El desa(o: Falta de información

Transcripción

1 El desa(o: Falta de información

2 Matriz de información de riesgo crediticio Estados financieros / ingresos Proveniente del prospecto Análisis de asesores Voluntad de pago Habilidad de pago Registros transaccionales Proveniente de un tercero Buró y filtros demográficos 2

3 Retos en México para medir habilidad de pago Estados financieros / ingresos Economía informal Análisis de asesores Voluntad de pago Habilidad de pago Registros transaccionales Proveniente de un tercero Buró y filtros demográficos Uso del efectivo 3

4 Retos en México para medir voluntad de pago Subjetivo - sesgos Estados financieros / ingresos Costoso no escalable Análisis de asesores Voluntad de pago Habilidad de pago No universal Profundidad información Registros transaccionales Filtros muy restrictivos Buró y filtros demográficos 4

5 E.g: Reducción en la población sin reducción proporcional en riesgo utilizando filtros tradicionales Filtro tradicional Población rechazada Disminución en % población en mora > 4 años en la misma vivienda 27% 15% Filtro elimina más buenos que malos > 3 años de operación 22% -7% EFL Score 10% 32% Fuente: Análisis EFL 5

6 La solución: Información alterna7va

7 Qué hace EFL? Generar confianza en la toma de decisiones al usar información alternativa para analizar el riesgo crediticio

8 EFL comenzó como un proyecto de investigación y actualmente ha facilitando más de ~US$1,000 M en créditos a clientes sin información EFL Hub Reconocido en:

9 Usando información alternativa EFL mide la personalidad Información alternativa 1 Psicometría Habilidad de pago Voluntad de pago 2 Celular 3 Planificación, hábitos de compra y ahorro Ética y Honestidad Social 4 GPS Inteligencia fluida Actitudes & Perfil Psicológico lo que permite tomar como colateral el Capital Humano

10 1 Psicometría: Juegos y ejercicios interactivos Juegos y ejercicios Tiempos Cambios de respuestas ~25 minutos

11 2 Celular: Evaluación con dispositivo Android Ejemplos de variables Patrones financieros Ø Tiempo entre recargas de saldo Ø Tamaño de las recargas Patrones de comunicación Ø Llamadas durante horas laborales Ø Devolución de llamadas perdidas Patrones de uso Ø Cambio de teléfono celular Ø Tamaño de la red de contactos ~2 minutos

12 3 Redes sociales: Facebook, Twitter, Linkedin Ejemplos de variables Tú Tus amigos Amigos de tus amigos Ø Términos en status de facebook Amor, Dios, Gracias, Felicidades Ø Frecuencia de cambio de status / perfil Ø Número de amigos, contactos o grupos a los que pertenece Ø Tipo de información que comparte Ø Likes / shares ~2 minutos

13 4 Geolocalización: Estática y dinámica Ejemplos de variables Ø Distancias entre trabajo, hogar y puntos de interés (POI) Ø CanOdad de POI dentro de 300 y 500 metros del hogar o trabajo Ø Densidad de buenos o malos clientes ~2 minutos

14 Caso de estudios: TdC para estudiantes

15 Problemática: Rechazo a la sucursal y No información 1 Rechazo a la sucursal 2 No información 7 de 10 millennials prefieren ir al dentista que al banco -Millennial Disruption Index Modelos tradicionales Buró Demográfico Desventajas en segmento universitario Historial crediticio Ingreso Misma edad Mismo nivel educativo Misma s. de vivienda Información incompleta 15

16 Solución: Multicanalidad y evaluación psicométrica EFL 1 Multicanalidad 2 Evaluación online psicométrica Call center Sitio web Promoción en escuelas 16

17 Resultados: ~18,000 tdc y buen poder predictivo 1 ~18,000 tdc colocadas 2 3x split power modelo genérico Cuentas totales Tasa de morosidad 3x 20,000 18,579 9% 9,0% 8% 7,9% 15,000 10,000 7% 6% 5% 4% 6,0% 5,6% 5,000 3% 2% 3,0% 1% Bad60@6m 0 ago. sep. oct. nov. dic ene. feb. mar. abr may. jun % Peor puntaje Mejor puntaje 17

18 Resultados replicables Tasa de morosidad Perú 25% 20% 15% 10% 5% 23% 0% Peor puntaje 15% ~3x 10% 9% 7% Mejor puntaje Tasa de morosidad Kenia 20% 15% 10% 5% 17% 0% Peor puntaje 12% ~4x 7% 9% 5% Mejor puntaje Tasa de morosidad Guatemala 11% 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% Peor puntaje 7% ~3x 5% 5% 4% Mejor puntaje Tasa de morosidad Indonesia 15% 10% 5% 13% 0% Peor puntaje 11% ~4x 8% 8% 3% Mejor puntaje 18

19 que mejoran la rentabilidad Aumento cartera +176% Prestamos Tasa morosidad Ejemplo Perú Aumentar prestamos en ~180% manteniendo la tasa de morosidad Sin EFL Con EFL Reducción mora - 46% Ó Ejemplo Ecuador Prestamos Tasa morosidad Reducción mora en ~50% manteniendo la tasa de aceptación Sin EFL Con EFL 19

20 sin generar complicaciones operativas ü Campañas: EFL para prospectos no incluidos en campañas actuales E.g. clientes con tarjeta de debito pero no incluidos en campañas de crédito por tener un ingreso menor al punto de corte de la campaña ü Campañas: EFL para prospectos rechazados en campañas actuales E.g. prospectos que se quedan por debajo del punto de corte para aprobación ü Canal digital adicional de adquisición: Productos nuevos o actuales ü Modificación de proceso de adquisición a canal digital ü SWAP: Matrix challenge ü Precio de acuerdo al riesgo ü Otros + Complejidad - 20

21 Preguntas y respuestas

22 Contacto: