El crédito y los datos, cómo no comprometerlos

Si algo tienen en común los países de América Latina es que el acceso al crédito es solamente para algunos pocos y de aquellos que logren pasar trámites burocráticos que muchas veces hacen imposible el acceso al crédito.

Sin embargo, un adecuado acceso a los datos permitirá que cada vez más personas puedan tener créditos bancarios, esto porque estos datos pueden permitir a los bancos generar nuevas y mejores vías para evaluar el riego de las personas que buscan un préstamo.

En la región solamente 1 persona de cada tres tiene acceso a un crédito.

La situación no tiene un mejor panorama para las pymes y micropymes, quienes tampoco se ven favorecidos con los esquemas bancarios para prevenir el riesgo, con ello provocando que una de las columnas vertebrales de las economías de los países latinoamericanos no tenga acceso para mejor sus condiciones o expandir sus negocios. Según datos del Banco Mundial solamente el 45% se ha acercado al financiamiento.

Pero en esta problemática podemos encontrar una luz verde y son los datos digitales de los usuarios en el pasado no se contaba con el internet como lo conocemos ahora y este avance tecnológico es lo que en un futuro no muy lejano permitirá a los analistas de crédito poder tener una mejor data de las personas para determinar si ellas son aptas para un préstamo o no.

Pero ¿cómo se logra recolectar estos datos?, cada persona al utilizar la internet va dejando una huella o ID digital y los expertos en el tema lo comparan con los ID físicos ya que son únicos y no es posible encontrar dos usuarios con el mismo, estos rastros nos permiten determinar cuales son las actividades que realiza.

Estos datos les permitirán a los analistas de crédito saber ¿dónde se mueve una persona?, ¡¿qué hábitos de consumo muestra su wallet?, ¿paga al día sus cuentas de servicio?, esto ayudará al alto porcentaje de personas que desenvuelven en la economía informal. Si bien es de conocimiento que el Covid obligó a muchas personas a abrirse una cuenta bancaria o billetera digital, todavía hay muchas que se encuentran fuera de la bancarización.

Se estima que solamente un 30% de las personas tienen un historial crediticio, pero a la misma vez más del 80% de las personas cuentan con un celular por lo que obtener los datos de los hábitos de consumo de estas personas no será un tema complicado para los analistas.

Para esto el Machine Learning y la Inteligencia Artificial tomarán un mayor protagonismo dentro de los equipos de análisis crediticio, siendo fundamentales para la captación de la información, organizarla y efectivamente convertirla en un recurso para puntuar los hábitos de consumo y pago de los usuarios.

Entre más se conoce del usuario más se comprometen sus datos

Es una realidad que la huella digital de las personas va a llegar a cambiar el esquema antiguo de conseguir créditos, pero a su vez sino se cuenta con los protocolos necesarios para almacenar y resguardar la información la misma puede caer en manos erróneas y ser utilizada por los ciber criminales, dándoles una ventaja ya que previamente se realizó un estudio de movimientos de las personas por lo que estos delincuentes podrán saber como las personas utilizan su dinero y así poder robarlo.

Poder tener el apoyo de herramientas que prevengan este robo de datos será crucial para los bancos que deseen implementar este modelo de negocio, ya que la información más delicada de cada persona se encontrará en sus servidores.

Darle una capacitación al equipo será de vital importancia para el banco y su reputación ya que cualquier fuga de datos que se de puede generar un gran problema para la entidad, contar con un plan de prevención de fraude interno es otro de los grandes retos que tomarán los bancos para prevenir que dentro de los equipos se de problemas de robo de información de los clientes del banco.

Para poder llevar acabo un sistema de calificación como el mencionado anteriormente los bancos primero deben de analizar si sus equipos están listos para proteger los millones de datos que caerán en responsabilidad de la entidad.

 

Fuente: iupana

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