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Cinco fintech que revolucionan el financiamiento para las MiPyME

Los datos masivos están cambiando todo, desde la forma que compramos hasta cómo viajamos. Las empresas de tecnología financiera (fintech) ahora siguen el ejemplo de gigantes como Amazon, Airbnb y Uber y transforman la industria bancaria en la era digital. Las soluciones que proponen han resultado particularmente prometedoras en mercados emergentes. Aquí, las fintech usan datos masivos en la analítica crediticia avanzada para ayudar a determinar la solvencia de un prestatario con base en indicadores no tradicionales como el uso de celulares y la actividad en medios sociales.

Cinco fintech que revolucionan el financiamiento para las MiPyME

Muchas empresas pequeñas (MiPyME) en América Latina y el Caribe no disponen del tipo de información financiera que los acreedores suelen pedir a la hora de revisar una solicitud de préstamo. Además representan diversas industrias y modelos operativos, lo cual aumenta el costo de recopilar esta información. Como resultado, las instituciones financieras prefieren proceder con cautela y hasta pueden evitar por completo el segmento MiPyME.

Esto está cambiando gracias a las calificaciones crediticias alternativas que aprovechan datos fáciles de recopilar y de bajo costo, como los que se pueden derivar de las redes sociales y la telefonía móvil. Aunque muchas MiPyME quizá no tengan estados financieros auditados, casi todas tienen celular, cuenta de Facebook o registros de pagos rastreables. La idea es que el rastro digital de un prestatario ofrece claves en cuanto a si podrá o no pagar un préstamo. Al combinarse con los métodos tradicionales de evaluación crediticia, este enfoque se ha mostrado eficaz, en particular para los prestatarios con acceso limitado a créditos.

Un nuevo estudio de la Corporación Interamericana de Inversiones (CII) y Oliver Wyman analiza cómo las instituciones financieras pueden hacer uso de las fintech para ampliar sus portafolios MiPyME. A continuación se presentan cinco fintech que están revolucionando la analítica crediticia:

1. Lenddo calcula las calificaciones crediticias con base en datos almacenados en los celulares, las redes sociales y los correos electrónicos. Los potenciales prestatarios le dan acceso a su información a Lenddo y los modelos de datos masivos de la compañía crean una calificación crediticia. Asimismo, el producto de identificación de Lenddo confirma la identidad del prestatario cuando la calificación no es confiable. Lenddo tiene 15 clientes bancarios en América Latina y el Caribe y 60 en el mundo. Desde 2011, ha ayudado a un total de 500,000 prestatarios a obtener créditos.

2. FirstAccess genera una evaluación crediticia en menos de tres minutos con base en información demográfica, geográfica, financiera y social derivada de patrones de uso de celulares y términos contractuales. FirstAccess opera principalmente en África y genera alrededor de 8.000 calificaciones al mes. El tamaño típico de los préstamos varía de US$100 a US$5.000 pero ha llegado hasta US$36.000. Sus algoritmos ya se validaron para financiamiento de comercio, agricultura, vivienda y energía.

3. AMP Credit hace uso de información de pagos electrónicos para apoyar el procesamiento de portafolios de préstamos para pequeñas empresas. Su plataforma permite que los prestamistas otorguen préstamos sin garantía a segmentos históricamente desatendidos. El producto se diseñó para distintos mercados y, actualmente, se encuentra en uso en Asia y el Reino Unido.

4. Verde International usa información histórica de burós de crédito, fuentes alternativas como cuentas de luz y datos macroeconómicos para generar modelos avanzados de evaluación crediticia para bancos. Esta información complementaria mejora la precisión de las calificaciones tradicionales, aumenta las tasas de aprobación de créditos y permite valorar los riesgos con mayor exactitud. Un banco que trabajó con Verde aumentó su tasa de aprobación de 3% a 82%, en tanto que mantuvo una tasa de pérdida de 4,5%. Otro banco logró aprobar el 70% de los clientes rechazados por los análisis tradicionales.

5. EFL complementa los análisis crediticios tradicionales con pruebas psicométricas de 20 minutos. Es una solución particularmente útil para clientes con historiales crediticios limitados. Un banco aplicó las pruebas de EFL a 37.000 clientes que hubieran sido rechazados según los métodos tradicionales de calificación – 23.000 de ellos fueron aprobados y 17.000 recibieron un préstamo. Así, se creó un portafolio de US$50 millones en préstamos nuevos con una tasa de morosidad de 2,7% después de 90 días. El Banco Interamericano de Desarrollo y el Fondo Multilateral de Inversiones también han apoyado varios pilotos diseñados para ampliar el uso de la herramienta psicométrica de calificación crediticia de EFL y mejorar el acceso de las MiPyME a financiamiento en América Latina y el Caribe.

Las calificaciones crediticias alternativas presentan tres ventajas clave para las instituciones financieras: (1) Amplían su cartera de clientes al incluir empresas con historiales crediticios o garantías limitados; (2) Proporcionan evaluaciones más precisas de las capacidades de pago de los clientes; y (3) Permiten evaluaciones más rápidas de la solvencia de posibles clientes.

La mayor precisión resulta en términos de financiamiento más adecuados y mejoras en la gestión de riesgos y la fijación de precios. Acelerar el proceso de aprobación lleva a mayores volúmenes de transacción acumulados. Asimismo, una mayor eficiencia reduce su costo por unidad, lo cual es un argumento económico sólido para préstamos más pequeños.

Para más información sobre el impacto de la revolución fintech en América Latina y el Caribe, haga clic aquí para descargar el informe completo.

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Autores

Frank Hoder

Frank Hoder es consultor senior de Slalom Consulting. Anteriormente, Frank fue miembro de la División de Estrategia e Innovación de BID Invest. Su per

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