Las pequeñas y medianas empresas (PYME) y las microempresas son la columna vertebral de muchos mercados emergentes y en desarrollo, impulsando la creación de empleo y el crecimiento económico. Sin embargo, el acceso a un crédito asequible sigue siendo un reto importante. Los modelos tradicionales de calificación crediticia, que dependen en gran medida del historial financiero y de las garantías, suelen excluir a estas empresas, ya que carecen de documentación formal o de historial de crédito.
Los datos alternativos están cambiando las reglas del juego. Al aprovechar fuentes de datos no tradicionales, como análisis de comportamiento, evaluaciones psicométricas y metadatos de dispositivos, los prestamistas pueden desarrollar modelos de riesgo más completos e inclusivos. Estos enfoques basados en datos están salvando las distancias para las pymes y permitiendo a las entidades financieras desbloquear un mercado hasta ahora sin explotar.
Los datos alternativos se refieren a la información no utilizada tradicionalmente por las entidades financieras para evaluar la solvencia crediticia. Incluyen patrones de comportamiento, huellas digitales, historiales de transacciones, etc. A diferencia de los métodos tradicionales, que dependen de las puntuaciones de crédito y los extractos bancarios, los datos alternativos exploran el comportamiento financiero y social más amplio del prestatario.
Las PYME y las microempresas son la savia del crecimiento económico; sin embargo, necesitan inversión para prosperar, pero a menudo se enfrentan a las mismas dificultades de diligencia debida que empresas mucho más grandes, por lo que quedan excluidas de los sistemas de crédito convencionales. Los datos alternativos permiten evaluar su riesgo con precisión, lo que permite a los prestamistas conceder créditos que antes se consideraban demasiado arriesgados.
Prestamistas analyse diversas métricas para calibrar la solvencia. Comportamientoural analíticas, como los patrones de gasto, y los datos psicométricos revelan carácter rasgos como la fiabilidad y la tolerancia al riesgo. Metadatos del dispositivo, como el uso de aplicaciones móviles o patrones de ubicación, proporciona información en tiempo real sobre los hábitos del prestatario.
Estas métricas no tradicionales mejoran la precisión predictiva, ayudando a los prestamistas a identificar prestatarios solventes de forma más eficaz. Los estudios de casos muestran que los prestamistas que utilizan modelos de datos alternativos experimentan una reducción de las tasas de impago y un aumento de las tasas de aprobación para grupos anteriormente excluidos. Las puntuaciones de crédito con datos alternativos se aplican a capital circulante, préstamos a plazo sin garantía, tarjetas de crédito, financiación de activos y mucho más.
Las evaluaciones psicométricas miden los rasgos de personalidad de un prestatario, como la honradez, la propensión al riesgo y la disciplina financiera. Estas pruebas pueden adoptar diferentes formas. En Begini, ofrecemos una experiencia de usuario gamificada para garantizar altas tasas de finalización y, al mismo tiempo, maximizar los datos recopilados para evaluar comportamientos vinculados a la solvencia crediticia.
Aplicaciones en los préstamos a las microempresas:
Ejemplo: Una empresa de tecnología financiera africana utilizó pruebas psicométricas para evaluar a empresarios rurales, consiguiendo una reducción de 30% en impagos en comparación con los métodos tradicionales.
Los metadatos del dispositivo se refieren a la información capturada de los teléfonos móviles, como los patrones de uso de las aplicaciones, la geolocalización e incluso los hábitos de carga de la batería. Estos datos pueden indicar la estabilidad y fiabilidad financiera de un prestatario.
Ventajas para los préstamos a las PYME:
Consideraciones sobre la privacidad:
Aunque los metadatos ofrecen información de valor incalculable, deben gestionarse cumpliendo estrictamente la normativa sobre privacidad de datos para generar confianza entre los prestatarios. La solución de datos de dispositivos de Begini no recopila ninguna información de identificación personal y garantiza la privacidad por diseño.
Los registros de pagos no tradicionales, como las transacciones de dinero móvil o la actividad de comercio electrónico, proporcionan una imagen detallada del flujo de caja.
Utilización en la calificación crediticia:
Ejemplo: En el sudeste asiático, algunos prestamistas se basan en los historiales de transacciones de los monederos móviles para evaluar a los prestatarios de las micropymes, ampliando significativamente la inclusión financiera.
Los pagos regulares de los servicios públicos, el alquiler o las facturas de teléfono sirven como indicadores de disciplina financiera y capacidad de reembolso.
Ventajas en los mercados emergentes:
Los datos alternativos incluyen información no tradicional como evaluaciones psicométricas e historiales de transacciones, utilizados para evaluar la solvencia de particulares y empresas que carecen de registros formales de crédito.
Los modelos tradicionales se basan en garantías e historial financiero, de los que a menudo carecen las PYME, por lo que es esencial disponer de datos alternativos para evaluar su riesgo de crédito.
Evalúan rasgos psicológicos como la fiabilidad y la tolerancia al riesgo, proporcionando información sobre la disposición del prestatario a devolver los préstamos.
Sí, si se utilizan de forma responsable con el consentimiento del prestatario y de conformidad con la normativa sobre privacidad, los metadatos del dispositivo pueden mejorar las evaluaciones de riesgo. Proporcionan al prestatario el control sobre sus propios datos y la opción de utilizarlos para servicios que sean significativos para él. Los datos nunca deben tomarse sin el consentimiento explicado de los usuarios.
Sí, muchas plataformas de tecnología financiera ofrecen soluciones escalables adaptadas a los pequeños prestamistas, lo que permite una adopción rentable.
Gobiernos y reguladores están estableciendo marcos propicios que garanticen la privacidad de los datos, la transparencia y el uso ético de datos alternativos.
Resumen del impacto de los datos alternativos en los préstamos a las PYME
Los datos alternativos están dando una nueva forma a la concesión de préstamos a las PYME, ya que abordan los retos que plantea desde hace tiempo la evaluación del riesgo crediticio. Con herramientas como evaluaciones psicométricas, metadatos de dispositivos móviles e historiales de pago, los prestamistas pueden tomar decisiones más inclusivas y precisas.
Las entidades financieras que adoptan estas innovaciones están encontrando una ventaja competitiva en mercados en rápido desarrollo. La asociación con proveedores de tecnología financiera, la inversión en infraestructura de datos y la adhesión a prácticas éticas son pasos cruciales.
En Begini, nos especializamos en el aprovechamiento de datos alternativos para potenciar a los prestamistas y ampliar la inclusión financiera. Póngase en contacto con nosotros para saber cómo podemos ayudarle a transformar su estrategia de préstamos.
Tecnología SaaS que proporciona puntuaciones de crédito de datos alternativos para bancos, microfinanzas, prestamistas digitales, neobancos, BNPL y financiación de activos.
