La inclusión financiera es un objetivo que ha ganado terreno en las agendas políticas y económicas globales, pero sigue presentando retos sustanciales, especialmente en regiones como África y Latinoamérica.
En estas y otras latitudes, una gran parte de la población sigue sin acceso a servicios bancarios formales, lo que deja a inmensos colectivos fuera del circuito financiero global y les impide acceder a créditos que podrían mejorar sus condiciones de vida.
Sin embargo, el verdadero desafío para los bancos e instituciones financieras no es solo aumentar la penetración del mercado, sino hacerlo de manera justa y equitativa, sin poner en riesgo la estabilidad del sistema financiero. Evaluar el riesgo crediticio en poblaciones que carecen de historiales tradicionales es uno de los principales obstáculos para lograr este objetivo.
La Carencia de Historiales Crediticios: Un Desafío Global
Uno de los problemas más significativos que enfrentan los bancos a la hora de evaluar a estas poblaciones es la falta de un historial crediticio tradicional. Las evaluaciones de riesgo se basan tradicionalmente en datos históricos, como registros de préstamos anteriores, cuentas bancarias activas o la historia de pagos de tarjetas de crédito. ¿Cómo afrontar ese proceso en países no plenamente desarrollados, en los que una gran parte de la población no está bancarizada?
En las latitudes clásicas (Europa, América del Norte, Australia) esto no supone problema alguno. Sin embargo, en África, más de la mitad de la población sigue sin acceso a servicios financieros básicos, lo que significa que no existen datos para realizar estas evaluaciones.
¿Debemos resignarnos a que, en la práctica, algo así deje fuera a un vasto segmento de personas? Puede que no tengan historial crediticio, pero eso no excluye que podrían ser prestatarios responsables. Sin una forma precisa de evaluar su capacidad de pago, las instituciones financieras han venido optando de forma mayoritaria por excluir a estas personas del sistema, lo que perpetúa un ciclo de exclusión financiera y pobreza. Se trata, pues, de un reto de resolución urgente, dado que la inclusión financiera no solo es un objetivo de desarrollo social, sino también una oportunidad económica para las entidades que buscan expandir sus mercados.
El Uso de Datos Alternativos: Una Posible Solución
Ante la falta de historiales tradicionales, los avances tecnológicos ofrecen una solución potencial. El uso de datos alternativos, como los pagos de facturas, los historiales de compras y la actividad en redes sociales, ha emergido como una herramienta prometedora para evaluar el riesgo crediticio en poblaciones desatendidas. Estos datos permiten a las instituciones financieras tener una visión más completa del comportamiento financiero de los individuos, aunque no hayan accedido previamente a productos bancarios formales.
En países como Kenia y Nigeria, la adopción de tecnologías de identificación digital ha permitido que los bancos evalúen mejor el riesgo crediticio. Según un informe del Banco Africano de Desarrollo, el uso de datos alternativos puede aumentar la inclusión financiera en un 60%, lo que representa un avance significativo en un continente donde el 17% de la población mundial no tiene acceso a crédito.
Sin embargo, estos avances no están exentos de desafíos. El uso de datos alternativos plantea cuestiones sobre la privacidad y la seguridad de los datos, especialmente en países donde la infraestructura regulatoria es débil. Por otro lado, el uso de estos datos puede mejorar la precisión en la evaluación del riesgo, pero es demasiado atrevido afirmar que resuelve por completo el problema. Pero sí es el camino a seguir: la segmentación avanzada de clientes y el análisis predictivo todavía requieren un marco robusto que combine datos alternativos con técnicas más tradicionales, pero sin las disciplinas más innovadoras, no hay forma de romper el círculo vicioso de la exclusión.
Segmentación Avanzada y el Futuro del Crédito
Decimos lo anterior porque, hoy día, la segmentación avanzada de clientes ya se ha convertido en una de las herramientas más eficaces para enfrentar este desafío. Con tecnologías basadas en inteligencia artificial y machine learning, los bancos pueden crear perfiles de riesgo más detallados y personalizados. Estas soluciones permiten a las instituciones financieras agrupar a los solicitantes de crédito en diferentes segmentos, ajustando las ofertas de productos y los términos del crédito a la capacidad de pago y las características específicas de cada individuo.
Esto tiene dos consecuencias inmediatas: por un lado, como ya venimos diciendo, mejora la inclusión financiera; pero por otro, y esta consecuencia es incluso más benigna, también reduce significativamente el riesgo de impago. Según un informe de McKinsey, el uso de estas tecnologías ha permitido a las instituciones financieras de países en desarrollo ampliar su base de clientes en un 30% en los últimos cinco años, al tiempo que han reducido el riesgo de morosidad.
En última instancia, el futuro de la inclusión financiera pasa por la adopción masiva de estas tecnologías y la creación de un marco regulatorio adecuado que garantice la seguridad de los datos y la transparencia en las evaluaciones crediticias. Las instituciones financieras que logren integrar datos alternativos con sistemas de evaluación tradicionales estarán mejor posicionadas para enfrentar los desafíos del futuro y aprovechar las oportunidades que ofrece un mercado global en constante transformación.
Un motor del crecimiento económico
Evaluar el riesgo crediticio en poblaciones desatendidas es uno de los mayores desafíos para las instituciones financieras que buscan expandir sus mercados. La falta de historiales crediticios tradicionales no debe ser un obstáculo insalvable, pero requiere soluciones innovadoras que combinen datos alternativos, segmentación avanzada y análisis predictivo.
Con todos los desafíos por resolver, que no son pocos, la inclusión financiera tiene el potencial de ser uno de los motores más importantes del crecimiento económico en regiones en desarrollo. GDS Modellica, al ofrecer soluciones que promueven evaluaciones crediticias justas y responsables, desempeña un papel crucial en este proceso, ayudando a crear un sistema financiero más inclusivo y equitativo.
1: El Impacto Económico de la Inclusión Financiera en África
El Banco Africano de Desarrollo estima que la inclusión financiera en África podría generar más de 5.2 millones de nuevos clientes y aumentar los ingresos en el sector financiero en $1.4 mil millones en los próximos cinco años. Este crecimiento potencial beneficia a las instituciones financieras, pero sobre todo genera un impacto directo en el desarrollo económico y social del continente.
El acceso al crédito permite a las pequeñas y medianas empresas (PYMEs) invertir en expansión, innovación y contratación, lo que genera empleo y mejora las condiciones de vida en comunidades desatendidas. Un ejemplo claro es Kenia, donde la expansión del acceso a servicios financieros, impulsada por plataformas móviles, ha tenido un impacto transformador en el empoderamiento económico de millones de personas.
Las instituciones financieras saben aprovechar este fenómeno a través de la integración de datos alternativos, logran una penetración de mercado considerablemente superior al resto, y además facilitan el acceso a crédito a una amplia base de nuevos usuarios que antes estaban excluidos.
Este tipo de crecimiento demuestra que la inclusión financiera no es simplemente una cuestión de justicia social, sino también una estrategia de negocio rentable. Instituciones financieras que invierten en tecnologías para segmentar y evaluar adecuadamente a sus clientes tienen más probabilidades de reducir el riesgo crediticio y aprovechar las oportunidades de expansión en mercados emergentes.
2: El Potencial del Machine Learning en la Evaluación de Riesgos
Una de las tecnologías emergentes más poderosas para enfrentar el desafío del riesgo crediticio en poblaciones desatendidas es el uso de Machine Learning (ML). Esta tecnología permite a las instituciones financieras procesar enormes volúmenes de datos de manera eficiente, detectando patrones y comportamientos que serían difíciles de identificar con métodos tradicionales. Por ejemplo, un estudio de la Universidad de Cape Town mostró que el uso de automatización de evaluaciones crediticias en África redujo la tasa de morosidad en un 70%.
El Machine Learning puede analizar múltiples fuentes de datos no tradicionales, como la actividad en redes sociales, geolocalización y pagos de facturas, permitiendo una visión mucho más precisa de la capacidad de pago de un solicitante. Además, reduce los errores humanos en la evaluación, lo que es especialmente útil en países donde las infraestructuras financieras son menos sofisticadas y la capacitación es limitada.
Con esta tecnología, las instituciones pueden prever situaciones de riesgo antes de que se materialicen. Pongamos como ejemplo la predicción de morosidad en servicios de crédito a través del análisis de comportamientos de gasto y cumplimiento de pagos previos en servicios básicos como luz o agua. Al identificar patrones sospechosos, los bancos pueden tomar medidas preventivas para mitigar riesgos y ajustar las condiciones del crédito antes de que ocurra un incumplimiento. Este enfoque proactivo ayuda a construir relaciones más sólidas entre los prestamistas y sus clientes, reduciendo al mínimo el riesgo de impago y aumentando la confianza en el sistema financiero.
