El crédito es un aspecto muy importante de nuestra vida financiera. Es por eso que estamos tan interesados en asegurarnos de tener siempre un buen puntaje crediticio.
Con la tecnología avanzando a un ritmo rápido, los prestamistas han comenzado a capitalizar estos avances para ser pioneros en soluciones revolucionarias a los problemas que encuentran en la gestión de crédito al consumo.
Los prestamistas también han comenzado a utilizar datos alternativos, como datos de redes sociales, para calcular su solvencia crediticia.
¿QUÉ ES EL CRÉDITO AL CONSUMIDOR?
La gestión del crédito al consumidor es un sistema de métodos y prácticas que utilizan las organizaciones de servicios financieros para gestionar sus relaciones crediticias con los clientes. La definición simple de crédito al consumo es cuando un cliente contrae una deuda personal para facilitar la compra de bienes y servicios. Otro nombre para el crédito al consumidor es “deuda del consumidor”.
Si bien cualquier tipo de préstamo personal podría denominarse técnicamente “crédito al consumo”, el término generalmente se refiere a la deuda no garantizada que uno adquiere para comprar bienes y servicios cotidianos.
En ese caso, un préstamo personal obtenido al comprar una casa no se consideraría crédito al consumo, ya que una casa es una inversión a largo plazo. Las casas generalmente se compran mediante un préstamo hipotecario garantizado.
Hay dos tipos principales de crédito al consumo:
- Crédito a plazos : es el crédito que se proporciona para un propósito específico. La cantidad de crédito se define y se otorga por un período de tiempo establecido. Los pagos del crédito en cuotas se realizan normalmente mensualmente en cuotas iguales.
LA EVOLUCIÓN DEL CRÉDITO AL CONSUMIDOR Y EL EFECTO DE LA TECNOLOGÍA
Gracias a la era de la información y la evolución de la tecnología a lo largo de las décadas, los procesos de evaluación de riesgos y crédito al consumidor han crecido y están en constante cambio para adaptarse al mundo cambiante.
Por ejemplo, los informes crediticios hoy en día son fundamentales para tomar decisiones informadas sobre seguros, empleo, vivienda y costos de servicios públicos.
Los sistemas de crédito modernos operan con puntajes de crédito algorítmicos sofisticados.Utilizan datos alternativos y de tendencias, y cuentan con aplicaciones innovadoras.
Cuando todos estos desarrollos se combinan, proporcionan la base tecnológica para una mayor evolución y mejora de la gestión del crédito al consumo en el futuro.
Puntuación de Crédito
El modelo de calificación crediticia más común que se utiliza en la actualidad consta de cinco categorías: historial de pagos (que representa el 35% de la calificación crediticia), carga de la deuda (que representa el 30% de la calificación crediticia), duración del historial crediticio (que constituye 15% del puntaje crediticio), tipos de crédito utilizados (que constituyen el 10% del puntaje crediticio) y nuevas solicitudes de crédito (que conforman el 10% del puntaje crediticio).
Este modelo de puntuación tradicional tiene sus limitaciones. Por ejemplo, los puntajes crediticios tradicionales brindan una instantánea crediticia en lugar de mostrar el panorama general de cómo está cambiando el crédito de la persona.
Además, el modelo tradicional puede dar una representación inexacta del crédito de un cliente debido a la falta de datos, inhibiendo la puntuación actual de la persona.
Afortunadamente, la tecnología está ayudando a eliminar estas ineficiencias.
Datos de Tendencia
Los datos de tendencias permiten el análisis de la velocidad, la dirección, los puntos de inflexión y la magnitud de los cambios en el historial crediticio de un cliente.
Esto proporciona una imagen más precisa que la que obtiene al ver una instantánea del puntaje crediticio de la persona. Los datos de tendencias mejoran el rendimiento predictivo hasta en un 20%.
Datos Alternativos
El historial crediticio, aunque importante, no es la única fuente de datos que puede arrojar luz sobre la solvencia crediticia de un cliente.
Los datos alternativos incluyen información sobre el patrimonio, la propiedad de la propiedad, el pago de las facturas diarias del cliente, entre otras fuentes de datos.
La suma de todos estos datos proporciona una imagen más completa que permite a las empresas otorgantes de crédito juzgar mejor la solvencia de un cliente.
Gracias a la tecnología, los consumidores tienen acceso a un nivel sin precedentes de sus datos crediticios.Además, se está implementando nueva ciencia que involucra redes neuronales para agregar más sofisticación al proceso de calificación crediticia.
EL FUTURO DEL CRÉDITO AL CONSUMIDOR
Para que los acreedores eliminen las ineficiencias en su modelo de calificación crediticia y permitan predicciones altamente precisas, deben obtener una visión de 360 grados de la solvencia crediticia de sus clientes.
La brecha entre su solvencia crediticia real y lo que el acreedor puede determinar se conoce como “asimetría de información”. A lo largo de los años, a medida que avanza la tecnología, esta brecha ha seguido reduciéndose.
Las siguientes son las principales fuerzas que reducirán la asimetría de información e influirán en el futuro del crédito al consumo:
1. Aumento de Datos
La tasa de creación de datos globales ha crecido a pasos agigantados y sigue aumentando. Las empresas de crédito mejorarán su capacidad para acceder a los datos de los consumidores y para interpretarlos con precisión.
Tenga en cuenta que las siguientes cantidades asombrosas de datos se crean diariamente en Internet :
- 500 millones de tweets enviados
- 4 petabytes de datos creados en Facebook (un petabyte es un cuatrillón de bytes; tenga en cuenta que un cuatrillón contiene 15 ceros)
- 294 mil millones de correos electrónicos enviados
- 65 mil millones de mensajes de Whatsapp enviados
- 4 terabytes de datos creados a partir de cada automóvil conectado (un terabyte es un billón de bytes)
- 5 mil millones de búsquedas realizadas
Se estima que para el año 2025, la salida de datos diaria global será de 463 Exabytes (un Exabyte es un quintillón de bytes; tenga en cuenta que un quintillón tiene 18 ceros).
Hoy en día, los prestamistas ya han comenzado a utilizar los datos de las redes sociales para la calificación crediticia . Los datos de las redes sociales son útiles para evaluar la solvencia de los prestatarios de archivos más reducidos, como los estudiantes y los extranjeros. Los prestamistas innovadores están utilizando fuentes de datos alternativas como redes sociales, transacciones bancarias, datos de teléfonos móviles y centros de terceros que empaquetan datos personalizados y verificables para los prestamistas.
¿Cuales son los beneficios?
Con esta información, los prestamistas pueden:
- Aumentar sus tasas de aprobación y conversión.
- Ampliar su base de clientes para incluir poblaciones con pocos servicios bancarios.
- También permite al prestamista brindar a sus clientes una experiencia personalizada basada en los conocimientos profundos que obtienen del perfil de los clientes.
- Reducir los casos de fraude identificando posibles actividades fraudulentas.
El uso de datos de las redes sociales para la calificación crediticia es muy útil en países que tienen datos limitados de las agencias de crédito, donde grandes sectores de la población son accesibles solo a través de estos métodos alternativos.
El uso de datos alternativos continuará expandiéndose y avanzando con el tiempo, a medida que se creen tecnologías y algoritmos más sofisticados para ayudar a hacer el mejor uso de estos datos.
2. Tecnología Emergente
Las tecnologías como las redes neuronales, el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, facilitan que las empresas obtengan conocimientos más profundos de los datos.
Big Data permite la recopilación de datos en un volumen, velocidad y variedad increíblemente altos, tanto datos estructurados como no estructurados, que las aplicaciones de procesamiento tradicionales no pudieron manejar.
Big Data ha simplificado enormemente el proceso de préstamos y lo ha hecho más rápido y más conveniente para los clientes. Por ejemplo, los prestatarios no tienen que ir personalmente a un banco o interactuar con un representante del banco para obtener el servicio que necesitan. Pueden acceder a servicios de préstamos en línea. Big Data también ha ayudado a reducir el proceso de aprobación al mínimo porque permite a los prestamistas calcular los riesgos más rápido, incluso sin papeleo.
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial. Es un proceso en el que los datos se analizan con la intención de aprender y crear modelos analíticos que puedan ejecutar acciones inteligentes sobre datos invisibles con poca o ninguna intervención de un humano. Los prestamistas están utilizando el aprendizaje automático para mejorar sus sistemas de calificación crediticia. Estos sistemas utilizan modelos de redes neuronales para permitir una evaluación de riesgos más precisa.
3. Centrarse en la Identidad
La gestión del crédito al consumo tendrá que evolucionar los métodos utilizados para autenticar la identidad de los clientes. Las aplicaciones tecnológicas como blockchain y biometría pueden tener un papel que desempeñar.
La biometría es una tecnología que permite la identificación de personas a través de sus atributos físicos únicos e incluye tecnologías como:
- Verificación de huellas dactilares
- Verificación de iris
- Reconocimiento facial
- ID de voz
La biometría es un medio de autenticación sólido, conveniente, seguro y accesible que ayuda a eliminar las contraseñas, las tarjetas de identificación y los procesos de prueba de identificación en persona o en papel.
Blockchain es la tecnología subyacente a las criptomonedas como Bitcoin, pero sus aplicaciones son más amplias que eso. Es una de las nuevas fronteras tecnológicas que tienen la capacidad de cambiar el mundo en las próximas décadas. Blockchain puede controlar la información y evitar la duplicación.
Esto lo hace potencialmente útil para hacer realidad la identidad soberana, que podemos controlar nuestros datos personales sin importar dónde estemos.
Debido al avance de las capacidades de la tecnología en aprendizaje automático, Big Data, blockchain, biometría, RegTech, proveedores de servicios de información, entre otros, la gestión del crédito al consumidor está cambiando rápidamente.
