Datos alternativos abren un nuevo rumbo para la inclusión financiera El uso de datos alternativos abre nuevas posibilidades para la inclusión financiera, ya que permite a las empresas evaluar a un mayor número de solicitantes de crédito, incluyendo a los no bancarizados o aquellos que no tienen historial crediticio.

De acuerdo con datos de Grand View Research, el tamaño de mercado de datos alternativos (alternative data en inglés) se colocó al cierre de 2022 por encima de los $4,448 millones de dólares a nivel global; asimismo, estimaciones para 2030 calculan una tasa de crecimiento anual compuesto en la industria de 52% a lo largo de los próximos siete años. Particularmente, en la medida que se consolidan distintos tipos de servicios de scraping y manejo de datos.

"Los datos alternativos han surgido como una nueva forma de obtener información para el análisis de riesgo, más allá de las fuentes tradicionales de datos utilizadas en la industria financiera. Estos datos incluyen información de LinkedIn, metadata, psicometría u open banking, entre otros. Se trata de una fuente de datos adicionales que generan insights confiables que ayudan a las empresas a tomar mejores decisiones y con ello obtener ventajas competitivas importantes al ampliar su base de clientes y brindar un mejor servicio a sus usuarios", explica Yoel Gavlovski, founder y CEO de QUASH.

Actualmente, existen 3,000 millones de adultos en el mundo que no cuentan con un historial crediticio, y por lo tanto las instituciones financieras no tienen información para evaluar su atractividad como candidatos a crédito. Las instituciones financieras ahora pueden voltear a ver a todas estas personas que previamente no tenían historial crediticio y utilizar esos datos alternativos para evaluar la capacidad de pago de los solicitantes de crédito y tomar decisiones más informadas.

"Antes ocho de cada diez personas no calificaban para un crédito. Hoy en día, con nuevas fuentes de datos, las empresas pueden aumentar su aceptación de préstamos en forma confiable hasta en un 40%, se trata de un porcentaje relevante que les permite a las instituciones ampliar el abanico de usuarios a analizar (no bancarizados) y mejorar el análisis de los usuarios de los que ya tienen información, así como alimentar los modelos de riesgo para identificar a los mejores candidatos a crédito", añade Gavlovski.

Datos alternativos al rescate de la industria financiera

Los beneficios del uso de datos alternativos para las instituciones financieras son significativos. En primer lugar, les permite evaluar a un mayor número de solicitantes de crédito, los no bancarizados o los que el análisis tradicional rechaza, esto aumenta la inclusión financiera al permitir que más personas accedan a servicios financieros.

En segundo lugar, el uso de datos alternativos puede mejorar la precisión de las decisiones de préstamo, al tener acceso a información más detallada sobre los solicitantes de crédito; y en tercer lugar, el uso de datos alternativos también puede mejorar la experiencia del cliente.

"El problema es que muchos prestamistas desconocen el potencial de esta data. Comúnmente las áreas de riesgos de crédito tienen ciertas conexiones a burós de crédito o capacidades para generar modelos del riesgo, pero se les está escapando información clave que les daría un panorama mucho más amplio y eso hace toda la diferencia, en particular en tiempos tan complejos como los actuales, donde la industria financiera debe tomar decisiones con el respaldo de los datos", afirma el CEO de QUASH.

De acuerdo con QUASH estos son algunos datos alternativos:

• LinkedIn: Brindar información sobre el tipo de empleo, tipo de industria, tipo de rubro, última vez que se cambió de empleo de un usuario.
• Metadata: Información que captura la taxonomía, la metadata, el digital data footprint de cómo una persona contesta en el momento que aplica a un préstamo.
• Psicometría: Información que permite medir variables de voluntad de pago como actitud ante la deuda, gratificación, etc.
• Delivery: Si una persona compra $100 dólares en delivery una vez al mes, puede pagar por doce meses un préstamo similar.
• Telco: Mismo caso que en el delivery, si una persona tiene un plan de prepago, probablemente no esté en buró de crédito, pero estos datos permiten conocer su número de recargas y así sus posibilidades de pagar un crédito.
• Open banking: Esta información permite saber qué personas tienen cuentas bancarias pero no crédito. También permite preprocesar, contextualizar, y categorizar las transacciones y movimientos bancarios.

Adicionalmente, con la llegada del Chat GPT se ha observado un incremento de al menos diez veces más variables disponibles de lo que con estas fuentes se tenían, ya que las mismas pueden permitir inferir variables como el grado de intelectualidad, qué tan genuinas son las respuestas y cuál es la intención final del uso de los préstamos entre otros, al momento en que un individuo aplica a préstamo.