Cómo la tecnología de automatización disponible hoy en día les permite a los bancos identificar a potenciales clientes sin antecedentes bancarios pero con historial crediticio cumplidor.
Es una obviedad afirmar que a banca tradicional es un pilar fundamental en la economía global. Sin embargo, en la era de la tranformación tecnológica, los bancos enfrentan una competencia sin precedentes por parte de las fintechs y otros actores del mercado, que dan pasos agigantados de la mano de la tecnología. Durante décadas, el sistema bancario ha sido visto como innovador al incorporar la mayor tecnología existente, pero con la llegada de las fintechs y los neobancos, muchos de sus procesos, aunque efectivos, ahora pueden parecer lentos y en algunos casos obsoletos.
Para mantenerse relevantes y competitivas, es importante que las instituciones bancarias aceleren la adopción de herramientas tecnológicas avanzadas, especialmente en el análisis crediticio, un proceso crucial en la toma de decisiones financieras. Este proceso permite evaluar la capacidad de un cliente para pagar un préstamo o una línea de crédito.
Tradicionalmente, este análisis puede ser tardado y propenso a errores, lo que resulta en la pérdida de oportunidades de negocio o en la concesión de créditos a clientes de alto riesgo, o bien, en rechazar potenciales buenos clientes.
Existe tecnología como el motor de decisiones de uFlow, que abre la puerta a clientes no bancarizados con historial crediticio, a partir de la conexión con diversas fuentes de datos. Al consultar esta información, los solicitantes pueden obtener una tarjeta o un préstamo bancario, permitiéndoles la entrada a la economía formal. Santiago Etchegoyen, nuestro CTO y cofundador, explica: “Por años hemos escuchado esa frase de ‘El primer filtro para el producto es la puerta’, y en la banca tradicional así ha sido por décadas. Una persona entra a un banco, lo ve muy lindo, muy estructurado, muy elegante y piensa: ‘aquí me van a rechazar’. A eso se suma que la banca ha decidido centrarse en las personas con historial bancario, y tenemos una enorme cantidad de sujetos de crédito que son buenos pagadores
fuera del esquema de la banca, pero que hoy, gracias a la tecnología, eso puede cambiar”.
Esta situación se presenta como una oportunidad para los bancos, ya que pueden ofrecer productos financieros en función de la capacidad de pago de cada segmento, basado en su comportamiento histórico en otras entidades, y no solo por contar con un historial crediticio en algún banco. En México por ejemplo, las armadoras de automóviles otorgan créditos a trabajadores informales o “paisanos” sin tomar en cuenta su historial bancario o su estatus migratorio, sino analizando únicamente su historial crediticio en cualquier entidad.
En uFlow, proporcionamos a los bancos la capacidad de acceder de manera automatizada y en menos de un segundo a informes comerciales y todo tipo de fuentes de datos externas e internas, con data sobre estos segmentos gracias a la capacidad de conectar al motor decisional vía API a todas las fuentes de datos o burós Gracias a algoritmos avanzados, la posibilidad de incorporar modelos de inteligencia artificial y la capacidad de conectar múltiples fuentes de datos, nuestro motore de decisión de riesgos analiza grandes volúmenes de información en tiempo real y predice el riesgo crediticio de cada solicitante, brindando una respuesta de aprobación o rechazo en segundos.
Mediante el uso del motor de reglas, los bancos pueden identificar e incluir en sus carteras de clientes a aquellos cumplidores que no cuentan con antecedentes bancarios, ya sean trabajadores en el comercio informal o personas que nunca han sido parte de un crédito bancario. “Nuestro motor de decisiones puede observar todo el historial crediticio de una persona y ver si califica para un producto en específico de manera inmediata. No importa si no cuenta con antecedentes bancarios. Analiza su historial en todas las entidades donde alguna vez haya operado, y puede definir si la persona es apta para un crédito o cualquier otro producto financiero”, añade Etchegoyen.
Al incorporar nuestro motor, basado en tecnología de automatización y análisis crediticio, las instituciones bancarias tradicionales pueden agilizar este proceso, reducir errores y mejorar la precisión de sus decisiones financieras. El uso de un motor de decisiones ágil, web y cloud, basado en algoritmos, con la capacidad de incorporar machine learning y big data, permite a los bancos recopilar y analizar grandes volúmenes de información de manera rápida y precisa, identificando patrones y tendencias que son clave en la evaluación del riesgo crediticio de un cliente.
“El motor de uFlow elimina el sesgo subjetivo de un proceso de evaluación manual y solo queda supeditado a las características de cada política de riesgos que son determinadas por las empresas financieras con base en las necesidades específicas para cada producto”, finaliza Etchegoyen.
Ante un mercado informal consolidado en Latinoamérica, especialmente en México, Colombia y Perú, la innovación tecnológica es una herramienta fundamental para enfrentar las necesidades de sectores de la población que demandan acceso al crédito. Con su buen comportamiento financiero y con los bancos incorporando herramientas tecnológicas que cuentan con información de todos los sectores socioeconómicos, es posible que los bancos tradicionales finalmente impulsen la inclusión financiera.
