La capacidad para predecir el comportamiento de los deudores es fundamental en la era de la banca digital. Big data, analytics y redes neuronales, herramientas claves.
Es cuestión de segundos. El secreto de la banca digital hoy pasa por dar una respuesta inmediata a quienes solicitan un crédito. Las nuevas herramientas de “scoring” procuran no sólo dar una solución en segundos, sino además determinar cuál es el máximo al que podría acceder el potencial deudor.
Equifax, la empresa que lidera desde hace décadas este segmento de negocios, se encuentra en pleno desarrollo de herramientas que mejoren la capacidad predictiva. “Hemos evolucionado desde técnicas simples hacia modelos más complejos como redes neuronales”, explican.
“Este proceso ha sido complementado con la búsqueda de nuevas fuentes de datos y en combinación han logrado mejoras substanciales. Es decir que incluir data alternativa, no necesariamente asociada al mercado crediticio y proveniente de otras industrias, ha presentado nuevos espacios de negocio de mayor retorno, versus el enfoque único de mejorar las técnicas de analytics a esquemas súper complejos y muy costosas”, indican en la compañía. Es tan fuerte el concepto de calificación crediticia en la Argentina (para bien o para mal) se habla popularmente del “Veraz”, la histórica compañía de evaluación crediticia que fue adquirida por Equifax hace ya cerca de veinte años.
Además, destacan que “hemos invertido recientemente en la plataforma de Big Data más moderna y robusta de Latinoamérica basada en nuestro país prestando servicios a toda la región. Esta plataforma nos permite cargar, procesar y modelar esta gran cantidad de información (la tradicional y la alternativa combinadas) para poder devolver al mercado los requerimientos de nuestros clientes”.
Desde la compañía brindaron a Road Show una serie de consideraciones sobre las herramientas de scoring que desarrollaron y cómo impacta en la inclusión financiera, es decir que cada vez más gente pueda acceder a un préstamo:
. Cada fuente de información nos permite conocer un poco más a los consumidores y por ende, reducir los riesgos de asimetría de la información. Por ende es prioridad la búsqueda de nuevas fuentes que brindan valor.
.La data alternativa genera una nueva perspectiva, por ejemplo para la predicción del riesgo de default a un crédito que puede incluir uso de datos provenientes del uso de diferentes servicios de telefónica, celular, de utilities y redes sociales.
. En término estadísticos, incluir estas variables (aparentemente no asociada directamente al riesgo) no es redundante sino que da una perspectiva distinta, algo nuevo que aporta valor y mejora la capacidad para analizar el riesgo.
. Para las funciones tradicionales del marketing offline la data alternativa brinda “insights” para atacar nuevas problemáticas más específicas, por ejemplo mejorar procesos de captación de nuevos clientes, upsell y crossell y mitigación del fraude.
. El concepto de dato alternativo no solo se vincula con nuevas fuentes de datos, sino con nuevas formas de agrupar datos en atributos, pasando de analizar las personas en forma separada a estudiar el hogar en su conjunto con características y dinámicas propias. La dimensión geográfica aporta valor muy rico sobre los individuos y permite realizar personalización de ofertas.
“En Equifax –resumen- es parte de nuestro ADN la búsqueda constante de nuevos datos que mejoren los niveles de predicción de nuestros scores actuales o nos permitan desarrollar nuevos Insights que ayuden a nuestros clientes a tomar mejores decisiones”.
