La inclusión financiera es uno de los principales puntos en la agenda de quienes formulan las políticas públicas y las instituciones financieras privadas en México. El primer paso para la inclusión financiera es obtener acceso al crédito. Sin embargo, la mayoría de las personas que desean obtener un crédito carecen de un historial crediticio, ya que las instituciones financieras no han podido otorgarles préstamos debido a que no pueden acceder a su solvencia crediticia.
Para mitigar el desafío de la falta de datos, ciertas instituciones financieras han comenzado a utilizar información alternativa para tomar decisiones de solvencia crediticia para personas que no tienen antecedentes financieros. Entonces, ¿cuáles son estos datos alternativos y cómo se están utilizando para mejorar la inclusión financiera?
En el artículo, responderé las 2 preguntas anteriores y además hablaré sobre los beneficios de usar datos alternativos. Además, mencionaré brevemente los desafíos que encuentra esta práctica, para evaluar la solvencia crediticia.
Las instituciones financieras utilizan datos alternativos como indicadores de otros datos (como el historial financiero), para evaluar la capacidad y voluntad de una persona para pagar un préstamo. Los datos alternativos se pueden definir como información que no suelen recopilar las instituciones crediticias o que normalmente no proporcionan los clientes, mientras buscan un crédito. En el mundo digital actual, las interacciones de las personas dan como resultado una gran cantidad de datos: sus intereses (los sitios web que navegan), los lugares que visitan (a través de la ubicación en su teléfono), las personas con las que interactúan (a través de contactos en su teléfono), e incluso sus patrones de comunicación (basados en el momento y la duración de sus llamadas). Estos son algunos de los puntos de datos alternativos que utilizan las instituciones financieras para tomar decisiones sobre préstamos. Otros puntos de datos alternativos son las opiniones y comentarios de los consumidores sobre productos, opiniones de las redes sociales, previsiones meteorológicas, datos web, tráfico web, encuestas y ubicaciones geográficas.
Como se puede imaginar, estos elementos de datos alternativos son grandes, complejos y poco convencionales. Sin embargo, armadas con las últimas herramientas y técnicas de análisis de datos, las instituciones financieras han comenzado a utilizar estos datos para construir y desarrollar modelos cuantitativos patentados para la toma de decisiones crediticias.
Sin embargo, las autoridades reguladoras a nivel mundial y algunos grupos de consumidores han expresado su preocupación sobre la precisión de los datos y los problemas de privacidad que surgen del volumen y la sensibilidad de los datos alternativos recopilados y utilizados por las instituciones financieras.
Además, se ha criticado la falta de transparencia en los modelos. Las instituciones financieras utilizan datos alternativos para estimar el puntaje crediticio utilizando su propio algoritmo patentado. Esto reduce la capacidad de los clientes para disputar decisiones crediticias desfavorables, y la posibilidad de tomar medidas correctivas para mejorar su puntaje crediticio es muy limitada, ya que no conocen los factores que impulsan el puntaje crediticio. A la luz de esto, varias personas incluso argumentan que con la rápida expansión de las instituciones financieras que utilizan datos alternativos, es esencial que se regule el uso de estos datos. En ausencia de regulaciones sólidas y uniformes sobre la privacidad de los datos y leyes sobre el uso justo de datos alternativos, quizás los riesgos de protección del consumidor superen los beneficios.
Para resolver estos problemas y establecer regulaciones claras, las autoridades pertinentes, a nivel mundial, han estado evaluando para comprender las pautas y regulaciones sobre privacidad de datos, transparencia y aclaración del alcance de los datos que pueden usarse para fines de calificación crediticia. Con suerte, próximamente veremos lo mismo en México, ya que los datos alternativos pueden ser un gran impulsor para aumentar el crecimiento financiero. Sin embargo, en mi opinión, el desafío clave será cómo podemos promover los beneficios del uso ampliado de datos alternativos al tiempo que garantizamos una protección de datos adecuada y atención a la privacidad del consumidor en todo el ecosistema.
