Finvero No cabe duda que los datos son cada vez más importantes para muchos sectores del mundo digital. Múltiples plataformas, como Google, utilizan la información que nosotros generamos día con día para mejorar sus servicios, pero también registra las conductas de búsqueda y consumo que después son vendidas a otras compañías para realizar marketing ultra segmentado.
En el caso del sector financiero, los bancos y otras instituciones financieras tienen acceso a gran cantidad de datos sobre sus clientes. Con la llegada de Open Finance el intercambio de datos ha tomado una importancia nunca antes vista. Open Finance, en palabras sencillas es un modelo de apertura del sector financiero a las nuevas tecnologías y proveedores de servicios, lo que permite que las empresas financieras puedan construir nuevos productos y servicios financieros.
Open finance implica la integración de diferentes servicios financieros y datos en una sola plataforma. Esto es gracias al uso de tecnologías innovadoras, como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático o “machine learning” y el blockchain.
Muchas empresas fintech como Finvero, están liderando la consolidación de OpenFinance y están ofreciendo soluciones innovadoras que combinan los servicios financieros tradicionales con nuevas tecnologías.
¿Cómo Finvero utiliza la data?
Uno de los principales usos que le damos a la data en Finvero es para la evaluación del riesgo crediticio. A través de la data evaluamos a nuestros clientes para tomar una decisión informada sobre préstamos y otros productos financieros. A su vez, la utilizamos para buscar actividad sospechosa, con el fin de evitar fraude y otras actividades delictivas
En Finvero ofrecemos la data como servicio (“data as a Service”) para todos aquellos lenders que quieran unirse con nosotros. Dentro de los múltiples servicios están:
- Generación de Lenders Multicanal: Se refiere a la capacidad de generar una red de prestamistas o entidades financieras que puedan ofrecer créditos a través de múltiples canales, como en línea, móvil, sucursales, etc.
- Pre calificador y Análisis de Score: El pre calificador es un proceso mediante el cual se evalúa la elegibilidad de un solicitante de crédito antes de enviar la solicitud al prestamista. El análisis de score implica la evaluación de la información crediticia y financiera del solicitante para asignarle una puntuación (score) que representa su nivel de riesgo crediticio.
- Enriquecimiento de datos alternativos: Consiste en agregar datos adicionales a los tradicionales (como historial crediticio) para tener una visión más completa de la situación financiera de una persona. Estos datos alternativos pueden incluir información de transacciones bancarias, comportamiento de pago de servicios públicos, redes sociales, entre otros.
- Árboles de decisiones: Los árboles de decisiones son modelos de aprendizaje automático que se utilizan para tomar decisiones o predecir resultados basados en una serie de condiciones o características. En el contexto de créditos, pueden ser utilizados para evaluar la elegibilidad de un solicitante en función de diferentes variables.
- Originación Dinámica: Es un proceso automatizado que permite la evaluación y aprobación rápida de solicitudes de crédito. Utiliza algoritmos y reglas predefinidas para analizar los datos del solicitante y determinar la viabilidad del crédito en tiempo real.
- Predictor de Capacidad de Pago: Es un modelo o algoritmo que se utiliza para predecir la capacidad de un cliente de pagar un préstamo. Toma en cuenta diversos factores, como ingresos, gastos, historial crediticio, entre otros, para estimar la capacidad de pago y evaluar el riesgo crediticio.
- Venta cruzada: Consiste en ofrecer productos o servicios adicionales a un cliente existente. En el contexto de créditos, se refiere a la práctica de ofrecer otros productos financieros, como seguros o inversiones, a los clientes que ya tienen un préstamo.
- Aumento de línea de crédito: Se trata de otorgar a un cliente una mayor disponibilidad de crédito en su cuenta existente. Esto puede basarse en la evaluación de la capacidad de pago del cliente, su historial crediticio y otros factores relevantes.
- Refuerzo de acciones del ciclo de vida del crédito: Significa implementar estrategias y acciones para fortalecer el ciclo de vida del crédito de un cliente. Esto puede incluir el seguimiento y recordatorio de pagos, ofrecer programas de lealtad, proporcionar educación financiera, entre otras acciones.
- Predicción del coste de adquisición de clientes: Se refiere a la capacidad de predecir cuánto costará adquirir nuevos clientes. Esto implica analizar los costos de marketing, publicidad, promociones y otros factores relacionados con la adquisición de nuevos clientes.
- Simulaciones: Son modelos o escenarios hipotéticos utilizados para predecir resultados o analizar diferentes situaciones.
