En los últimos años, y gracias a los avances tecnológicos, la importancia de los datos alternativos se ha vuelto cada vez más grande. Esto se debe en gran parte al incremento de los datos disponibles, almacenados en red diariamente. Este tipo de datos se refiere a cualquier tipo de información no tradicional obtenida del dispositivo móvil o la web que puede detectar comportamientos que derivan en insights interesantes para las empresas. 

Tradicionalmente, los datos utilizados para determinar el riesgo de crédito eran el historial crediticio del solicitante y su capacidad de pago. Sin embargo, con los datos alternativos y la inteligencia artificial, esta información se volvió más significativa, al punto de captar nuevos clientes y promover la inclusión financiera.

Si bien se están dando pasos significativos para aumentar la inclusión financiera, se estima que 3 billones de adultos son invisibles al crédito, es decir que no tienen o no pueden acceder a un crédito porque son desconocidos por los burós debido a la falta de historial crediticio. Dentro de este número, gran parte se atribuye a la población excluida del sistema bancario, dado que según el último informe Findex del banco mundial,  hay 1700 mil personas sin estar bancarizadas.

Gracias a la combinación de los datos alternativos con la data tradicional, se pueden obtener varios insights para mejorar las proyecciones de los negocios y la inclusión financiera.

Por ejemplo, según Mckinsey, aquellos minoristas que se benefician del análisis de datos en sus organizaciones podrían aumentar sus márgenes operativos en más del 60%, y los insights más interesantes provienen de la combinación de datos transaccionales (facturación a lo largo del tiempo), de navegación (incluidos en dispositivos móviles) y de servicio al cliente (devoluciones).

Cómo los datos alternativos pueden predecir un comportamiento

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático permiten a los analistas aprovechar la oportunidad de analizar datos de diferentes fuentes, integrarlos e identificar patrones relacionados al marketing, fraude y puntuación de crédito. De esta manera, es posible comprender y anticipar las oportunidades y amenazas que pueden surgir en la organización, y reaccionar rápidamente a los eventos que sucedan.

Un ejemplo es el correo electrónico.  A través de él se pueden ver los recibos de transacciones, y con eso, conocer mejor el comportamiento de compra según cada segmento de clientes y predecir el futuro de las ventas. Esta misma información puede servir para identificar un fraude, establecer campañas estratégicas, y evaluar la solvencia. 

1- Datos alternativos para prevenir el fraude

Con la pandemia del COVID 19, las empresas han desarrollado sus servicios digitales en tiempo récord, pero lamentablemente el cibercrimen y el fraude (fraude de 1ª y de 3ª parte) han avanzado a un ritmo similar. La combinación de los datos tradicionales con los alternativos permite identificar clientes legítimos y actividades sospechosas en tiempo real, minimizando el fraude, a través de datos de comportamiento. 

Con los datos de telecomunicaciones, como llamadas, SMS, o los contactos que tiene el usuario en su dispositivo móvil, se puede establecer si una persona tiene un comportamiento fraudulento. Por ejemplo, si se detectan pocas interacciones o pocos contactos, es posible que el teléfono sea desechable y no propio de la personas. Además, a través de los datos del dispositivo (modelo, geolocalización, o tarjeta SIM), es posible detectar registros de préstamos repetidos por usar el mismo dispositivo, navegador o dirección IP.

Credolab aprovecha las huellas digitales anónimas y con el consentimiento del usuario para obtener estos conocimientos

2- Datos alternativos en el sector de Marketing y UX

Si bien la tecnología de los datos alternativos se diseñó inicialmente para reducir el riesgo crediticio, hoy también ayuda a los equipos de marketing y UX a identificar patrones que pueden usarse para mejorar productos o servicios, estrategias, y mejora de experiencia de usuario. Asimismo, al obtener información en tiempo real, se pueden tomar decisiones más rápidas y precisas, mejorar el mensaje y la segmentación de campañas, y ofrecer ofertas personalizadas basadas en comportamientos.

Un ejemplo de esto es el caso de un neobanco, que ofrece préstamos instantáneos sin garantía, entre otras características. La empresa se asoció con Credolab para encontrar la audiencia ideal para las campañas de marketing mediante el análisis de clientes previamente aprobados (aquellos con puntajes de crédito >536), según la información de sus dispositivos y el análisis de la propiedad de la aplicación. El análisis de alternativos relacionados con instalaciones de aplicaciones, actualizaciones a través de datos móviles o Wi-Fi, desinstalaciones, categoría y similares, luego se utilizó para identificar una audiencia similar que ayudó a mejorar la selección de objetivos en Google y Facebook.

3- La puntuación alternativa

La clasificación crediticia de una persona se identifica con el puntaje crediticio, una herramienta que determina qué tan confiable es una persona para obtener un préstamo. Mediante el uso de metadatos se puede conocer el comportamiento de una persona en tiempo real y obtener esquemas predictivos, mejorando la calidad financiera. 

A través del análisis de datos no tradicionales, incluidos datos bancarios abiertos, transacciones de comercio electrónico y pagos digitales, es posible verificar y predecir la capacidad de pago de un préstamo de los solicitantes. Empresas como credolab ofrecen productos para puntuar a un solicitante o predecir la probabilidad de que el usuario sea aprobado para un producto financiero. Cuanto más alto sea el puntaje de crédito de credolab, menor será la probabilidad de incumplimiento. 

¿Cómo obtener estos insights de datos alternativos?

Credolab analiza más de 80 000 puntos de datos a través de una huella digital anónima mediante la recopilación de información del dispositivo, cuentas registradas, contactos, calendarios, almacenamiento externo e interno, aplicaciones y datos de comportamiento en la aplicación para convertirlos en datos predictivos y mejorar la calidad financiera.

Credolab comprende la importancia de respetar la privacidad al extraer información relevante. Por eso aprovechamos las huellas digitales anónimas y con el consentimiento del usuario para obtener estos conocimientos.

Los datos alternativos ofrecen insights útiles para reducir los riesgos de fraude, mejorar los puntajes crediticios y mejorar las estrategias de marketing y UX. A través del análisis y la identificación de patrones, credolab ayuda a las empresas a mejorar la inclusión financiera, tomar decisiones rápidas y precisas, reducir los costos de adquisición de clientes y segmentar y diseñar estrategias futuras. El alcance es ilimitado.

¿Está interesado en saber cómo nuestros productos pueden ayudarlo? Solicite una demostración gratuita o envíenos sus preguntas aquí.