El poder de la data alternativa y cómo esta ayuda a potenciar la inclusión financiera.

Por Alfredo Monasi – Business Developer de Experian Perú

En Perú solo un 50% de la población esta bancarizada, estamos hablando de las más de 32M de personas que existen en el país y de las cuales casi 25M son mayores de edad, se tienen 12.5M de clientes potenciales para el segmento financiero que son analizadas por las instituciones financieras

Las fuentes de datos alternativos contienen información que permite tener mayor conocimiento sobre clientes, quienes por primera vez están buscando un financiamiento dentro del sistema.

Ahora, ¿Por qué pasan por debajo del radar muchas de estas personas?, o ¿incluso si alguna entidad llega a darle una oferta financiera, las tasas moratorias son excesivas? Esto debido a la poca o nula información, que hay acerca de estas personas, disponibles para una correcta evaluación, en las cuales las pocas instituciones que quieren poder entrar mas a ese mercado tienen que realizar procesos manuales costosos e inexactos.

¿Pero qué podemos hacer para mejorar esto?

Contar con información actualizada que permita que las entidades financieras cuenten con un perfil más actualizado de las personas. Esto ¿cómo se hace?  Haciendo convenios con entidades, realizando muestreos, verificando calidad de los datos, creando modelos analíticos en un ciclo continuo hasta encontrar esa fuente que nos permita ser más predictivo.

Felizmente en Experian tenemos práctica haciendo esto, así es como en regiones como Asia, en países con situación de tasas de no bancarizados, mayores inclusive a Sudamérica, se han realizado numerosas pruebas con distintas fuentes, encontrando lo que les comparto en el siguiente gráfico.

Fuente: Experian Perú

En ese sentido, la data de las empresas de Telecomunicaciones cuenta con un incremento de al menos 30% sobre los scores tradicionales, al utilizar data alternativa. Como resultado sus scores se convierten en altamente predictivos para este segmento de personas no bancarizados, con una relativa facilidad para acceder a la información y con una calidad bastante buena para aplicar en soluciones analíticas.

Saltaría a primera vista la siguiente pregunta ¿y por qué en las empresas de Telecomunicaciones? Porque el Perú es un país con nivel de penetración de líneas telefónicas del 109%;  es decir, que hay más líneas que personas. Mediante el uso de datos provenientes de estas empresas, y con previa autorización de la persona titular de la línea, permite la inclusión financiera de personas que no tienen un perfil crediticio accediendo a información como comportamiento de pago con ellos, antigüedad del cliente, cantidad de servicios entre otros.

En Perú ya estamos trabajando en implementar este tipo de soluciones, con un producto llamado XScores. Este permitirá que aquellos que no tienen un historial crediticio o un respaldo financiero amplio, puedan acceder a nuevas alternativas de crédito mediante el análisis de datos provenientes de estas empresas de telecomunicaciones. En este sentido, la data de estas entidades ha demostrado un gran potencial de uso para cubrir la brecha que la data tradicional no puede atender.

El objetivo siempre será desarrollar mejores soluciones analíticas que permiten mejorar el proceso de admisión en el segmento financiero abarcando más personas. Esta información al sumarse junto con la de buró permite mejorar la clasificación de crédito de las personas disminuyendo la probabilidad de impago. y mejorando las tasas de aprobación para un potencial de más de 12 millones de peruanos.