En gran parte de América Latina, los otorgantes de crédito se enfrentan a un dilema familiar: fuerte demanda de crédito, pero información limitada para evaluarla.
Millones de particulares y pequeñas empresas operan fuera del sistema financiero formal. Comercian a diario, generan ingresos y pagan sus obligaciones, pero permanecen invisibles o mal representados en las oficinas de crédito tradicionales. El resultado es una brecha crediticia persistente que afecta por igual a prestamistas y prestatarios.
No se trata simplemente de un problema de inclusión. Es un problema de cómo se mide el riesgo.
Los burós de crédito se diseñaron para economías formales con empleo estable, ingresos documentados y largos historiales financieros. En esos contextos, los datos históricos de reembolso funcionan razonablemente bien.
En las economías informales o semiformales, sin embargo, el historial crediticio suele contar una historia incompleta.
Muchos solicitantes solventes son clasificados como "thin-file" o "no-file" porque:
Desde el punto de vista del buró, estos solicitantes parecen arriesgados. En realidad, muchos demuestran una gran disciplina financiera y la intención de devolver el dinero.
La cuestión no es que las agencias de crédito estén equivocadas, sino que son insuficientes por sí solas.
La falta de datos históricos suele tratarse como un indicador del riesgo. Esta suposición crea dos problemas estructurales para los prestamistas:
1. Falsos negativos: Los prestatarios solventes son rechazados, lo que reduce el crecimiento de la cartera y el valor vitalicio.
2. 2. Segmentación del riesgo: Los solicitantes se agrupan en grandes categorías de riesgo que no reflejan las diferencias reales de comportamiento.
En los mercados con un alto grado de informalidad, el riesgo depende menos del acceso al crédito en el pasado y más del comportamiento actual.
¿Hasta qué punto se involucra un candidato en una tarea?
¿Cómo responden a situaciones que implican la toma de decisiones y la gestión del dinero?
¿Sus patrones sugieren cuidado, atención e intención? ¿O aleatoriedad y desinterés?
Estas señales existen mucho antes de que se emita un préstamo. Los modelos tradicionales simplemente no las captan.
En múltiples mercados emergentes, los prestamistas ya están aplicando señales de comportamiento junto con los datos crediticios tradicionales.
En la práctica, este enfoque se utiliza sobre todo para evaluar mejor a los solicitantes que no tienen muchos datos, reducir las denegaciones falsas y mejorar la confianza en las decisiones crediticias en las primeras fases, especialmente en entornos informales o de préstamos móviles.
Aquí es donde análisis del comportamiento se vuelve relevante.
El análisis del comportamiento se centra en cómo interactúan las personas, no en quiénes son. En lugar de basarse en datos demográficos o atributos de identidad, analiza los patrones de comportamiento generados durante un viaje digital.
Algunos ejemplos de señales de comportamiento pueden ser:
Individualmente, estas señales pueden parecer sutiles. En conjunto, proporcionan información sobre la fiabilidad, la intención y el compromiso, factores muy importantes para el riesgo de crédito.
Estas señales son importantes:
Esto hace que el análisis del comportamiento para el riesgo de crédito sea especialmente valioso en los mercados emergentes e informales.
Una idea errónea muy extendida es que el análisis del comportamiento pretende sustituir a las agencias de crédito o a los modelos de riesgo tradicionales. En la práctica, ocurre todo lo contrario.
Los mejores resultados se obtienen cuando las señales de comportamiento se utilizan para complementar los datos existentes, no para sustituirlos.
Para los prestamistas, esto suele significar:
Este enfoque estratificado permite a los prestamistas tomar decisiones más seguras sin cambiar fundamentalmente su marco de riesgo.
La inclusión financiera se plantea a menudo como una disyuntiva: aprobar a más prestatarios y aceptar un mayor riesgo o proteger la cartera y excluir a más personas.
Es una elección falsa.
Cuando los prestamistas mejoran la calidad de la información utilizada en la toma de decisiones, la inclusión y la gestión del riesgo pueden avanzar en la misma dirección. De hecho, una mejor información permite lo que puede considerarse un "intercambio de riesgos" dentro de la cartera.
En lugar de limitarse a aprobar a más solicitantes de forma generalizada, los prestamistas pueden eliminar los perfiles de riesgo realmente alto en una fase más temprana del proceso, al tiempo que identifican e incorporan a más prestatarios de bajo riesgo que antes quedaban excluidos debido a datos limitados o incompletos. El resultado no es una disyuntiva entre crecimiento y prudencia, sino un reequilibrio de la propia cartera.
En este contexto, la inclusión financiera no consiste en asumir riesgos adicionales. Se trata de sustituir la incertidumbre por la perspicacia, cambiando el riesgo mal entendido por un riesgo mejor medido.
El análisis del comportamiento para el riesgo de crédito ayuda a reducir la incertidumbre allí donde los datos tradicionales son débiles. Esto conduce a:
En otras palabras, una mejor información conduce a mejores resultados, tanto para los prestamistas como para los prestatarios.
El efecto "intercambio de riesgos
Una mejor información permite a los prestamistas eliminar antes a los solicitantes de alto riesgo, al tiempo que aprueban a más prestatarios de bajo riesgo que antes quedaban excluidos.
El resultado: la inclusión y la calidad de la cartera mejoran al mismo tiempo.
En mercados como México, Colombia, Perú y América Central, los viajes de préstamo son cada vez más digitales, móviles y de gran volumen.
El análisis del comportamiento encaja de forma natural en estos entornos porque:
En lugar de forzar a los candidatos a seguir modelos rígidos, se adapta al comportamiento real de las personas.
El futuro de la evaluación crediticia en los mercados emergentes no se basará en una única fuente de datos. Se basará en la combinación de señales: históricas, de comportamiento y contextuales, para crear una imagen más precisa del riesgo.
El historial crediticio sigue siendo valioso. Pero por sí solo ya no basta.
Al incorporar el análisis del comportamiento al riesgo crediticio, las entidades crediticias acceden a una capa de información de la que carecían desde hace tiempo y que refleja cómo actúan las personas en la actualidad, no sólo lo que hicieron en el pasado.
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