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January 23, 2024
Los datos alternativos cambian las reglas del juego para los prestamistas en línea
Descubra cómo el uso de datos alternativos puede convertir a millones de usuarios sin historial crediticio en clientes valiosos.
Descubra cómo el uso de datos alternativos puede convertir a millones de usuarios sin historial crediticio en clientes valiosos.
El enfoque tradicional de las entidades de crédito para evaluar a los prestatarios implica examinar su historial crediticio. Sin embargo, es posible que los datos tradicionales por sí solos no proporcionen una imagen completa de la capacidad financiera de un prestatario.
Explicaré con un ejemplo por qué es así.
De acuerdo con TransUnion, millones de consumidores nunca han tenido ningún producto crediticio. Por ejemplo, en los Estados Unidos, esta cifra es de 8,1 millones de personas; en la India, es de 571 millones, lo que representa el 63% de la población adulta del país.
Esto significa que las posibilidades de que estos millones de consumidores obtengan un préstamo son bastante bajas. Las organizaciones crediticias tradicionales a menudo evitan prestar dinero a clientes sin historial crediticio. Esto se debe a que no pueden evaluar su solvencia crediticia.
Por eso quiero hablar sobre los prestamistas que utilizan análisis de datos alternativos para evaluar los riesgos crediticios y las oportunidades que crean para las instituciones crediticias.
Los avances tecnológicos recientes han hecho que los datos alternativos sean más populares en la calificación crediticia. Estos incluyen la IA y sus aplicaciones de aprendizaje automático, GenAI, el Internet de las cosas, el análisis predictivo, etc.
De acuerdo con Investigación y mercados, se espera que el tamaño del mercado de datos alternativos alcance los 156,23 mil millones de dólares en 2030.
El rápido crecimiento de la industria se debe a la incapacidad de las organizaciones crediticias modernas de utilizar datos alternativos en los negocios.
Confiar únicamente en las calificaciones crediticias conduce a la pérdida de clientes, a la reducción de la competitividad y a la pérdida de ingresos. Las instituciones deben reconsiderar su toma de decisiones.
A continuación, sugiero un análisis detallado sobre cómo el análisis de datos alternativos ayuda a las empresas que se dedican a la concesión de préstamos.
Las instituciones crediticias pueden aprobar más préstamos. Necesitan usar más que las fuentes de datos tradicionales. Pueden conceder crédito a clientes potenciales con calificaciones bajas debido a la falta de historial crediticio.
Los prestamistas pueden entender mejor las finanzas de un prestatario si comprueban detalles adicionales. Incluso si alguien paga los préstamos a tiempo, es posible que aún tenga atrasos en los pagos de los servicios públicos o el alquiler.
Las herramientas modernas de tecnología financiera también utilizan análisis predictivos basados en inteligencia artificial. Procesan grandes cantidades de datos, rastrean tendencias y patrones y toman decisiones informadas sobre la concesión de préstamos.
El uso de datos alternativos es crucial en las tendencias crediticias actuales. Proporciona información adicional sobre el prestatario y ayuda a decidir sobre las solicitudes de préstamo.
Las empresas crediticias pueden utilizar fuentes de datos alternativas para comprobar las identidades de los clientes. Además, el software de inteligencia artificial y aprendizaje automático puede detectar comportamientos sospechosos relacionados con el fraude.
La información adicional sobre los clientes potenciales es crucial para el éxito de las organizaciones crediticias.
A continuación, definamos lo que queremos decir con datos alternativos y analicemos sus ejemplos a continuación.
Las instituciones crediticias modernas utilizan datos alternativos para evaluar la solvencia crediticia de los prestatarios.
Estos incluyen:
Por ejemplo, los pagos móviles prepagos regulares pueden demostrar responsabilidad y un ingreso estable. Además, el horario de actividad entre las 9:00 y las 18:00 sugiere un empleo estable.
En Nueva York, los bancos realizan una búsqueda en la UCC a través del portal gubernamental ny.gov. Proporciona información detallada sobre los deudores.
Los datos alternativos pueden fortalecer su posición en el sector financiero, que cambia rápidamente. Ofrece varias ventajas.
Las tecnologías basadas en la IA, incluida la analítica predictiva, se basan en los datos que utilizan. Cuantas más variables consideren los modelos predictivos, más precisos serán los resultados del análisis.
Esto ayuda a predecir los indicadores financieros de los prestatarios, la demanda de los consumidores y las tendencias del mercado.
Dos factores contribuyen a ello:
Muchos productos de software populares pueden tomar una decisión crediticia en tan solo unos segundos.
Los modelos automatizados de calificación crediticia que utilizan datos alternativos se basan en el aprendizaje automático. Esto reduce la cantidad de errores que cometen las personas en el proceso de suscripción. También reduce el tiempo y el costo de la emisión de préstamos.
Probar proveedores de datos alternativos puede resultar más económico que los tradicionales. Esta ventaja es especialmente relevante para las pequeñas empresas con recursos limitados.
Cuanto más activo esté una persona en línea, mayores serán sus posibilidades de obtener crédito, incluso sin un historial crediticio extenso.
Sin embargo, solo funciona si el prestamista utiliza datos alternativos. Estos incluyen las redes sociales, las transacciones en línea y los detalles de pago de servicios públicos y alquileres.
Enriquecer la evaluación tradicional del riesgo financiero con datos alternativos puede beneficiar a las organizaciones de crédito y a sus clientes. Por lo tanto, recomiendo seguir las últimas tendencias del sector financiero. A continuación se obtendrán resultados positivos.
RiskSeal ofrece los beneficios de la calificación crediticia automatizada a través de datos alternativos.
Con RiskSeal, las organizaciones crediticias pueden:
RiskSeal se basa en la tecnología ML, lo que minimiza los errores y proporciona una respuesta rápida a las solicitudes de préstamos.
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Lenders use alternative data to better understand borrowers, lower loan costs, provide favorable interest rates, and boost competitiveness.
Alternative data sources allow lenders to extend credit to customers without a credit history. Credit organizations often avoid lending to consumers with low credit ratings in traditional risk assessments.
Using alternative data analysis, lenders can assess a borrower's creditworthiness and identify potential defaulters early on.
Consumers can increase their chances of obtaining credit, even if they have never used such services. They can also expect faster decision-making on their applications.
Turning to alternative data providers can be more cost-effective than traditional financial information. This is particularly relevant for small lending organizations.