Back to Blog
March 21, 2024
Las 10 principales tendencias de calificación crediticia que cambiarán el futuro de los préstamos
Manténgase al día con las próximas tendencias en la industria de la calificación crediticia digital.
Manténgase al día con las próximas tendencias en la industria de la calificación crediticia digital.
Los métodos tradicionales de calificación crediticia han resistido la prueba del tiempo y durante mucho tiempo han mostrado buenos resultados en la evaluación de la solvencia crediticia de los posibles prestatarios.
Sin embargo, a medida que el mundo adopta la transformación digital, el campo de la evaluación del riesgo crediticio también está cambiando.
Analicemos cómo está evolucionando la calificación crediticia y lo que le espera a la industria en un futuro próximo.
Las fuentes de datos alternativas incluyen la actividad en las redes sociales, las facturas de servicios públicos, los pagos de alquiler y más. Pueden proporcionar préstamos en línea organizaciones con mucha más información que las fuentes tradicionales, como el historial crediticio y las calificaciones crediticias.
Por ejemplo, los datos sobre el uso de dispositivos móviles pueden ayudar a llegar a la audiencia más amplia posible para los servicios de préstamos. De acuerdo con Estatista Según los análisis, actualmente hay alrededor de 4,9 mil millones de usuarios de teléfonos inteligentes en todo el mundo. Para 2029, se prevé que esta cifra aumente a 6.400 millones. Esta tendencia se muestra en el siguiente diagrama:
.png)
Teniendo en cuenta que cada usuario de teléfonos inteligentes hojas arriba con 188 rastros digitales diarios, queda claro cuántos datos se pueden obtener de fuentes no tradicionales.
RiskSeal identifica más de 300 huellas digitales de usuarios mediante el análisis de más de 140 plataformas sociales y digitales, números de teléfono, direcciones de correo electrónico y direcciones IP.
Enriquecemos los modelos crediticios de nuestros clientes con datos alternativos, lo que les permite ampliar su público objetivo y tomar decisiones informadas sobre las solicitudes de crédito.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir la probabilidad de incumplimiento basándose en patrones complejos que no están disponibles para los analistas humanos. Además, estos algoritmos son más adaptables, ya que pueden aprender de los nuevos datos.
Otra ventaja de usar esta tecnología progresiva en la calificación crediticia es la capacidad del aprendizaje automático para procesar grandes conjuntos de datos. Pueden analizar información de diversas fuentes, como los datos de los servicios Buy Now, Pay Later (BNPL), los datos geodemográficos, las consultas actuales, etc.
RiskSeal emplea la tecnología ML en sus modelos. Entendemos lo difícil que puede ser utilizar datos no tradicionales en el análisis crediticio.
Por lo tanto, proporcionamos funciones y datos de análisis de riesgos y aprendizaje automático listos para usar en el formato requerido para su integración en el modelo.
Consideremos la función de búsqueda de correo electrónico como ejemplo. En RiskSeal, podemos proporcionar mucha información adicional sobre una dirección de correo electrónico. ¿Se creó con un servicio gratuito o con un correo electrónico corporativo? ¿Contiene el nombre y el apellido del consumidor? ¿Se puede entregar?
El mercado global de IA en el sector fintech se valoró en 12.320 millones de dólares en 2023. Se prevé que crezca a una tasa compuesta anual del 15,5% en los próximos años y, en 2032, su tamaño alcanzará los 45.070 millones de dólares.
Esta estadística muestra que el nivel de utilización de la tecnología está aumentando rápidamente. Cada vez son más los prestamistas, los consumidores y los organismos reguladores que quieren garantías de equidad, ética e imparcialidad en las decisiones impulsadas por la inteligencia artificial.
La IA puede ser una especie de «caja negra» que recibe información sobre el prestatario. Tras analizar la información, el sistema de IA decide si es factible conceder un préstamo, sin proporcionar ningún detalle sobre los motivos de dicha decisión.
La IA explicable puede ayudar a resolver esta situación. Esta tecnología permite a las personas entender y confiar en las decisiones del sistema. Por lo tanto, la calificación crediticia se vuelve transparente y la participación de los usuarios aumenta.
En RiskSeal, reconocemos la importancia de este enfoque para la evaluación crediticia, por lo que explicamos las decisiones tomadas a los prestamistas. Brindamos calificación crediticia digital como fórmula, eliminando así cualquier sesgo.
Además de los datos originales, proporcionamos a nuestros clientes una lista de métricas que caracterizan las inclinaciones de los posibles prestatarios. Estos incluyen Solvency, Gambler, Shopper, etc. Gracias a esta especificidad, el prestamista entiende por qué se tomó una decisión en particular con respecto a cada prestatario.
Los datos tradicionales no pueden satisfacer plenamente las necesidades de los préstamos modernos. El problema es que los modelos tradicionales de calificación crediticia solo analizan el historial crediticio de los prestatarios. Esto significa que más de 1.400 millones personas no bancarizadas es posible que en todo el mundo no puedan acceder al crédito, aunque es probable que sean solventes.
Se están desarrollando nuevos modelos para evaluar la solvencia crediticia basándose en datos alternativos, de modo que las personas que son «invisibles» para el sistema crediticio puedan acceder al crédito.
RiskSeal es una solución capaz de evaluar eficazmente la solvencia de los clientes sin historial crediticio.
Analizamos el comportamiento de los usuarios en línea, recopilamos cientos de huellas digitales y tomamos decisiones sobre la posibilidad de conceder crédito en función de esta información.
Además de la información financiera, muchos modelos de puntuación modernos tienen en cuenta los patrones de comportamiento de los consumidores. Estos pueden ser los hábitos de compra o las estadísticas de visualización en línea.
Esta información ayuda a evaluar el nivel de educación financiera de los consumidores. Se tiene en cuenta a la hora de predecir posibles impagos de préstamos.
El análisis del comportamiento de los usuarios es una de las fuentes de datos utilizadas en RiskSeal. Analizamos los datos sobre las suscripciones, la interacción con los sitios web financieros y las respuestas a los productos financieros.
En la práctica, esto se ve así: si vemos que un posible prestatario paga regularmente suscripciones como Spotify, Disney+ o Netflix, demuestra su estabilidad financiera.
Es necesario actualizar un enfoque único para los préstamos. Hoy en día, cada vez más prestamistas ofrecen condiciones individuales a cada cliente en función de su calificación crediticia.
Monedero Nerd muestra que la diferencia en las tasas de interés de los préstamos al consumo en línea, según la confiabilidad del prestatario, puede alcanzar hasta el 9%:
Las organizaciones crediticias pueden optimizar la rentabilidad y aumentar la satisfacción de los clientes mediante el uso de este enfoque.
RiskSeal ofrece a sus clientes información completa sobre los prestatarios para adaptar las ofertas de crédito. Las empresas de tecnología financiera reciben datos de comportamiento detallados, incluidas las preferencias de compra, viajes y tecnología.
Por ejemplo, RiskSeal puede revelar si un posible prestatario utiliza regularmente sitios web especializados para reservar transporte o alojamiento. Esto permite a las organizaciones crediticias ofrecer específicamente préstamos para viajes o productos de seguro.
Esto tendencia de calificación crediticia está vinculado al creciente volumen de datos detallados. Trabajar con ellos requerirá que los profesionales del análisis de datos adquieran nuevas competencias, como el pensamiento crítico, las habilidades de comunicación y la capacidad de visualizar.
La capacidad de vincular conceptos técnicos complejos con los resultados empresariales es fundamental para la nueva generación de profesionales. Las organizaciones crediticias valorarán a los directores de datos (CDO) y a los directores de análisis (CAO) con las calificaciones pertinentes.
RiskSeal es una fuente de datos fiable para estos profesionales. Ayudamos a integrar los datos en los modelos de puntuación y a interpretarlos. Nuestros clientes también pueden confiar en las consultas cuando trabajan con modelos de puntuación enriquecidos.
Previsiones predecir que el mercado mundial de tecnología financiera alcanzará los 556.580 millones de dólares en 2030, lo que demuestra una tasa compuesta anual del 19,5% en los próximos seis años:
También se proyecta un rápido desarrollo para las entidades no bancarias. Lo último investigación muestra que su tasa de crecimiento anual en los próximos años será del 54,8%, y que el tamaño del mercado alcanzará los 66.800 millones de dólares en 2030.
La transformación digital en el sector financiero implica una mayor demanda de soluciones digitales para la calificación crediticia, que proporcionan resultados casi instantáneos en la revisión de las solicitudes de crédito. Estos productos de software mejorarán la calidad del servicio al cliente al acelerar el proceso de aprobación de préstamos.
RiskSeal apoya plenamente esta tendencia y permite tomar decisiones sobre las solicitudes de crédito en 5 segundos.
Esto garantiza una experiencia de usuario positiva para los prestatarios y una mayor rentabilidad para las organizaciones crediticias.
La suscripción manual es propensa a errores debido a factores humanos y al sesgo en la toma de decisiones sobre las solicitudes.
Esto puede provocar que a los prestatarios se les cobren tasas de interés injustificadamente altas o que se les niegue el crédito por completo. Las organizaciones crediticias también corren el riesgo de conceder crédito a posibles morosos o perder clientes confiables.
Los productos digitales basados en la IA abordan estos problemas. Los algoritmos de aprendizaje automático eliminan los sesgos y reducen la cantidad de errores al revisar las solicitudes de crédito. Analizan la información sobre los prestatarios, identifican patrones y proporcionan decisiones transparentes y justas.
En RiskSeal, entendemos la importancia de reducir los sesgos en la calificación crediticia. Para lograr este objetivo, nosotros:
Los consumidores ahora están más dispuestos a compartir su información financiera con las organizaciones crediticias debido al auge de las tecnologías digitales. Reconocen que, al proporcionar acceso a sus datos, las marcas pueden ofrecer soluciones personalizadas más relevantes para sus necesidades.
Una de las tendencias modernas de calificación crediticia es el concepto de banca abierta, que implica el uso de API abiertas en el entorno financiero.
La información sobre las transacciones bancarias y datos similares ayuda a obtener una calificación crediticia más estable y precisa. Esto permite a los prestatarios obtener condiciones de préstamo más favorables.
La huella digital presentada por RiskSeal es una rica fuente de información que ya está disponible para todos los clientes reales. La solución analiza la presencia en línea, la información financiera y los patrones de comportamiento del prestatario.
Esto sirve como un excelente indicador de su solvencia crediticia. Le permite crear una calificación crediticia objetiva y permite a los prestatarios aprovechar las condiciones favorables del préstamo.
Machine Learning algorithms predict the probability of default based on complex patterns identified by analyzing vast data sets. They continuously adapt by learning from new data, ensuring an objective decision on credit applications.
Traditional credit scoring relies solely on borrowers’ credit history for evaluation, leaving “credit invisible” individuals unable to access credit through this method. The use of alternative credit scoring allows lending to such consumers.
Additionally, scoring models enriched with alternative data help establish an objective credit rating, granting consumers access to more favorable loan terms.
RiskSeal analyzes over 300 digital footprints of users by examining over 140 social and digital platforms. The solution also considers users' behavioral patterns and financial habits when compiling scoring models.
Behavioral data refers to information about an individual's actions, decisions, and interactions over a specific period. Credit scoring can include online viewing statistics, shopping habits, credit card usage patterns, etc.
This information helps evaluate a consumer's financial status based on their online behavior. For example, regularly making payments for various subscription services could be viewed positively.
RiskSeal tracks consumers' online activities, analyzes this data, identifies patterns, and makes decisions based on them. For example, if a client frequently books international flights, a lending organization may offer them a travel loan or a credit card with travel rewards.
Access to quality data sources is important for data analytics professionals. The RiskSeal solution provides this access. We enrich our clients' scoring models with alternative data, assist in their interpretation, and provide ongoing consultations during the integration process and subsequent use.