Puntuación crediticia: analice el riesgo de su cliente de forma automática y personalizada.

A pesar de los grandes avances tecnológicos en el campo de la inteligencia artificial, la mayoría de las instituciones financieras brasileñas siguen operando con modelos arcaicos de puntuación crediticia (credit score). Este retraso hace que el crédito sea más fácil para las personas con más bienes, siendo las clases sociales más bajas las que más consumen en el país.

Una encuesta realizada el año pasado por Serasa muestra que los bancos brasileños suelen rechazar el 44 % de las solicitudes de préstamos, financiación y otros productos financieros de quienes ganan menos de cinco salarios mínimos al mes. Por el contrario, solo el 18 % de las solicitudes de quienes ganan por encima de ese valor son rechazadas.

Durante la pandemia, muchos recurrieron al crédito como solución a sus problemas financieros: según datos de Serasa, el 79 % buscó esta salida para pagar sus deudas.

Los que tienen mayores ingresos y poseen bienes como garantía son los que más acceso tienen al crédito, según el Informe de Ciudadanía Financiera de 2021 del Banco Central. El mismo documento señala que solo el 49 % de los brasileños tiene acceso al crédito.

Estos datos demuestran que, además de conceder créditos de forma desigual, las instituciones financieras pueden estar expuestas a más riesgos y, aun así, perder ventas debido a sus actuales herramientas de puntuación crediticia.

Por lo general, se trata de modelos genéricos que no reflejan el nicho de mercado de esa institución. Es decir, no se ajustan al comportamiento de pago de los clientes de la empresa. Por si fuera poco, suelen tener un coste elevado.

Por otro lado, nuestra puntuación crediticia evalúa a los clientes de una empresa según los datos de ese negocio en concreto. Esto garantiza una mayor precisión en los resultados, lo que reduce los costes por impagos y, por supuesto, genera un aumento en las ventas. 

4KST Credit Score: cómo funciona

El Credit Score es una puntuación crediticia que los consumidores, ya sean clientes de una tienda o prestatarios de un banco, reciben a partir de un gran conjunto de datos que se recopilan y analizan mediante herramientas basadas en el aprendizaje automático.

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite crear modelos predictivos para ayudar en la toma de decisiones financieras, ya sea en instituciones financieras, industrias o comercio.

Vamos a comprender mejor cómo funciona la herramienta Credit Score de 4KST tomando como ejemplo la política de concesión de créditos de un banco.

En concreto, la herramienta compara el perfil de los nuevos clientes interesados en solicitar préstamos con el perfil de los antiguos clientes, con el objetivo de intentar predecir el comportamiento de los nuevos. 

La diferencia de nuestro modelo predictivo es que se puede personalizar a partir de los datos proporcionados por el cliente (minorista o institución financiera) para orientar el aprendizaje automático, mientras que las agencias de crédito utilizan modelos genéricos, nunca orientados al nicho del propio cliente.

La personalización tiene dos ventajas: el servicio es más barato que las puntuaciones de las agencias de crédito (como Serasa, QUOD y Boa Vista) y es más preciso, ya que se basa en la realidad del cliente.

Tras analizar el perfil de riesgo, 4KST Credit Score asigna al cliente una puntuación en una escala de 0 a 1000 que indicará, con un alto grado de precisión, si el prestatario será o no un buen pagador.

Es evidente que, con esta información, las instituciones financieras pueden desarrollar políticas de concesión de crédito personalizadas y más precisas que aumentarán las ventas y reducirán significativamente la exposición a clientes morosos.

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