Infografía: Elevando las Experiencias del Cliente: Headless Banking y Banking-as-a-Service (BaaS)
Elevando las Experiencias del Cliente: Headless Banking y Banking-as-a-Service (BaaS)
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El puntaje de crédito, o credit score, es un histórico detallado de las transacciones económicas, información personal y hábitos de consumo de una persona, que resumen su actividad en el sector financiero. Provenir, una compañía dedicada al software de toma de decisiones de riesgo por medio de la Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) para el sector financiero, explica el funcionamiento de los puntajes de crédito y da a conocer 5 puntos clave para mejorarlo a favor del usuario.
Un credit score completo, permite a los prestamistas evaluar el perfil de los solicitantes y saber qué tan solvente es la persona. Entre mayor sea su puntaje de crédito, hay más probabilidad de que le ofrezcan mejores condiciones, opciones flexibles de pago y tasas de interés más bajas» José Luis Vargas, Vicepresidente Ejecutivo de Provenir para Latinoamérica.
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Cuando se trata de onboarding de comerciantes, la velocidad es decisiva. Los compradores ágiles y avanzados en tecnología han elevado los estándares para los competidores que ahora deben equilibrar velocidad, compliance y gestión de riesgo en el proceso de onboarding.
Mejorando la Experiencia del Cliente con Soluciones Bancarias Innovadoras
Con la experiencia del cliente como una de las máximas prioridades en casi todas las industrias a nivel mundial (¡y si no lo es, debería serlo!), algunas organizaciones claramente destacan. Cuando se trata de proporcionar productos y servicios bancarios/financieros, hay ganadores claros en términos de atraer a los clientes y garantizar una experiencia fluida y positiva. Mucho de esto se debe a la tecnología innovadora y de vanguardia. Dos de estos modelos de innovación son Headless Banking (desacoplando la interfaz de usuario del front-end del proceso bancario del back-end para mayor flexibilidad sin alterar el mecanismo bancario subyacente) y la Banca como Servicio, conocida como BaaS (que permite a las empresas no financieras/no bancarias ofrecer servicios bancarios/financieros integrándose con la infraestructura regulada existente de un banco a través de APIs).
Aquí presentamos 10 empresas que están utilizando estos modelos bancarios para llevar la experiencia del cliente, la flexibilidad y la eficiencia a la vanguardia de los servicios financieros.
Con sede en EE.UU., Column es un headless bank con carta nacional diseñado para permitir a los desarrolladores crear nuevos productos financieros, incluidos programas de tarjetas, cuentas bancarias, servicios de préstamos y financiación de deudas. Con la idea de ayudar a que las finanzas sean tanto centradas en el cliente como en internet, la empresa es ante todo una empresa de software (¡con una licencia bancaria!) que permite a sus clientes construir exactamente lo que necesitan sin depender de sistemas obsoletos que limitan la agilidad.
Con una plataforma BaaS que permite a las empresas crear sus propios productos bancarios únicos, Solaris Bank, con sede en Alemania, capacita a sus clientes para ofrecer servicios financieros integrados con facilidad. Como la plataforma de finanzas integradas más grande de Europa y poseedora de una licencia bancaria completa, la empresa cuenta con APIs sencillas que permiten servicios bancarios digitales totalmente integrados.
Con sede en el Reino Unido, Griffin es conocido como «el banco sobre el que puedes construir», con soluciones simples, rápidas y rentables que permiten a las empresas del Reino Unido desarrollar y lanzar sus propios productos financieros. Combinando el poder de un banco con licencia con la flexibilidad de la tecnología moderna SaaS, la empresa se basa en una infraestructura bancaria segura y regulada, pero también cuenta con APIs modernas para la capacidad de integrar sin problemas servicios financieros en aplicaciones tecnológicas.
Una de las historias de éxito tecnológico de Singapur, Pave Bank tiene como objetivo reimaginar cómo se construye la banca. En cuanto al diseño y construcción de productos, son firmemente una empresa de tecnología, y en cuanto a riesgo y cumplimiento, son un banco completamente regulado, combinando lo mejor de ambos mundos para garantizar seguridad y transparencia combinadas con innovación y flexibilidad para experiencias bancarias más seguras e integradas.
Calificada como la líder de BaaS en Europa, Treezor, con sede en París, ofrece una solución de marca blanca que permite a sus clientes integrar servicios financieros directamente en la experiencia del cliente. Con una amplia gama de casos de uso disponibles (incluyendo tarjetas de regalo, tarjetas de restaurante, neobancos y beneficios para empleados), la empresa permite una banca creativa con una solución modular de ventanilla única, permitiendo a los clientes externalizar las necesidades de pago a sus expertos en tecnología.
Conocido como «el banco para los bancos», ClearBank no proporciona servicios directamente a los consumidores, pero permite a los proveedores de servicios financieros, incluidas fintechs y empresas reguladas por la FCA, construir sus propias soluciones y servicios que ponen la experiencia del cliente y la innovación en primer lugar. Las instituciones financieras utilizan su API basada en la nube para ofrecer a los consumidores una infraestructura bancaria totalmente regulada, permitiendo a las instituciones financieras centrarse en el servicio al cliente.
Impulsando la próxima generación en Fintech, Green Dot, con sede en EE.UU., ofrece un banco integrado, gestión de programas y APIs de nivel empresarial en una única plataforma. Con clientes importantes como Walmart y Uber, Green Dot proporciona infraestructura de extremo a extremo para programas bancarios (incluyendo tarjetas de marca, pagos y servicios de nómina e impuestos) que impulsan el crecimiento y la innovación.
Lejos de ser una empresa tecnológica emergente, el grupo bancario multinacional BBVA ahora ofrece productos BaaS a través de API, conectándose al programa de banca digital central de BBVA. Su mercado de API permite la innovación en la transformación digital, en una variedad de combinaciones de casos de uso y regiones (incluyendo México, España y versiones globales que se centran en cuentas, pagos, cobros, préstamos y más).
Con sede en Ámsterdam pero prestando servicios a clientes en todo el mundo, Mambu es una plataforma de banca en la nube SaaS que permite a sus clientes construir experiencias bancarias innovadoras para sus clientes, de manera rápida y flexible. Con un enfoque componible para la banca que supera algunos de los desafíos de los sistemas bancarios heredados, Mambu permite a los clientes construir exactamente lo que necesitan, utilizando solo los componentes necesarios, y enfocándose fuertemente en la experiencia del consumidor final.
Con la creencia de que la tecnología puede permitir una verdadera transformación para la industria bancaria, 10x tiene como objetivo construir mejores bancos que pongan al cliente en primer lugar. Con una plataforma de banca central nativa en la nube propia, 10x ofrece un enfoque transformador de extremo a extremo que permite a las instituciones financieras ser ágiles y competitivas.
Hay muchas más empresas innovadoras que se centran en Headless Banking y BaaS, permitiendo una banca y servicios financieros integrados verdaderamente centrados en el cliente. Estamos atentos a hacia dónde se dirige la industria, pero está claro que cualquier organización que ofrezca capacidades para experiencias de cliente integradas y sin fricciones, mientras mejora la eficiencia operativa y la flexibilidad, y permite el crecimiento empresarial, será la que salga ganadora.
Los motores de toma de decisiones, a veces denominados árboles de decisión, son plataformas de software que automatizan las reglas comerciales o las decisiones comerciales, lo que te ayuda a optimizar los procesos comerciales que requieren toma de decisiones sin tener que pensar en ello. Un motor de toma de decisiones automatiza estas decisiones comerciales en función de tus necesidades comerciales y los criterios particulares que establece el propietario de la plataforma, ahorrándote el trabajo manual y centralizando el proceso de toma de decisiones.
¿Qué necesita un motor de toma de decisiones para funcionar? Además de un conjunto de reglas (lógica), también conocido como flujo de trabajo de toma de decisiones, estos motores necesitan datos. Montones y montones de datos. Al acceder e integrar los datos de múltiples fuentes y aplicar estas ‘reglas’ de acuerdo con tus criterios, puedes automatizar la toma de decisiones. En particular en el mundo de las finanzas, los motores de toma de decisiones se utilizan a menudo para ayudarte a determinar a quién otorgar préstamos y para determinar qué tipo de productos puedes ofrecer a tus clientes. Estos motores automatizados también permiten asignar precios y ofertas de manera personalizada (es decir, condiciones financieras y tasas de interés), los cuales pueden ser personalizados según tus necesidades exclusivas. Algunos ejemplos populares en el mundo de las fintech y los servicios financieros incluyen: préstamos al consumidor, originación de préstamos, aprobaciones de tarjetas de crédito, financiamiento de automóviles, préstamos en el punto de venta como compra ahora, paga después (BNPL), préstamos a PYMEs, aprobaciones de pólizas de seguro, ofertas de ventas adicionales y cruzadas, estrategias champion/challenger, auditorías, cobros y mucho más.
Los motores de toma de decisiones pueden ayudar a dotar de información a varios tipos de decisiones comerciales, desde operaciones básicas del día a día hasta decisiones comerciales estratégicas de más alto nivel.
Entonces, ¿cómo funciona realmente un motor de toma de decisiones? ¿Y cómo funcionan los motores de toma de decisiones en una empresa? Si bien depende de cada organización individual (y de sus reglas comerciales internas) determinar cómo se ejecutarán sus decisiones empresariales, hay algunos pasos básicos que son comunes en todos los procesos.
Como hemos demostrado, hay una gran variedad de formas en las que los motores de toma de decisiones pueden ayudar a dotar de información a los procesos comerciales. Pero, ¿cómo funciona esto exactamente? En el caso de los servicios financieros, piensa en todas las decisiones manuales que requieren intervención humana. Por ejemplo, si una persona necesita un préstamo para un automóvil, ¿cómo determina un prestamista si esa persona es solvente o no? Y si lo es, ¿qué tasa de interés o plazos de pago deberían ofrecerse? Tener un motor de toma de decisiones automatizadas permite agilizar el proceso de solicitudes, aprobaciones y financiación para garantizar una experiencia superior y eficiente para los clientes.
En el ejemplo de la financiación de automóviles, las solicitudes pueden pasar de formularios manuales con mucho papel y horas de espera en un concesionario a solicitudes en línea simplificadas. Una persona puede completar fácilmente una solicitud y proporcionar una identificación, lo que luego permite que un motor de toma de decisiones mueva a esa persona rápida y fácilmente a través del flujo de trabajo de toma de decisiones a lo largo de una serie de pasos predeterminados, de acuerdo con los criterios iniciales. En este caso, esos criterios podrían comenzar con el análisis de datos para la verificación de identidad (¿es esta persona realmente quien dice ser? ¿Qué edad tiene? ¿Tiene una licencia de conducir válida?), y luego continuar con los distintos factores que determinan la solvencia. ¿Tiene esta persona un ingreso que está por encima de nuestro umbral? ¿Cuál es su puntaje crediticio? ¿Cuánta deuda acumula esta persona y cuál es su relación deuda-ingresos? ¿Tiene incumplimientos de préstamos anteriores en su historial?
A medida que el motor de toma de decisiones accede y analiza automáticamente todos los datos requeridos de acuerdo con las reglas comerciales, mueve esa solicitud a través del flujo de trabajo en función de las respuestas. ¿Licencia de conducir? Verificado. ¡Siguiente paso! ¿Tiene edad suficiente para tener un automóvil? Claro. ¿Tiene trabajo? Sí. ¡Continúa! Pero luego viene un puntaje de crédito inaudito y un historial de numerosos préstamos que han pasado a cobros. La pelota se detiene aquí y el motor de toma de decisiones (según las «instrucciones» iniciales al momento de establecer el flujo de trabajo original) detiene la aplicación y determina que esta persona NO es un riesgo que este prestamista quiere correr.
Por supuesto, no todas las situaciones son tan claras como ese ejemplo, pero la belleza de automatizar los procesos comerciales con un motor de toma de decisiones es que puedes optimizar y mejorar la eficiencia para muchas situaciones y tipos de solicitantes, mientras el foco está en ese recurso más preciado, los humanos, en los casos más complejos que requieren intervención manual.
A pesar de todas las formas maravillosas en las que se pueden mejorar los procesos comerciales utilizando motores de toma de decisiones, no puede haber una ejecución de decisiones automatizada sin una gran cantidad de datos. Los datos, preferentemente variados y provenientes de una amplia gama de fuentes, son fundamentales para el proceso de toma de decisiones. Todas las organizaciones de servicios financieros utilizan los datos para tomar decisiones informadas a lo largo del ciclo de vida del cliente, pero tener que acceder e integrar manualmente las fuentes de datos puede ser toda una pesadilla. El consumo de datos ha evolucionado, junto con los motores de toma de decisiones que se alimentan de dichos datos. Es imposible tomar decisiones precisas basadas en las necesidades comerciales sin los datos correctos que se alinean con los criterios particulares establecidos. Piensa en los ejemplos analizados anteriormente: ¿dónde obtienes información sobre pagos de préstamos, puntajes de crédito, índice de ingresos a deuda, verificación de edad, etc.? Todo tiene que ver con tus fuentes de datos.
Llamado a la acción: Descubre cómo la integración de datos simplificada, a través de una sola API, permite tomar decisiones más inteligentes. Botón: Dile hola a los datos
Actualmente cada vez más prestamistas están analizando una gama más amplia de fuentes de datos que incluyen datos alternativos, como el pago de alquileres, la interacción en las redes sociales, información de sitios web, datos de viajes y mucho más, para garantizar:
Para ayudar a garantizar decisiones automatizadas más precisas que proporcionen valor a una empresa, es necesario acceder a estos datos y analizarlos para actuar de manera adecuada. Como dijo The Financial Brand: “Los datos, por sí mismos, no son un activo valioso. Lo que haces con ellos es lo que importa”. Tener una variedad de datos disponibles a pedido resulta esencial para que puedas mejorar la toma de decisiones automatizada. Los proveedores de datos de terceros, conectados a través de una plataforma o sitio de mercadeo centralizados con una API única, puede facilitar el uso de los datos, proporcionándote la capacidad para acceder a numerosos datos e integrarlos en tan solo minutos. Utiliza los datos para probar los flujos de trabajo de toma de decisiones, y después repite y adapta fácilmente el proceso.
El uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automatizado están creciendo. La IA en los servicios financieros se considera una oportunidad de $450.000 millones. Pero, ¿cómo puedes usar la IA de manera más efectiva en tus motores de toma de decisiones? El uso de inteligencia artificial y aprendizaje automatizado para potenciar tu proceso de toma de decisiones permite lo siguiente:
Puede parecer abrumador tratar de implementar IA en tus procesos de toma de decisiones, pero no necesitas científicos de datos en tu equipo para que la IA tenga impacto. Con una plataforma tecnológica que incorpora fuentes de datos y aprendizaje automatizado avanzado en tu motor de toma de decisiones, puedes aprovechar la toma de decisiones avanzada y obtener todos los beneficios enumerados anteriormente. La IA te permite hacer cosas que pueden resultar un desafío para los motores de toma de decisiones tradicionales, incluida la habilitación de más aprobaciones para los consumidores no bancarizados, la adaptación a las tendencias del mercado y a las demandas de los consumidores que cambian rápidamente sin sacrificar la experiencia del cliente y el establecimiento de relaciones en tus datos (¿ves? ¡Los datos mandan!) que de otro modo serían invisibles. Si tienes la suerte de tener científicos de datos en el equipo y necesitas encontrar una manera de utilizar toda su experiencia en tu motor de toma de decisiones o aplicaciones comerciales, busca un socio tecnológico que pueda migrar fácilmente los modelos existentes a una plataforma fácil de usar.
Mientras hablamos de integraciones de datos, flujos de trabajo automatizados, científicos de datos, aprendizaje automatizado… ¿por qué tomarse tantas molestias? Hay un inmenso valor en el uso de motores de toma de decisiones para los servicios financieros en lugar de intentar tomar decisiones manualmente en torno a tus procesos comerciales. Algunos de los beneficios incluyen:
La experiencia del cliente es más importante que nunca. En una época en la que todo está disponible bajo demanda (programas de televisión, atracciones, entrega de alimentos, entrenamientos), tus consumidores esperan velocidad. Además de eso, valoran la personalización. Queremos que Netflix sepa exactamente qué tipo de programa queremos ver a continuación o apreciamos cuando nuestro feed de Facebook está lleno de anuncios que resuenan. Según PwC, el 80 % de los consumidores considera que la velocidad es un factor de compra clave y Salesforce dice que el 76 % de los consumidores esperan ofertas personalizadas. ¿Quién tiene tiempo para eso si estás ocupado tomando todas tus decisiones comerciales manualmente?
¿Qué depara el futuro para los motores de toma de decisiones? Desde nuestra perspectiva, el panorama es brillante. ¿Sabías que Forrester agregó recientemente plataformas digitales de toma de decisiones a su informe de tendencias? Según Forrester, las plataformas de toma de decisiones digitales (DDP) son “una evolución de los sistemas expertos, los sistemas basados en el conocimiento, los sistemas de gestión de reglas comerciales y los sistemas de gestión de decisiones». Es una afirmación ambiciosa, pero está claro que la trayectoria es positiva cuando automatizas tus decisiones comerciales. Y con la mayor aceptación que tiene la inteligencia artificial y el aprendizaje automatizado, las formas en las que podemos automatizar las decisiones serán cada vez más interesantes (y rentables).
¿Estás listo para descubrir cómo una plataforma de toma de decisiones impulsada por IA puede ayudarte en tu proceso de toma de decisiones? Consulta nuestro libro electrónico.
Lecturas adicionales:
Muchos aeropuertos sólo están operando parcialmente, varias actividades se cancelaron y los planes se siguen posponiendo. Pero, a pesar de estar atrapados en nuestras casas tratando de equilibrar la vida laboral con la vida en el hogar, aún podemos contar con múltiples maneras de estar al día e informados sobre los avances de Fintech y la banca.
¿Cómo? Con podcasts. ¿Ya eres fanático de los podcasts? Si no es así, ahora es el momento perfecto para intentar escuchar uno o ¡varios! Renueva tu entusiasmo por aprender más, escuchando los mejores podcasts de la industria financiera. Estos audios te llevarán a conectarte con inspiradores líderes globales en donde descubrirás cómo las compañías más relevantes del mercado trabajan para crear las mejores experiencias con sus clientes.
Hemos seleccionado una exclusiva lista de podcasts actualizados de Fintech y la Banca con destacados influenciadores y líderes (organizados por idioma) para que puedas acceder e inspirarte en proyectos futuros, el camino hacia digitalización, inclusión financiera y mucho más.
La inclusión financiera es un factor clave para reducir la pobreza, la desigualdad y para impulsar el crecimiento económico de un país. En América Latina, según datos de la Cepal, en promedio, solo el 45,8% de las personas mayores de 15 años tiene acceso al sistema financiero. Giovanni di Plácido, responsable de Análisis y Estudios de la Fundación Microfinanzas BBVA, analiza el importante papel de las microfinanzas para impulsar la inclusión financiera y en concreto, de la labor que está realizando la Fundación en América Latina para erradicar la pobreza y promover el crecimiento económico inclusivo y sostenible.
Esta edición explora una problemática social de trascendencia a nivel mundial, como lo es la exclusión financiera. Ignacio Carballo, Director de «Fintech & Digital Banking» de la UCA, Economista, Docente e Investigador analiza qué relevancia tienen y podrían tomar las Fintechs en la búsqueda de romper las barreras de acceso a las finanzas.
Muchas empresas fintech luchan por ganar escala, financiamiento y reconocimiento de marca en un ecosistema bancario cada vez más saturado. Aprovechando el poder de la tecnología digital y más de un siglo de experiencia en marca, Goldman Sachs presentó su plataforma de banca de consumo, Marcus, en 2016. A través de adquisiciones, partnerships y un crecimiento orgánico significativo, Marcus se ha convertido en una plataforma multiproducto, con miles de millones en depósitos, saldos de préstamos y tarjetas de consumo y millones de clientes, todo sin el modelo tradicional de banco / sucursal. Dustin Cohn, jefe de marca y marketing de Goldman Sachs y la marca Marcus, habla sobre la construcción de una nueva marca de banca digital dentro de una firma financiera heredada y la misión de crear una experiencia única para el cliente.
Este podcast explora cómo algunas de los fintechs globales se comercializan y adaptan a los hábitos cambiantes del consumidor. Laurel Wolfe, VP de marketing, habla sobre su vida antes de Klarna y su fascinación por el espacio de pagos. Laurel revela cómo funciona el equipo de marketing de Klarna, su filosofía, los desafíos en el mercado y algunas de las campañas más destacadas. También habla sobre la actualización de la marca (de azul a rosa) y cómo las ideas se venden y desarrollan internamente en Klarna.
Jennifer Duncan – VP de Global Government Innovation en Mastercard, Chirag Patel – Global Head of Payments en Santander y Shiliashki – CEO de Payments en PayU se sientan juntos para discutir la innovación de pagos digitales, el cambio global lejos del efectivo. La pandemia actual solo ha acelerado el cambio global lejos del efectivo y hacia soluciones de pagos digitales. Este episodio se sumerge en algunos desafíos globales: ¿Qué significará para la inclusión financiera el movimiento hacia una sociedad sin efectivo? ¿Cuáles son las posibles repercusiones en términos de datos y privacidad? ¿Y cuáles son los riesgos cuando la big tech ingresa a los mercados de pagos y finanzas personales?
En este exclusivo podcast de Wharton Fintech, Antony Noto (CEO de SoFi) y Clay Wilkes (CEO de Galileo) analizan su transacción más reciente: la adquisición de Galileo por parte de SoFi. Hablan sobre los desafíos de ejecutar esta transacción durante la pandemia, lo que motivó a SoFi a considerar a Galileo como una alternativa estratégica vital, la expansión global y los nuevos productos que construirán. Anthony y Clay también discuten la misión de desarrollar la inclusión financiera para millones de consumidores desfavorecidos.
En este episodio, Ajay Banga, CEO de Mastercard, analiza cómo la pandemia global ha impactado el negocio de MasterCard, cómo será la recuperación económica y cuándo llegará. Banga cree que la crisis probablemente acelerará la adopción de tecnologías digitales, y si bien esto puede ser un gran ecualizador, también puede profundizar las divisiones. A Banga le apasiona la inclusión financiera: bajo su liderazgo, Mastercard ha lanzado aproximadamente 1500 productos diseñados para promover la inclusión financiera. Esos proyectos han tocado a unos 500 millones de personas en 80 países diferentes.
El líder de TBI Bank, analiza la transformación de TBI Bank, su modelo “phygital” y cómo imagina el cambio bancario en la actual crisis de coronavirus.
El CEO de Nubank habla sobre su experiencia de vida, su determinación de construir una cultura empresarial centrada en el cliente que también cuide a los empleados. David argumenta que la crisis actual no necesariamente crea nuevas tendencias, sino que acelera varias tendencias y comportamientos que ya estaban teniendo lugar. Desde la digitalización hasta políticas de trabajo remoto más flexibles, estas tendencias solo se están acelerando. Sin embargo, lo que es más importante, David está convencido de que la pandemia está obligando a las empresas a repensar sus valores y adoptar una visión mucho más amplia del capitalismo, a través de un modelo que requiere que las empresas demuestren integridad y cuiden a sus clientes, sus personas, sus comunidades y ambiente. Como lo demuestran sus acciones recientes, Nubank ciertamente está adoptando esta filosofía.
En este episodio, Thiago Dias habla sobre Inclusión Financiera, PIX, Super Apps y Fintechs en América Latina.
Renato Lopes, Gerente de Arquitectura Empresarial en Itaú-Unibanco habla sobre su trayectoria que lo llevó a convertirse en uno de los mayores referentes de blockchain en Brasil.
Desde el equipo de marketing global y regional de Provenir, realizamos un estudio para obtener feedback en relación al crecimiento, digitalización y desafíos de la industria financiera en las regiones de LATAM, EMEA, APAC y NA. Identificamos que globalmente se espera:
Leer artículo completo en TyN Magazine
Dada la importancia, los beneficios y los desafíos de implementar cada vez más el uso de datos no convencionales en Latam, Provenir presentó el exclusivo panel, para discutir este «hot topic» en la región: «El uso de datos no tradicionales para expandir y mejorar la toma de decisiones de riesgos». Gastón Peralta, director de desarrollo de negocios de Provenir para Latam, junto a referentes clave de la industria financiera participaron para compartir sus insights sobre la temática, haciendo hincapié en la inclusión financiera y el uso de datos psicológicos y de comportamiento.
Leer artículo completo en iProUP
El Banco Mundial define la inclusión financiera como “personas físicas y empresas que tienen acceso a productos y servicios financieros útiles y asequibles que satisfacen sus necesidades (transacciones, pagos, ahorros, crédito y seguro), prestados de manera responsable y sostenible”.
América Latina es una región que históricamente ha dependido del uso de efectivo y ha estado rezagada en la transición al uso de tarjetas y herramientas digitales para transacciones financieras. Solamente cerca de la mitad de la población regional tiene una cuenta bancaria. Esto, a su vez, ha ralentizado su avance en términos de convertirse en una región financieramente inclusiva.
En Centroamérica, por ejemplo, el 85% de las transacciones se realizan en efectivo y se puede observar una tendencia similar en toda la región. México, un país que es uno de los líderes regionales en términos de número de fintechs, se encuentra muy rezagado en bancarización formal donde sólo el 37% de la población mayor de 15 años tiene una cuenta bancaria, de acuerdo al Banco Mundial. Alrededor del 86% de todos los pagos en México se realiza en efectivo.
Existen varios factores que contribuyen al predominio del efectivo en la región, incluyendo una gran economía informal, la falta de confianza en las instituciones financieras y la falta de sucursales bancarias disponibles, especialmente en las zonas rurales, entre otros. Las estimaciones del FMI indican que, en promedio, más del 60% de los trabajadores activos en la región forman parte del sector informal. Por lo general, estas personas reciben ingresos inconsistentes en efectivo, por lo que las comisiones en las que incurren los bancos y otras complicaciones percibidas se consideran inconvenientes e innecesarias.
La falta de acceso al crédito es uno de los mayores obstáculos para lograr una sociedad financieramente inclusiva. Las personas más jóvenes o aquellas que no tienen servicios bancarios o cuentan con servicios sub-bancarizados, a menudo carecen de historial crediticio, lo que resulta en una denegación de crédito por parte de las instituciones financieras. Además, las altas tasas de interés suelen ser prohibitivas para estos grupos demográficos, lo que impide el establecimiento de un historial crediticio.
Las personas que carecen de historial crediticio podrían ser buenos prestatarios si se pudiera evaluar su solvencia crediticia utilizando datos alternativos. Las innovaciones en big data y aprendizaje automático permiten a los prestamistas predecir el riesgo crediticio basándose en información digital. Los datos de comportamiento y consumo en línea son algunos de los tipos de datos alternativos que los bancos y los prestamistas están utilizando para predecir el riesgo y ofrecer mejores oportunidades financieras a mayor velocidad.
El acceso al crédito no solo es un problema para los particulares, sino también para las micro, pequeñas y medianas empresas (MiPyme) que constituyen la gran mayoría de las economías de América Latina y el Caribe. Según BID Invest, la falta de acceso al crédito es uno de los principales obstáculos para el crecimiento de las pequeñas empresas. Frecuentemente, esto les impide ingresar a nuevos mercados, aumentar su fuerza laboral e incrementar su productividad con las inversiones adecuadas. Esto es especialmente problemático ya que este segmento representa el 99% de las empresas en la región y el 67% de las fuentes de empleo, según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE).
Las micro, pequeñas y medianas empresas (MiPyme) en América Latina y el Caribe reciben solo el 12% del crédito total, según datos de la OCDE. Esto es menos de la mitad de la proporción que reciben las MiPyme en los países de la OCDE, con un 25%. Además, las Pyme informales superan en número a las formales en una proporción de 3.4 a 1 en los mercados en desarrollo, según el Foro de Finanzas de Pyme. Estas son las empresas que más sufren por la falta de acceso al crédito.
Las MiPyme son consideradas clientes de alto riesgo por los bancos y prestamistas debido a la falta de documentación financiera completa, especialmente para aquellas que se consideran informales. También suelen afrontar largos períodos de tiempo para la aprobación de crédito debido a procesos manuales que requieren mucho papeleo.
Al utilizar datos alternativos, los prestamistas pueden obtener una visión más completa de las MiPyme para poder tomar una decisión crediticia adecuada a medida que buscan adquirir fondos inmediatos para sus operaciones y su crecimiento. Sin embargo, aprovechar los datos alternativos para tomar decisiones sobre el riesgo crediticio puede ser un desafío para las instituciones financieras, ya que requiere un alto grado de coordinación y comprensión entre los expertos en riesgo crediticio y los especialistas de datos.
Aprovechar los datos alternativos para la calificación crediticia para complementar los modelos tradicionales probablemente desempeñará un papel cada vez más decisivo para que las personas subatendidas en América Latina obtengan acceso al crédito. Por sí solo, no pueden aumentar el nivel de inclusión financiera en la región, pero pueden aumentar la tasa de aprobación de crédito y minimizar el riesgo al utilizar algoritmos de aprendizaje automático para este propósito.
Mercado Crédito es un ejemplo de alto perfil del uso exitoso de datos alternativos para decisiones crediticias. La plataforma utiliza datos como el historial de compras de MercadoLibre para complementar los datos más tradicionales, ya que ajusta la tasa de interés en función del nivel de conocimiento del cliente. A junio de 2020, Mercado Crédito otorgó 3.2 millones de créditos a 450,000 usuarios en Argentina por $11,000 millones de pesos.
Aunque el uso de datos alternativos para la calificación crediticia es importante, las instituciones financieras y las fintech deben abordar las realidades culturales, sociales y económicas de sus clientes y tomarlas en cuenta al diseñar sus productos y servicios. Aquellos que lo hacen pueden aumentar considerablemente su propuesta de valor al tiempo que contribuyen a aumentar el nivel de inclusión financiera en la región.