El uso de la inteligencia artificial y el machine learning ayudan a mejorar la organización de la data y convertirla en un recurso efectivo para calificar los hábitos de consumo y de pago. Esto también apunta a incrementar la inclusión financiera.
Estos temas fueron abordados en profundidad durante el panel “Cómo los datos de fuentes no tradicionales transforman los servicios financieros”, en la última edición de Fintech Summit Latam.
El encuentro fue moderado por Natalia Bailey, gerente de Investigación de FinRegLab y se sumaron Alejandro Marroquín, Director de Tecnología y Datos de Broxel; Melissa Koide, CEO de FinRegLab y Carolina Moreno, Product Manager – DA Spanish Latam en Experian.
A propósito de la privacidad de los datos alternativos y los costos de adquirirlos, Carolina Moreno afirmó que ya que es mandatorio. “El primer reto es obtener el consentimiento, luego la la calidad de los datos y en tercer lugar la discriminación entre datos buenos y malos”, sintetizó.
La data alternativa contribuye a mejorar los procesos de negocios en las instituciones financieras, ya que muchas veces los límites del Buró de Crédito evitan la agilidad de los procesos. En este sentido, la data y su obtención son la base de la pirámide para continuar un proceso financiero y sus beneficios de banco, neobanco y fintech. “El reto de evaluar el uso de esos datos está en acercar al cliente al uso de las mejores condiciones para su financiamiento”, señaló la ejecutiva.
Marroquín comentó que en la Era Digital el uso de los datos ya no es la metáfora del funnel (o embudo de ventas) cuyo fin es la conversión. Hoy “el cliente está continuamente evaluando las ofertas hasta que de repente hace clic y compra”.
En este sentido, el ejecutivo explicó que tanto en el off selling, como en el cross selling, se están generando diferentes rastros de datos, y a través de las redes sociales.
“Durante este proceso desconocemos si con quienes tenemos contacto son defraudadores o es un gran cliente potencial. Sin embargo, cuando te acercas para ofrecer un nuevo producto puedes obtener más datos”, amplió.
En cuanto a la privacidad, cuando se habla del uso de los datos alternativos, Alejandro Marroquín comentó que con Apple y Google, ya viene una tendencia desde el desarrollador que explica que tipo de datos se recolectan; si son datos anónimos, datos que pueden identificar a la persona y qué tipos de datos son los que estas reportando, ahí ya viene un tipo de autorización desde que el usuario descarga la aplicación, si son datos abiertos y para qué fines los recolectas. Luego vienen diferentes puntos donde se otorga ese consentimiento y se determina el uso de las aplicaciones y los permisos para la geolocalización, para poder usar la cámara la app automáticamente bloquea o permite tener más acceso.
“Lo importante es cómo comunicas al usarlo y las ventajas de ser recolector de sus datos. La organización queda obligada a demostrar los datos que tienes del cliente y que los has obtenido de una manera consentida y legal”, señaló.
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Carolina Moreno de Experian
En este sentido, Carolina Moreno de Experian, destacó que al comunicarse más al cliente y mencionar los propósitos de recolección de datos la conversión se acelera bastante.
Por su parte Melissa Koide, CEO de FinRegLab, comentó que en Estados Unidos hay una evaluación preliminar del uso de la data en riesgo alto y altas recompensas para pequeños negocios y consumidores y la integración del uso del Machine Learning y tecnología más compleja. “En FinRegLab estamos interesados en quienes tienen usos diferentes de tecnología o nuevas formas de análisis de datos para distintos propósitos, particularmente para la apertura de cuentas de crédito”.
Soluciones Big data para fintechs y operadoras móviles
Durante la charla del Power Business Case: “Soluciones Big data para fintechs y operadoras móviles”, Carolina Moreno abordó la problemática de países como México, “que tiene millones y millones de ciudadanos y una gran proporción no bancarizada, pese a que es de las 15 grandes economías del mundo”.
La especialista recordó que siete de 17 objetivos estratégicos del Banco Mundial están enfocados a la bancarización, como ingrediente fundamental para cerrar la brecha económica a nivel global.
“No hablemos sólo de los créditos que otorga la banca, sino más allá. La idea es que todos los individuos puedan contar con un auxiliar si ocurriese un imprevisto, que pueda tener un crédito hipotecario, una cuenta de ahorros que se ligue a la telefonía prepago, etcétera”, explicó.
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“La idea -comentó- es crear un ecosistema que desarrolle en los usuarios un sentido de pertenencia y que les permita contar, incluso, con una cuenta de ahorro aunque sea muy pequeña”.
Para lograrlo necesitamos conocer los datos de las diferentes regiones en donde están esas personas no bancarizadas y para ello identificamos dos vertientes. La primera es la facilidad de acceso y la segunda la predictibilidad.
En relación al primer punto, Moreno mencionó que es necesario centrarse en cómo esos datos pueden dar información adecuada para perfilar, con menores costos, lo que conviene a las empresas y a los usuarios. En este sentido, ya hay empresas evaluando lo que diferentes industrias y mercados pueden aportar. “En temas de información psicométrica, las mismas redes sociales son una importante herramienta en la que el mismo cliente te contesta cuestionarios y son datos relativamente fáciles de obtener”, apuntó.
La segunda parte es precisamente la predictibilidad: cuánto de esa información puede ayudar a graficar los comportamientos de pago. “Aquí entra en juego también otra situación que es el riesgo de fraude. Porque las empresas pueden proyectar clientes para otorgar créditos, pero no es simplemente dar dinero por dar, tenemos que evaluar los conflictos que se pudiesen generar y la posibilidad de que no todos cumplan con lo pactado con los negocios”, explicó.
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E insistió en “la importancia para adquirir la data, pues las empresas deben ser totalmente transparentes, contar con el consentimiento de las personas y proteger esa información como si se tratasen de nuestros propios datos”.
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