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Industry: Datos

Diez fintechs que utilizan datos alternativos para la inclusión financiera

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Diez fintechs que utilizan datos alternativos para la inclusión financiera

Asegurar que los no bancarizados y excluidos tengan acceso al crédito

En un momento, era imposible que la gente comprara cosas sin tener el dinero en efectivo en la mano. Y entonces apareció la era del crédito. Si bien el crédito ha tomado muchas formas (planes de reserva de compra con pago anticipado y tarjetas de crédito, planes de pago a plazos y préstamos de día de pago, hipotecas y productos Compre ahora, pague después), una cosa se ha mantenido constante: para obtener un crédito, debes calificar para ello.

A medida que evolucionan las fintechs y los proveedores de crédito, también lo hace la forma en la que los prestamistas manejan sus decisiones sobre el riesgo crediticio. Un puntaje crediticio tradicional (basado en cosas como el historial crediticio, el historial de pagos y el índice de deuda) ya no es la única forma de evaluar la solvencia y, naturalmente, excluye a una gran cantidad de personas que pueden no tener mucho historial crediticio para evaluar (es decir, las minorías, los inmigrantes recientes, los consumidores más jóvenes, los financieramente marginados y otros que son nuevos en el crédito).

Aquí es donde entran a jugar los datos alternativos. Un término amplio que se refiere esencialmente a todos los datos crediticios que actualmente no se informan a través de los puntajes crediticios tradicionales. Este tipo de datos fortalece el «perfil» de una persona y brinda una visión más sólida y completa del riesgo asociado con prestarle dinero. Cada vez hay más tipos de datos alternativos, pero el término incluye cosas como pagos de alquiler, registros de servicios públicos, presencia en las redes sociales, datos de telecomunicaciones e información bancaria abierta.

Inclusión financiera y apoyo a las PYMEs

Usar datos alternativos y considerar que más personas son solventes es claramente bueno para los negocios: significa que las organizaciones pueden predecir el riesgo con mayor precisión y decir que sí a más personas;esto permite a los prestamistas crecer y escalar sus negocios de una manera en que los datos tradicionales podrían no permitirlo. Pero aún hay más. Los datos alternativos no solo son buenos para los negocios, también son buenos para sus consumidores. Las empresas de todo el mundo están encontrando formas únicas e inspiradoras de utilizar datos alternativos para promover una mayor inclusión financiera para los clientes con historiales de crédito débiles/sin historial (también conocidos como subbancarizados o no bancarizados) y para respaldar un mayor acceso al crédito para las PYMEs/MIPYMEs.

Si bien esta lista no es exhaustiva (hay demasiadas organizaciones asombrosas que hacen cosas increíbles), aquí hay diez empresas únicas que utilizan datos alternativos en pos del bien común.

  1. Bankly : en Nigeria, Bankly ayuda a sus usuarios a digitalizar y aumentar su efectivo de manera segura y sostenible. Usando tecnología y puntos de contacto humanos para digitalizar efectivo, pueden generar datos para crear una identidad digital/financiera, lo que garantiza que sus clientes con historiales de crédito débiles obtengan acceso a servicios financieros más amplios, incluidos crédito y seguros. El setenta y cinco por ciento de sus usuarios se identifican como subbancarizados, incluidas poblaciones marginadas como agricultores, comerciantes, artesanos y transportistas a quienes a menudo se les paga en efectivo y no pueden acceder fácilmente a los servicios bancarios tradicionales.
  2. Davinta: Davinta, con sede en India, es una plataforma digital basada en IA que se enfoca en ofrecer crédito y otros productos financieros a las personas que viven en áreas rurales. La empresa aprovecha los datos de los canales tradicionales y alternativos para recomendar productos financieros personalizados a sus clientes. A la fecha, Davinta ha adquirido cerca de 15.000 usuarios registrados, la gran mayoría de los cuales (12.000) son mujeres. Como ellos dicen, no son solo otra empresa de inclusión financiera, sino que se esfuerzan por «crear una inclusión social integral de la sociedad india en general hacia la igualdad de oportunidades de vida».
  3. Esusu: esta empresa estadounidense utiliza datos de pago de alquiler para ayudar a las poblaciones marginadas a crear un historial crediticio. Su plataforma patentada, que atiende a hogares de ingresos bajos a moderados en los EE. UU., informa los pagos de alquiler a las tres principales agencias de crédito de la región, lo que permite a los clientes generar crédito y desbloquear futuras oportunidades que, de otro modo, estarían fuera de su alcance.
  4. Fairbanc: con sede en los Estados Unidos pero con operaciones en Indonesia, Fairbanc ofrece una plataforma de crédito de circuito cerrado altamente escalable para microcomerciantes, la cual les permite acceder a la cadena de suministro y comprar con mayor facilidad bienes de consumo de rápido movimiento. Con un enfoque en la inclusión financiera de las mujeres, Fairbanc tiene acceso a una base de clientes de 650.000 microcomerciantes no bancarizados en Indonesia, de los cuales casi 260.000 son mujeres. Su plataforma con IA y aprendizaje automatizado analiza los datos y el historial de transacciones para otorgar líneas de crédito digitales instantáneas; y con su API ‘Pay Later’ (‘pague después’) integrada directamente en las tablas de toma de pedidos de Unilever, los comerciantes solo necesitan un teléfono básico para participar.
  5. Fundfina: con operaciones en la India, Fundfina es un mercado financiero impulsado por una arquitectura bancaria abierta y análisis de aprendizaje automático. Centrada en las MIPYMEs, la organización se asocia con instituciones financieras locales para atender a más de 150.000 clientes en toda la India, que de otro modo tendrían dificultades para acceder al crédito tradicional debido a la falta de historial crediticio. Al combatir el proceso de préstamo lento y complejo que es típico en la India, Fundfina permite evaluaciones crediticias de historiales de crédito débiles a través de su motor digital patentado (han desarrollado su propio método de calificación crediticia, TrueScore, que evalúa datos transaccionales e historiales de pagos), curando los productos financieros más apropiados e incluso ofreciendo herramientas de gestión de flujo de efectivo para promover la educación financiera.
  6. First Circle: una de las primeras fintech de tecnología financiera en obtener la licencia de la Comisión de Bolsa y Valores (SEC) de Filipinas, First Circle se fundó para empoderar a las PYMEs ayudando a cerrar la brecha crediticia existente para las pequeñas empresas en la región. Con varios programas de crecimiento disponibles, líneas de crédito rotativas y procesos de aplicaciones móviles, First Circle tiene como objetivo ayudar a los clientes que a menudo no tienen datos crediticios o garantías fijas disponibles, muchos de los cuales se han visto obligados a trabajar con prestamistas abusivos en el pasado.
  7. Oriente: con sede en Hong Kong, Oriente ha construido una infraestructura digital diseñada para generar oportunidades económicas para consumidores no bancarizados y comerciantes marginados. Mediante el uso de información y datos alternativos en tiempo real, Oriente permite a miles de comerciantes aumentar las tasas de conversión y reducir los riesgos. Su infraestructura de identidad patentada utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automatizado para que los consumidores no bancarizados obtengan crédito digital sin problemas, e incluso les permite mejorar su perfil crediticio si pagan a tiempo.
  8. Paycode: diseñada para personas en áreas rurales remotas, Paycode de Sudáfrica brinda soluciones de tecnología de servicios financieros a ciudadanos no bancarizados, utilizando la recopilación de datos biométricos para verificar la identidad y autenticar transacciones bancarias de manera segura. Al asociarse con instituciones financieras locales, su plataforma de pago y banca alternativas completas han podido crear cuentas bancarias de bajo costo para usuarios primerizos, con más de 4 millones de usuarios finales en 8 países hasta el momento.
  9. TiendaPago: fintech innovadora que opera en México y Perú, TiendaPago se enfoca en pequeñas empresas familiares que necesitan inclusión financiera, proporcionando financiamiento de capital de trabajo de circuito cerrado. Su plataforma basada en dispositivos móviles utiliza datos relacionados con las compras de inventario para evaluar la solvencia de los comerciantes, lo que garantiza que estos puedan pagar a los distribuidores la cantidad correcta de inventario que necesitan para atender adecuadamente a sus clientes y hacer crecer sus negocios. Los comerciantes suelen tener fondos en efectivo limitados disponibles para pagar a los distribuidores, lo que genera puntos de precio más altos para el inventario y limita las ventas.
  10. ZigWay: con sede en Myanmar, Zigway tiene como objetivo ayudar a las familias de bajos ingresos a obtener más acceso a los elementos esenciales del hogar de una manera asequible. Ofreciendo un servicio de suscripción mensual que permite a los hogares comprar alimentos básicos de calidad, como arroz y aceite de cocina a granel, brindan ahorros de hasta un 20 por ciento para los participantes. Mediante el uso de un modelo de calificación crediticia patentado basado en el aprendizaje automatizado, ZigWay puede ofrecer a los participantes planes de pago flexibles. Incluso promueven la accesibilidad y la inclusión al permitir que los «super usuarios» ayuden a registrar a sus vecinos, soliciten servicios y realicen pagos en su nombre. A la fecha, han probado sus servicios con más de 500 clientes, y han entregado alimentos suficientes para más de un millón de comidas.

La historia de los datos alternativos (qué significan, cómo se utilizan, quién los usa) seguirá cambiando y evolucionando a medida que más y más fintechs y proveedores de datos encuentren formas únicas de incorporarlos en sus procesos de toma de decisiones sobre riesgos. Esto es, si pueden acceder a ellos de manera eficiente. Cuando encuestamos a 400 tomadores de decisiones de fintechs a nivel mundial, las estadísticas sobre el uso de datos alternativos fueron bastante asombrosas:

El 60 % dijo que el acceso a fuentes de datos alternativas es limitado y el 74 % dijo que los datos de cualquier tipo no son fácilmente accesibles, mientras que al 60 % le resultó difícil no tener una vista centralizada de los datos a lo largo del ciclo de vida del cliente.

El 70 % dijo que la falta de integración de los datos en su solución de toma de decisiones era un impedimento para usar datos alternativos, y el 51 % dijo que simplemente no eran accesibles dentro de su organización.

Pero el valor de usar datos alternativos para la toma de decisiones crediticias es claro: no solo permite una visión más completa de tus clientes, sino que también permite una mayor inclusión financiera, un mejor acceso al crédito para las PYMEs/MIPYMEs, y puede ayudarte a hacer crecer tu negocio de maneras que quizás nunca hayas imaginado.

Si te resulta desafiante y costoso seleccionar, acceder y usar los datos correctos en el momento correcto para tomar decisiones precisas e inclusivas, consulta cómo Provenir Data puede ayudar. Toma el control de tus datos, todo desde una plataforma de datos global centralizada y de fácil acceso, y nunca más te preocupes por cómo integrar fuentes de datos alternativas.

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Uno de los sectores más atractivos en los que se ha centrado el desarrollo de startups, ha sido la industria financiera que cuenta con 2.482 fintech en toda Latinoamérica según datos del Banco Interamericano del Desarrollo (BID). Esta expansión ha sido posible gracias a una serie de herramientas tecnológicas que han brindado las soluciones necesarias para ahorrar recursos y ampliar el mercado de forma estratégica.

En esta nota podrás ver como el acceso a datos unificados y modelos de riesgo que dan sustento a los productos o servicios eran un obstáculo difícil de superar para quienes iniciaban en el negocio, ya que contaban con recursos limitados que impedían tener información diversa a su disposición, que apoyara la creación de una oferta competitiva y de calidad, al nivel de la banca tradicional o de las grandes instituciones financieras y como hoy en día, las soluciones nativas de cloud se han consolidado para permitir que las startups cuenten con acceso ycontrol a diversidad de datos

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“Oigan, prestamistas, ¿están utilizando las fuentes de datos correctas?”

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“Oigan, prestamistas, ¿están utilizando las fuentes de datos correctas?”

Autor: Pankaj Jain | Sr. Solution Architect | Provenir

Como activista de la transformación digital con años de experiencia en la industria financiera y bancaria, he ayudado a muchos clientes de Fortune 500 a preparar sus programas de préstamos para el futuro al proporcionar soluciones inteligentes, especialmente en el área de gestión de riesgos de decisiones. A través de estos acercamientos, he observado que muchos prestamistas ponen en peligro su agilidad en la implementación de una solución de toma de decisiones debido a demoras y desafíos en los pasos iniciales de evaluación e incorporación de las fuentes de datos correctas. Las necesidades y expectativas de los clientes cambian en tiempo real, por lo que los prestamistas deben eliminar las barreras a su propia agilidad para mantenerse en el juego.

A continuación se presentan algunas actividades que he observado en mi expeiencia que comprometen la agilidad de los prestamistas:

  • Elegir el proveedor de datos adecuado: teniendo en cuenta que hay miles de proveedores de datos en muchas líneas de negocios, los prestamistas siempre tienen que dedicar mucho tiempo a elegir el proveedor de datos adecuado para su estrategia de decisión. Los prestamistas deben evaluar cada proveedor de datos en cada región por línea de negocio, revisar sus especificaciones de documentos, descubrir formas de probar su API en su solución de decisión y luego, según el resultado, iniciar la discusión de incorporación. Estas actividades a menudo retrasan significativamente la implementación de una solución de decisión de riesgo y, en última instancia, retrasan mejores resultados para el cliente final.
  • Incorporar los proveedores de datos: la incorporación de un proveedor de datos implica una serie de discusiones sobre precios, contratos legales, soporte, etc., y nuevamente se convierte en un cuello de botella en la agilidad del prestamista para implementar productos a los clientes finales.
  • Cambiar los proveedores de datos: si se tiene en cuenta el esfuerzo necesario para incorporar un proveedor de datos, los prestamistas a menudo utilizan de forma predeterminada su proveedor de datos existente y siguen usando los mismos datos para su nueva solución o producto de decisión de riesgo. Es como construir un auto nuevo con un motor viejo diseñado para un modelo diferente. Deberían implementar un mecanismo para elegir y cambiar fácilmente a los proveedores de datos que mejoren la solución de toma de decisiones de riesgo.
  • Mantener el ritmo de las fuentes de datos: A medida que los tipos de datos crecen exponencialmente, los proveedores de datos ofrecen nuevas fuentes de datos y es difícil para los prestamistas seguir el ritmo de quién tiene qué datos. La mayoría de las veces, los prestamistas utilizan por defecto el mismo tipo de datos, incluso si existen productos de datos alternativos en el mercado que ofrecen información nueva, más relevante y con insights más profundos.

Estas actividades se repiten para cada fuente de datos y, en promedio, suman en tiempo entre una semana a un mes para que los datos estén disponibles y poder construir una estrategia de decisión de riesgo en torno a ellas.

Para crear una verdadera agilidad en el lanzamiento de una plataforma de toma de decisiones de riesgo, los prestamistas necesitan un centro integral que ofrezca fácil acceso a una variedad de tipos de datos para que puedan evaluar, integrar y construir fácilmente modelos de decisión a su alrededor en lugar de esperar meses. Y tener la fuente de datos correcta es tan importante como tener una plataforma de toma de decisiones de riesgo robusta y ágil.

Provenir Data Cloud + Provenir Marketplace brinda una amplia variedad de fuentes de datos en el ecosistema de préstamos, junto con la capacidad de búsqueda avanzada para descubrir y detectar fuentes de datos confiables según la ubicación geográfica, el tipo de datos, el tipo de producto, etc. La API preconstruida proporciona una integración perfecta con las fuentes de datos disponibles, como agencias de crédito, identificación y fraude, garantías, datos crediticios alternativos, etc.

La combinación de descubrir las fuentes de datos correctas y usar una API preconstruida lista para usar le permite al prestamista cambiar rápidamente entre diferentes proveedores de datos. Con un simple clic, pueden integrar nuevas fuentes de datos en su estrategia de decisión sin tener contacto directo con el proveedor de datos. El prestamista puede probar los datos respectivos y habilitarlos para el cliente final sobre la marcha una vez que esté satisfecho con el resultado de la prueba deseado.

Provenir Data Cloud + Marketplace ayuda a los prestamistas a ser más ágiles, respondiendo rápidamente a las cambiantes necesidades de datos y enfocando su tiempo y energía en innovar su producto financiero.

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Jose Vargas, nuestro vicepresidente ejecutivo de América Latina, se sentó con Kueski, uno de los mayores proveedores de Buy Now Pay Later en LATAM, para discutir cómo el uso de datos alternativos es una de las formas más efectivas de fomentar la inclusión financiera y el acceso al crédito en América Latina.

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Si vemos el mundo en 3D, deberíamos ver el riesgo crediticio de la misma manera. Como financiera, seguramente te ves obligada a determinar el riesgo crediticio utilizando únicamente un score de crédito tradicional. Pero eso te impide tener una mejor perspectiva.

Consulta nuestra guía detallada y descubrirás cómo el uso de datos alternativos puede ayudarte a:

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Mediante el uso del big data, aprendizaje automático e inteligencia artificial, Provenir posibilita la inclusión financiera de los sectores más vulnerables ya que se analizan sus comportamientos de consumo digital, qué compran y cómo lo compran. Personas que no tienen un historial financiero en el sistema bancario tradicional tienen una mayor probabilidad de obtener crédito basado en otros comportamientos digitales no financieros.

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