Durante décadas, los modelos tradicionales de calificación crediticia se han basado en un conjunto limitado de datos financieros, principalmente reembolsos de préstamos anteriores, uso de tarjetas de crédito e historial bancario. Pero en los mercados emergentes, donde millones de personas carecen de acceso a servicios financieros formales, estos modelos dejan a muchos particulares y empresas sin una forma fiable de demostrar su solvencia.
Aquí es donde los datos alternativos están transformando el panorama de los préstamos. Al aprovechar la información sobre el comportamiento, los patrones de uso del móvil, los pagos de facturas de servicios públicos y otros indicadores no tradicionales, los prestamistas pueden hacerse una idea más completa e integradora de los hábitos financieros de un prestatario. Este cambio está permitiendo a las instituciones financieras llegar a poblaciones anteriormente desatendidas, manteniendo al mismo tiempo prácticas sólidas de evaluación de riesgos. En muchos países, este movimiento se está acelerando gracias a iniciativas respaldadas por los gobiernos.
Los datos alternativos hacen referencia a fuentes de información no tradicionales que pueden ayudar a los prestamistas a evaluar el riesgo crediticio. Algunos ejemplos clave son:
📱 Huella móvil y digital - El historial de pagos de facturas telefónicas, los patrones de uso de datos y las transacciones de dinero móvil pueden indicar disciplina financiera.
💡 Pago de servicios y alquileres - Pagar puntualmente las facturas de la luz, el agua o el alquiler puede ser un buen indicador de solvencia.
📊 Comportamiento transaccional - Las transacciones financieras pequeñas pero regulares, como la actividad de comercio electrónico, el uso del monedero digital o los pagos a través del transporte público, pueden mostrar la estabilidad de los ingresos y los hábitos de gasto.
🧠 Evaluaciones psicométricas gamificadas - Las pruebas breves e interactivas pueden medir rasgos como la aversión al riesgo, la fiabilidad y la concienciación para ayudar a construir el perfil de un prestatario.
Al incorporar estos conocimientos, los prestamistas pueden ir más allá del enfoque tradicional de "sí o no" y tomar decisiones de préstamo más inteligentes y matizadas.
Una de las formas más prometedoras de datos alternativos son los datos basados en el carácter, derivados de evaluaciones psicométricas. Estas evaluaciones proporcionan datos de primera mano que miden rasgos psicológicos como la responsabilidad, la aversión al riesgo y la disciplina financiera, todo ello sin requerir información personal o financiera tradicional.
Dado que las evaluaciones psicométricas evalúan rasgos de comportamiento inherentes en lugar de historiales financieros externos, ofrecen una medida más justa y precisa del verdadero perfil de riesgo de un prestatario. Además, como estas evaluaciones no se basan en datos financieros confidenciales, se ajustan a las normas mundiales de protección de datos, como el GDPR y otras normativas de privacidad emergentes, lo que garantiza el cumplimiento sin dejar de proporcionar información crediticia procesable.
Las evaluaciones psicométricas modernas están muy lejos de los cuestionarios de opción múltiple del pasado. Begini ofrece una evaluación del carácter gamificada basada en la psicometría que garantiza altos índices de cumplimentación y una experiencia de usuario favorable. Mediante el uso de juegos y tareas -no preguntas- evaluamos a las personas en función de cómo piensan y aprenden, no de lo que nos dicen sobre sí mismas. No preguntes a las personas por su comportamiento, deja que te lo muestren, ese es el poder de las modernas evaluaciones de carácter.
El auge de la calificación crediticia alternativa basada en datos no sólo tiene que ver con la inclusión, sino también con buen negocio, beneficiando tanto a los prestamistas como a los prestatarios:
📌 Estudio de caso: Financiación de activos en África Una organización sin ánimo de lucro que opera en Malawi, Zimbabue, Ghana y Ruanda, buscaba una forma de evaluar el riesgo crediticio de las personas que reembolsan préstamos para dispositivos digitales. Al integrar la evaluación psicométrica de Begini en su proceso de solicitud de préstamos, aumentaron las aprobaciones de préstamos en 1.000 millones de euros. 300% al tiempo que mejora previsiones de morosidad. Esto ayudó a perfeccionar la oferta de productos de forma dinámica en los distintos mercados.
📌 Estudio de caso: Capacitar a las PYME caribeñas Un prestamista web de Trinidad y Tobago necesitaba una forma de evaluar a las pequeñas empresas más allá del análisis crediticio tradicional. Con las soluciones psicométricas de Begini, obtuvieron información más detallada sobre la voluntad de reembolso de los empresarios. Estos datos enriquecidos reforzaron sus modelos de puntuación, lo que les permitió aprobar con confianza más préstamos y expandirse a otros países. Barbados y otros mercados del Caribe.
📌 Estudio de caso: Préstamos de BNPL en Tailandia Un importante banco tailandés quería ampliar sus ofertas de compra ahora, pago después (BNPL) sin aumentar el riesgo. Implementaron las evaluaciones psicométricas de Begini en más de 100.000 solicitantesLa clasificación de los niveles de riesgo fue un éxito. Los resultados mostraron que los prestatarios con una puntuación superior a 80 eran 3 veces menos probabilidades de impago que los que puntúan por debajo de 50demostrando la eficacia de los datos alternativos en las decisiones de préstamo.
📌 Estudio de caso: Financiación de la economía informal en Honduras El principal minorista de Honduras integró la evaluación psicométrica de Begini en sus procesos de financiación para ampliar el crédito a la población no bancarizada. La solución tuvo un 96,41 Porcentaje de finalización del TTP3T y un 23,3% tasa de rescatelo que significa que casi una cuarta parte de los solicitantes previamente rechazados fueron reconsiderados. Esta iniciativa mejoró significativamente la inclusión financiera, manteniendo al mismo tiempo una sólida cartera de préstamos.
📌 Estudio de caso: Transformación de la propiedad de la vivienda en Colombia Una startup de proptech en Colombia tenía la idea de facilitar la compra de vivienda a través de un modelo de alquiler con opción a compra. Aprovechando las soluciones de datos alternativos de Begini, lanzaron evaluaciones crediticias basadas en el carácter en tan solo dos meses. un díaidentificando rasgos de comportamiento clave relacionados con el compromiso de reembolso. Estos conocimientos están ayudando a las personas desfavorecidas a mejorar su solvencia y acceder a la propiedad de una vivienda de forma más eficiente.
📌 Estudio de caso: Apoyo a las pequeñas empresas en América Latina Una empresa de tecnología financiera de América Latina utilizó evaluaciones psicométricas combinadas con transacciones de monederos digitales para evaluar a los propietarios de pequeñas empresas. Este enfoque les ayudó a aprobar 40% más solicitudes y ofrecer productos de préstamo adaptados a las empresas en crecimiento.
A medida que evoluciona el panorama financiero, algunos gobiernos animan activamente a los prestamistas a considerar fuentes de datos alternativas para mejorar el acceso al crédito. Los organismos reguladores de países como India, Brasil y Kenia han introducido marcos que permiten incluir los pagos por móvil, las facturas de servicios públicos y las evaluaciones psicométricas en los modelos de calificación crediticia. Estas iniciativas pretenden ampliar la inclusión financiera al tiempo que garantizan prácticas de préstamo responsables.
Por ejemplo, el El Banco de la Reserva de la India (RBI) ha promovido directrices sobre préstamos digitales que apoyan el uso de datos alternativos para evaluar a los prestatarios que carecen de historiales de crédito tradicionales. Del mismo modo, El banco central de Brasil ha introducido políticas de banca abierta que permiten a las entidades financieras acceder a datos alternativos autorizados por los consumidores, lo que posibilita una evaluación más precisa del riesgo para las poblaciones desatendidas.
Al integrar datos alternativos, los prestamistas no sólo cumplen las cambiantes normas reglamentarias, sino que también abren nuevas oportunidades para llegar a mercados sin explotar.
Al adoptar datos alternativos, los prestamistas pueden abrir nuevas fuentes de ingresos al tiempo que promueven la inclusión financiera. Los prestatarios, a su vez, obtienen acceso a servicios financieros más justos y personalizados. La tecnología sigue evolucionando, los datos alternativos desempeñarán un papel crucial en la configuración del futuro de la calificación crediticia – uno que sea más equitativoeficientes e impactantes.
Los datos alternativos amplían el acceso al crédito mediante análisissing comportamiento transacciones móviles, pagos de servicios públicos y datos de carácter. Esto ayuda a los prestamistas a evaluar responsabilidad financiera incluso cuando no se dispone de datos crediticios tradicionales.
Yes, sos estudios demuestran que comportamiento y datos de carácter procedentes de fuentes como evaluaciones psicométricas puede con precisión predecir las tasas de reembolso de los préstamos. Además, como hay poca correlación entre los datos de los créditos alternativos y los tradicionales, éstos pueden ser combinados para proporcionar una elevación predictiva.
Sí. Muchas fuentes de datos alternativas, como las evaluaciones psicométricas, operar en datos de origen sin requerir información financiera personal. Esto garantiza el cumplimiento de GDPR y otras leyes locales sobre privacidad mientras mantener fuerte poder predictivo.
Absolutamente. Por analizar en tiempo real comportamiento patronesLos prestamistas pueden distinguir mejor entre prestatarios de alto y bajo riesgo. Los estudios de casos han demostrado hasta 6% de reducción de los préstamos morosos (NPL) utilizando modelos de datos alternativos.
Los datos alternativos son especialmente útiles para instituciones de microfinanciación, prestamistas digitales, proveedores de BNPL y bancos que buscan ampliar el acceso al crédito en los mercados emergentes. Ayuda a llegar a poblaciones infrabancarizadas, pequeñas empresas y trabajadores de la economía colaborativa que pueden carecer de historiales de crédito formales.
Tecnología SaaS que proporciona puntuaciones de crédito de datos alternativos para bancos, microfinanzas, prestamistas digitales, neobancos, BNPL y financiación de activos.
