.

En otras palabras, el alcance de la responsabilidad sobre el producto se está ampliando. Cada vez más, los PM necesitan vigilar métricas de riesgo como las tasas de impago y de aprobación. Y a medida que la IA asume más trabajo de decisión, la línea entre un "KPI de producto" y un "KPI de riesgo" se vuelve borrosa.

Cómo el equipo de Peter usó un truco de UX para manejar el riesgo en un mercado nuevo

Peter comparte un ejemplo contundente de la sinergia entre riesgo y producto de su propia carrera: cuando su equipo se propuso lanzar el primer producto verdaderamente constructor de crédito de Canadá.

En EE. UU., las fintech pueden ofrecer productos para construir crédito totalmente garantizados, en los que el prestamista prácticamente no asume riesgo. En Canadá, en cambio, los burós de crédito no siempre permiten que los productos totalmente garantizados cuenten para construir historial. Para mover de manera significativa el puntaje de crédito de alguien, el equipo de Peter necesitaba emitir líneas reales, sin garantía, lo bastante grandes como para importar, pero con usuarios cuyos perfiles crediticios iban desde subprime hasta en recuperación de crédito.

El equipo de Peter hizo una apuesta poco convencional. Al plantear el producto como un constructor de crédito y no como una tarjeta de crédito, el equipo alineó el diseño con lo que los usuarios realmente querían: una herramienta para construir crédito, no una línea para gastar. Con ese planteamiento, los usuarios tenían menos motivos para usar la línea de crédito, lo que mantuvo baja la utilización y, por lo tanto, el riesgo.

"El riesgo que asumimos fue un riesgo de UX", explica Peter. Su equipo otorgó aproximadamente USD 250 de crédito por usuario sin aplicar los controles habituales de underwriting, apostando a que el diseño del producto, y no los filtros de riesgo, evitaría que la mayoría de los usuarios llegara a usar el crédito.

El resultado fueron tasas de impago inferiores al 5 % y un producto con margen positivo que realmente atendió a usuarios en recuperación de crédito.

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Lo que Peter observa a continuación: cómo la IA redefinirá el diseño de productos de consumo en fintech

Peter reflexiona a fondo sobre lo que significa la IA para las fintech, y dos líneas de su pensamiento se destacan con convicción.

Primero, los formatos que sustentan el diseño de productos de consumo están cambiando.

"Los formatos de consumo probablemente cambian […] una vez cada 10 a 15 años", observa Peter, y señala el paso de computadoras de escritorio a dispositivos móviles, y ahora a interfaces basadas en chat como ChatGPT.

Este cambio plantea una pregunta existencial para los proveedores de infraestructura y de datos de las fintech: ¿cómo evitan ser desintermediados, o quedar fuera de la cadena de valor, cuando los agentes de IA se interponen entre ellos y el cliente final?

La conclusión práctica de Peter: apostar primero por el formato, y el producto correcto vendrá después."La forma de los productos de IA depende del formato del consumidor", dice Peter. "Si hace […] la apuesta correcta sobre el formato, probablemente hará la apuesta correcta sobre el tipo de producto que construye."