AMPLIA TU MERCADO DE CLIENTES Un abordaje tradicional para la toma de decisiones se basa en el uso de las calificaciones crediticias como método principal para determinar la solvencia. ¿Por qué? Porque son confiables, porque los procesos ya están implementados y la tecnología heredada puede frenar el intento de probar algo nuevo. Y claramente: las calificaciones crediticias predicen eficazmente el riesgo. Pero a la hora de ampliar tu mercado de clientes, utilizar solo calificaciones crediticias a menudo puede terminar filtrando y desechando solicitudes de bajo riesgo que podrían pertenecer a suscriptores valiosos. Existen millones de clientes no bancarizados con historial de crédito débil en todo el mundo, que normalmente incluyen a comunidades de inmigrantes, que nunca obtuvieron créditos o que son marginadas. En los EE. UU., existen casi 50 millones de individuos invisibles crediticiamente 5 , que no tienen acceso a servicios de telefonía móvil o dispositivos portátiles pasando la frontera del norte, el 15 % de los canadienses están clasificados como infrabancarizados 6 . En América Latina, donde el dinero en efectivo sigue siendo el método de pago preferido, el 70 % de los adultos no está bancarizado o está infrabancarizado. A nivel mundial, más de 1.000 millones de personas no tienen historial crediticio, ¡eso representa a casi ¼ de la población mundial que no recibiría aprobación solo con sus calificaciones crediticias! Entonces, ¿cuál es la alternativa?
Para involucrar a la población de bajo riesgo de este mercado potencial tanto para el servicio de telefonía inalámbrica como de dispositivos portátiles, es necesario expandirse más allá de las calificaciones crediticias tradicionales como indicador de solvencia. En cambio, hay que integrar fuentes de datos alternativos en los procesos de toma de decisiones para buscar indicadores alternativos de riesgo crediticio como los pagos de servicios públicos y alquileres, hábitos de gastos e historial laboral. En combinación con las capacidades de IA/ML, esta suma de tipos de datos puede permitirle evaluar con confianza el riesgo de las personas que son invisibles crediticiamente o con historial de crédito débil. Para ingresar a los mercados de no bancarizados o con historial de crédito débil y activar a suscriptores de bajo riesgo, escoge soluciones que puedan: • Acceder a fuentes de datos alternativos. • Analizar datos alternativos con modelos de aprendizaje automático predictivo para crear calificaciones de riesgo. • Accionar en función de los datos alternativos para tomar decisiones instantáneas.
Obtén el superpoder de los datos Visión de rayos X
Tener los datos correctos en tus manos es como tener una visión de rayos X: puedes ver en profundidad desde la superficie para descubrir lo que otros no pueden. Desde el primero punto de contacto, los datos desbloquean información sobre la autenticidad y el riesgo de los suscriptores potenciales. Cuantos más datos puntuales pueda recopilar tu tecnología, más fácil será verificar las solicitudes legítimas y detectar a los estafadores. Lo mismo sucede para involucrar a las personas no bancarizadas: las nuevas fuentes de datos permiten a las compañías de telecomunicaciones crear
tarjetas de puntuación a partir de señales de crédito alternativas. Utiliza tu visión de rayos X para visualizar datos como: • Presencia en los medios sociales: es una bandera roja si las cuentas sociales son nuevas, no existen o no muestran actividad. • Historial de pagos de alquiler: si el solicitante ha pagado puntualmente de manera consistente, podría indicar su solvencia.
MINIMIZA LAS PÉRDIDAS: DESARROLLA UN SEXTO SENTIDO PARA EL ENDEUDAMIENTO INCOBRABLE
Predecir el peligro es un superpoder que la mayoría de nosotros quisiera tener. ¿No sería fantástico si tu equipo de gestión del riesgo pudiese presentir la morosidad en los pagos antes de que esto sucediera? Un endeudamiento incobrable puede hacerte perder hasta un 2 % de tus ingresos 7 . Aunque esto puede parecer una gota en un balde de agua, para una compañía como Deutsche Telekom, que generó más de $80.000 millones en 2020 8 , el 2 % representa una pérdida de más de $1.500 millones. Incluso cuando hay tanto en riesgo, muchos modelos de gestión de riesgo tradicionales solo monitorean el estado de los pagos. Si la solvencia de un suscriptor cambia a mitad de un ciclo de facturación, no recibes alertas hasta que se comienza a adeudar un pago.
Entonces, ¿cuál es la alternativa? Además de utilizar un análisis robusto del riesgo crediticio en la incorporación, como se mencionó antes, el monitoreo del riesgo debe continuar durante todo el ciclo de vida del cliente. La implementación de señales tempranas de advertencia te da un sexto sentido que te impulsa a tomar medidas para reducir la exposición crediticia y los incumplimientos. Existen dos tácticas muy efectivas que optimizarán tu estrategia proactiva de gestión del riesgo: • Incorporar perspectivas y datos sobre el comportamiento en tus modelos. • Supervisar periódicamente el estado de las cuentas, independientemente del estado de pago.
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