Los modelos de decisión son parte central de las fintech de lending. Apoyados en el bigdata, avanzan para entregar mejores resultados que impactan directamente en el bienestar financiero de los usuarios.
Bogotá, noviembre de 2022. La digitalización de la sociedad ha traído al centro del desarrollo de diversas industrias el concepto de automaticidad. En el caso particular del sector bancario, la vanguardia de la automaticidad la han traído al frente las fintech. Esto se evidencia en la reducción de procesos y tiempos que han logrado a la hora de otorgar sus productos.
En el caso de las fintech, la cadena de producción de compañías como RapiCredit están no solo digitalizadas sino también automatizadas. Desde cuando inició operaciones, hace más de ocho años, esta fintech entró en funcionamiento en el mercado de préstamos con cadenas de producción digitales que se han ido sofisticando con el tiempo a través de algoritmos entrenados en riesgo y perfiles crediticios.
“Hemos desarrollado una serie de modelos supervisados de machine learning que han permitido facilitar la vida a las personas que no habían tenido acceso a crédito antes. En cuestión de segundos podemos otorgar créditos después de evaluar el riesgo y el perfil crediticio. Esto impactó directamente en la inclusión financiera”, aseguró Daniel Materón, el CEO y cofundador de RapiCredit.
Los modelos supervisados de machine learning son algoritmos entrenados con mucha información de diferentes variables, como lo pueden ser el perfil económico, los reportes en centrales de riesgo, ingresos, composición familiar, entre otras. Estas entrenan al modelo de tal manera que permite que él mismo prediga, de acuerdo con esas características, la viabilidad de un crédito para una persona determinada.
Este tipo de herramientas digitales han revolucionado el mundo. Son comunes en el día a día. Se usan cuando Youtube nos sugiere el siguiente video o cuando el autocorrector del teclado del celular nos indica cuál podría ser la próxima palabra. En el sector financiero, donde eran muy comunes en el área de riesgos, ahora están siendo usados por fintechs como RapiCredit para aportar a la masificación del crédito.
Apalancar la generación de crédito en la tecnología digital, como lo ha hecho RapiCredit, tiene impactos directos en la inclusión financiera. Esta fintech, que ha otorgado más de dos millones de créditos a colombianos que tradicionalmente no habían accedido a opciones de financiación para diferentes necesidades de su vida.
Abrir esa puerta ha permitido que más personas entren al sistema financiero, pidiendo más créditos, como lo demuestra la alta tasa de recurrencia de esta fintech, o haciendo una historia crediticia que le permite a la persona avanzar en otras entidades del sector y arrebatándole una porción del mercado a fuentes de financiación ilegales como el gota a gota.
“Cerca de 350.000 millones de pesos le hemos quitado al gota a gota, según cálculos propios. Además, otorgamos más de 75 mil créditos al mes. De esta manera, a través de la tecnología, estamos impulsando una verdadera inclusión financiera para las personas que fueron generalmente excluidas”, sentenció Materón.