Gestión de riesgos en el negocio crediticio: Entrevista con Timur Bugaevskiy, Director de Data Science Lab

Nos complace dar la bienvenida a Timur Bugaevskiy, Director de Data Science Lab, una división del grupo Space Crew Finance, como nuestro invitado especial de hoy. 

En esta entrevista, exploraremos cómo nuestros socios originadores de préstamos seleccionan meticulosamente a los receptores de préstamos adecuados, las tecnologías innovadoras que emplean y las razones por las que invertir en el negocio de los préstamos, incluso en países en vías de desarrollo, puede ser muy lucrativo.

¡Hola, Timur! Agradecemos sinceramente tu disposición a compartir tus ideas sobre la gestión de riesgos. Para empezar, ¿podría destacar los principales retos a los que se enfrenta la gestión de riesgos en el sector de los préstamos?

Hola, gracias por recibirme. Siempre me entusiasma hablar de mi trabajo. En lo que se refiere a nuestro negocio, me gustaría esbozar los siguientes retos:

En primer lugar, nos encontramos con el fraude, que incluye el acceso no autorizado a cuentas de clientes o la falsificación de documentos. Más adelante profundizaremos en las medidas que aplicamos para evitarlos.

En segundo lugar, nos enfrentamos al reto de adaptarnos a los cambios en la legislación y los requisitos de las aplicaciones para plataformas como Play Market y App Store.

Otro reto surge de la limitada disponibilidad de datos para realizar evaluaciones exhaustivas del crédito de los clientes. Esto incluye el acceso restringido a los registros estatales (como pasaportes, registros de ingresos y direcciones) y la información de la oficina de crédito para las instituciones financieras.

Además, las percepciones negativas que rodean a las empresas financieras y de cobro en el dominio público crean la ilusión de que las deudas no se pueden pagar.

Por último, el entorno de mercado volátil afectado por los competidores, las condiciones políticas y las fluctuaciones económicas plantea riesgos. Para gestionar eficazmente estos riesgos, nos basamos en unas condiciones de producto estables y en indicadores clave de rendimiento (KPI) esenciales que constituyen la base de los cuadros de mando y nos permiten experimentar con diversos enfoques en las decisiones de crédito.

¡Los puntos que ha descrito son impresionantes! ¿Podría detallar los métodos y herramientas que utilizan para evaluar y gestionar los riesgos en sus empresas?

Aprovechamos nuestra amplia experiencia en diversos mercados como Ucrania, Vietnam, Sri Lanka y Polonia, lo que nos permite evaluar los riesgos con rapidez y eficacia. Aunque al entrar en nuevos mercados podemos encontrarnos con limitaciones en cuanto a datos cuantitativos y estadísticos para el análisis, construimos nuestro proceso de préstamo basándonos en las experiencias de otros países. Además, contratamos activamente a especialistas locales para incorporar los matices y características específicos de cada país.

Para agilizar nuestros avances, buscamos opciones de subcontratación local de modelos listos y eficientes. Establecemos acuerdos con proveedores de verificación de datos, tanto locales (como operadores móviles y plataformas de pago) como globales (por ejemplo, comprobaciones de validez del correo electrónico). Inicialmente, comenzamos nuestras operaciones emitiendo pequeños préstamos mediante suscripción manual. Gracias a los breves plazos de los préstamos, acumulamos rápidamente estadísticas internas, lo que nos permite desarrollar nuestros propios modelos de puntuación para la evaluación de los prestatarios.

Nuestro objetivo es cultivar una cartera de prestatarios fiables, comenzando con préstamos promocionales de pequeñas cantidades, sin ningún interés. Con el tiempo, aumentamos gradualmente el importe del préstamo para los clientes con un historial de pagos positivo. Al mismo tiempo, fidelizamos a los clientes ofreciéndoles bonificaciones y cómodas opciones de reestructuración de la deuda.

Además, mejoramos y optimizamos continuamente nuestra estrategia de cobro de deudas gracias a la experiencia de empleados competentes.

Supongamos que un prestatario potencial se ha puesto en contacto con usted. ¿Podría explicarnos detalladamente el proceso de validación de la solicitud?

Cuando se trata de validar la solicitud de un prestatario, contamos con un proceso exhaustivo para garantizar una evaluación exhaustiva y mitigar los riesgos.

He aquí un resumen de los pasos a seguir:

Empezamos realizando una identificación en línea, que consiste en verificar por vídeo la identidad y los documentos del cliente. Este paso garantiza que la solicitud sea cumplimentada personalmente por el cliente, reduciendo el riesgo de fraude mediante documentos falsos o identidades robadas.

A continuación, verificamos que la solicitud cumple los requisitos de riesgo público. Esto incluye evaluar factores como la edad del cliente, su situación laboral, la ausencia de préstamos activos con nuestra empresa y un historial crediticio positivo de préstamos anteriores.

Además, realizamos comprobaciones con bases de datos internas y externas para identificar cualquier información negativa o incoherencia. Estas comprobaciones nos ayudan a eliminar a los prestatarios poco fiables y a minimizar el riesgo de actividades fraudulentas.

Para validar aún más la solicitud, recopilamos datos externos de diversas fuentes, como agencias de crédito, operadores móviles, socios de pago y bancos. Estos datos proporcionan información valiosa sobre la solvencia del solicitante y nos ayudan a tomar decisiones con conocimiento de causa.

Utilizamos un proceso de calificación, que utiliza un modelo matemático, para evaluar la solvencia del cliente y calcular la probabilidad de impago del préstamo. Esto nos permite realizar evaluaciones de riesgo precisas y determinar las condiciones de préstamo adecuadas.

Para prevenir el fraude, hemos implantado sólidas medidas contra el riesgo de fraude. Estas medidas incluyen normas y comprobaciones para detectar e impedir intentos fraudulentos, como el uso de datos auténticos de clientes solventes en solicitudes falsas.

Hemos implantado sólidas medidas contra el riesgo de fraude.

Además, hemos establecido directrices para calcular el presupuesto del cliente y determinar el importe óptimo del préstamo. Estas directrices tienen en cuenta diversos factores para garantizar la concesión responsable de préstamos y ofrecer contraofertas que se ajusten a la situación financiera del cliente.

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En determinados casos, también podemos realizar una suscripción manual, que implica el contacto personal con el cliente y con terceros relevantes (siempre que la ley lo permita). Esto nos permite recopilar información adicional, verificar los datos de empleo y garantizar la exactitud de los detalles de la solicitud.

Suscripción manual.

Por último, verificamos la titularidad de la cuenta en la que se desembolsará el préstamo. Esto se puede hacer a través de herramientas automatizadas o verificación manual por nuestros suscriptores, asegurando que los fondos se dirigen al destinatario previsto.

Siguiendo este meticuloso proceso de validación, pretendemos tomar decisiones de préstamo informadas y responsables, al tiempo que minimizamos los riesgos asociados al fraude y al impago.

¿Qué factores utilizan para determinar el riesgo de aprobación de un préstamo?

Utilizamos el mayor número posible de características que puedan describir la solvencia del cliente. Un papel fundamental lo desempeña la información personal, incluido el salario, así como el historial crediticio. Como resultado, utilizamos cientos de características que, mediante el aprendizaje automático, crean una previsión de la probabilidad de rentabilidad de cada préstamo.

¿Cómo se establecen los criterios para aprobar un préstamo?

El proceso de aprobación de un préstamo consta de 2 componentes principales: verificación del cliente y evaluación de la devolución del préstamo.

Verificación del cliente implica una combinación de comprobaciones automatizadas y manuales llevadas a cabo por nuestro equipo de suscripción. El nivel de automatización depende de la disponibilidad de datos oficiales. Cuanto más completos sean los datos, mayor será el nivel de automatización que podamos alcanzar.

La evaluación del reembolso de los préstamos, por otro lado, está completamente automatizada y se basa en modelos de aprendizaje automático. El objetivo es lograr un equilibrio entre maximizar el volumen de la cartera de préstamos y minimizar los impagos. Nuestros modelos de aprendizaje automático desempeñan un papel crucial en este proceso de evaluación.

¿Utilizan IA para la evaluación y el control del riesgo crediticio? En caso afirmativo, ¿podría proporcionar detalles específicos?

En el ámbito de la gestión del riesgo de crédito al consumo, hemos empleado eficazmente técnicas de aprendizaje automático para mejorar nuestros procesos de toma de decisiones sobre préstamos. Esto implica el desarrollo de varios modelos de puntuación utilizando Python.

Además, aprovechamos las capacidades de visión por ordenador para el reconocimiento y la validación de documentos. Esto incluye la comparación automatizada de rasgos faciales en documentos oficiales con los selfies correspondientes.

¿Qué métodos se aplican para evaluar la solvencia de los prestatarios?

La solvencia de los prestatarios se evalúa utilizando varios métodos, entre ellos:

• Modelo de puntuación de impago: Utilizamos un modelo de puntuación de impago que evalúa la probabilidad de que un prestatario incumpla su préstamo.

• Comprobación del historial crediticio: Realizamos comprobaciones del historial crediticio, tanto dentro de nuestra organización como con nuestros socios, siempre que la Información del Buró de Crédito (CBI) esté disponible.

• Cálculo de la carga crediticia: Calculamos la carga crediticia del cliente teniendo en cuenta factores como la relación entre pagos e ingresos (PTI) y la relación entre deudas e ingresos (DTI).

¿Podría proporcionar más información sobre la suscripción y su papel dentro de sus procesos?

La suscripción desempeña un papel vital en nuestras operaciones. Utilizamos unidades operativas locales para verificar las solicitudes, sobre todo en los casos en los que no es factible crear un proceso de decisión de crédito totalmente automatizado o en los que son necesarias comprobaciones manuales para evitar el fraude y gestionar las solicitudes en la “zona gris”. En tales casos, el sistema se encarga de la cantidad del préstamo de cálculo y de crédito del cliente checks.

Los verificadores trabajan basándose en las alertas generadas por nuestro sistema de riesgos. Su experiencia y lógica humana son inestimables para verificar la información del prestatario. Su principal responsabilidad consiste en realizar llamadas a clientes y terceros pertinentes, con sujeción a las políticas de privacidad y a la normativa relativa al almacenamiento y la transferencia de datos de contacto. El objetivo de estas llamadas es verificar datos personales como el empleo, el nivel de ingresos y la finalidad del préstamo.

En determinados casos, restricciones locales específicas obligan a los suscriptores a completar el proceso de suscripción. Por ejemplo, la verificación de un documento de identidad manuscrito de Sri Lanka en Sinaloa puede requerir la intervención humana, ya que este tipo de documentos no se pueden procesar fácilmente mediante la tecnología de reconocimiento automático de caracteres (OCR).

Puede que estos países no tengan requisitos específicos de gestión de riesgos, pero el riesgo de crédito se ve influido indirectamente por restricciones legales, como:

• Licencias: Ciertas normativas sobre licencias afectan a la gestión del riesgo de crédito. Esto incluye restricciones en la concesión de licencias para entidades específicas como las casas de empeño y las empresas de TI, lo que limita su acceso a determinados recursos.

• Acceso al buró de crédito: En estos países, el acceso a la información del buró de crédito suele estar restringido a empresas y bancos con licencia. Es posible que esta información no esté disponible para las casas de empeño y las empresas de TI.

• Prohibición de llamadas de terceros: Las restricciones legales podrían prohibir realizar llamadas a terceros con fines de verificación, lo que puede repercutir en la eficacia de la evaluación del riesgo crediticio.

¿Cómo se gestiona el fraude y cuáles son sus distintos tipos?

El fraude se puede clasificar en interno y externo, y aplicamos un amplio conjunto de medidas para detectar, evaluar y prevenir todas las formas de actividades fraudulentas.

El fraude interno consiste principalmente en la pérdida de la base de datos de clientes o la manipulación de los datos de pago de los préstamos financiados. Para prevenir el fraude interno, empleamos las siguientes medidas:

• Control posterior de las solicitudes por parte de una unidad independiente encargada de detectar el fraude interno entre los verificadores, con Indicadores Clave de Rendimiento (KPI) específicos.

• Monitoreo de los KPI de los verificadores, siguiendo de cerca valores extremos como tasas de aprobación excesivamente altas, altas tasas de morosidad, llamadas perdidas en solicitudes o negativas a clientes solventes.

• Utilizar pruebas poligráficas durante el proceso de contratación y periódicamente a lo largo del empleo.

• Restringir la descarga de datos del sistema e implantar un sistema de acceso controlado a los informes y a la información de los clientes.

• Prohibir la posibilidad de editar los campos de las solicitudes de préstamo, garantizando que sólo los clientes puedan modificar sus datos de pago.

Al distribuir las solicitudes a los verificadores en base a un algoritmo configurado dentro del sistema, minimizamos el riesgo de colusión entre verificadores y clientes para financiar solicitudes fraudulentas.

El fraude externo es más diverso, inventivo y está en constante evolución. Entre los principales tipos de fraude externo se encuentran:

• Falsificación de documentos y registro de préstamos basados en documentos robados.

• Robo de identidad, obtención de acceso no autorizado al teléfono o a la cuenta bancaria de un cliente y tramitación de préstamos en su nombre.

• Falsificación de documentos y registro de préstamos a partir de documentos robados.

• Falsos intermediarios que recopilan datos y emiten préstamos a cambio de comisiones, actividades fraudulentas de los prestatarios y apropiación indebida de fondos de crédito.

• Generación de solicitudes de préstamo por parte de bots mediante documentos falsos.

• Generación de solicitudes de préstamo por parte de bots mediante documentos falsos.

• Para detectar y prevenir el fraude, empleamos las siguientes estrategias:

• Utilizando un sistema de indicadores de nivel de riesgo para identificar las causas de subidas o caídas bruscas.

• Prestar atención a las quejas de los clientes sobre la tramitación de préstamos ficticios basados en documentos robados o perdidos.

• Vigilar el nivel de llamadas de recobro, ya que un descenso significativo puede indicar una actividad fraudulenta que requiere una investigación exhaustiva.

• Atención a las quejas de los clientes sobre la tramitación de préstamos ficticios basados en documentos robados y perdidos.

• Compartir información sobre fraudes identificados con la competencia, estableciendo valiosas alianzas en este ámbito.

Para prevenir el fraude, empleamos las siguientes medidas:

• Utilización de tecnologías de comparación de rostros para verificar la autenticidad de los documentos y comparar los selfies adjuntos a las solicitudes.

• Identificación de rostros idénticos con diferentes parámetros de perfil.

• Mantenimiento de información negativa de clientes y mantenimiento de listas negras.

• Identificación de caras idénticas con diferentes parámetros de perfil.

• Comprobación cruzada de los datos de las solicitudes con fuentes externas, incluidas las agencias de crédito, las bases de datos de los operadores móviles y los registros gubernamentales.

• Mantenimiento de las listas negras de clientes.

• Proporcionar instrucciones, formaciones y talleres a los verificadores para identificar documentos falsificados.

• Incorporación de herramientas externas especializadas para mejorar las medidas de prevención del fraude.

• Incorporación de herramientas externas especializadas para mejorar las medidas de prevención del fraude.

¿Qué es un modelo de riesgo y qué parámetros utiliza?

Un modelo de riesgo es un modelo de aprendizaje automático que calcula la probabilidad de que se produzca un evento específico. En el contexto de la evaluación del riesgo crediticio, el tipo más común de modelo de riesgo es el modelo de riesgo crediticio, que predice la probabilidad de impago o retraso en el reembolso del préstamo por parte de los clientes. Estos modelos se basan en datos personales e información sobre el comportamiento de los clientes para realizar evaluaciones de riesgo precisas.

Los parámetros de entrada clásicos utilizados en los modelos de riesgo incluyen:

• Datos personales (como sexo, edad, profesión, etc.)

• Datos de la solicitud (como el momento de la solicitud, los importes solicitados, los periodos del préstamo, etc.)

• Historial crediticio (tanto dentro de nuestro servicio como información procedente de fuentes externas)

• Información de las sesiones de clientes/móviles (idioma, resolución de pantalla, tipo de dispositivo, etc.)

• Información de pago (datos de la cuenta bancaria, información del monedero electrónico, etc.)

• Información sobre clientes relacionados

Además, también se pueden desarrollar modelos para predecir otros comportamientos de los clientes. Por ejemplo, pueden determinar la probabilidad de que un cliente pague sin recordatorio o sólo después de una llamada de cobro, o si es más eficaz ponerse en contacto con el cliente antes de decidir. Estos modelos ayudan a optimizar los procesos operativos dentro de la empresa.

En general, el éxito de un proyecto de modelización de riesgos depende de la disponibilidad de datos suficientes y de alta calidad y de la estabilidad de las condiciones en las que se recogieron los datos. Esto engloba la estabilidad del entorno de mercado, las características coherentes del producto crediticio y la calidad del flujo de entrada de solicitudes (incluidos los canales utilizados para atraer a los clientes). 

¿Con qué frecuencia se actualiza el modelo de riesgo, en función de qué características?

Los modelos de riesgo suelen actualizarse periódicamente, con intervalos que oscilan entre cada 3-4 meses y cada 2 años. La decisión de actualizar un modelo de riesgo viene determinada por varios factores.

En primer lugar, se considera la mejora del rendimiento. Las actualizaciones tienen como objetivo mejorar el rendimiento del modelo mediante la incorporación de nuevas técnicas, el perfeccionamiento de los algoritmos existentes o la introducción de metodologías avanzadas que mejoren la precisión y el poder predictivo.

En segundo lugar, se considera la pertinencia para la cartera. Si se han producido cambios significativos en la cartera a lo largo del tiempo, como cambios en el comportamiento de los clientes o en las características de los préstamos, puede ser necesaria una actualización para garantizar que el modelo se mantiene alineado con la dinámica evolutiva del negocio.

Además, las actualizaciones pueden ser desencadenadas por cambios en los datos entrantes. Esto puede incluir interrupciones en los servicios externos que suministran datos, alteraciones en el proceso de registro de clientes o la disponibilidad de nuevas y valiosas fuentes de datos de clientes que antes no se aprovechaban.

Además, las actualizaciones pueden estar motivadas por cambios en los requisitos empresariales. Si el modelo de riesgos actual ya no satisface las nuevas necesidades u objetivos del negocio, se hace imprescindible una actualización para alinearse con los requisitos en evolución y garantizar una gestión óptima de los riesgos.

Teniendo en cuenta estas características y actualizando regularmente nuestros modelos de riesgo, nos esforzamos por mantener el más alto nivel de precisión, adaptabilidad y eficacia en nuestras prácticas de gestión de riesgos.

¿Cuáles son las principales métricas de gestión de riesgos en el negocio de préstamos?

En el ámbito de los préstamos, utilizamos varios parámetros para gestionar el riesgo eficazmente y garantizar un préstamo responsable. A través de nuestro sistema de información automatizado, realizamos un seguimiento de varias métricas clave de gestión de riesgos. Estos son algunos de los principales parámetros que controlamos:

• Conversión de solicitud a préstamo: Esta métrica mide la tasa en la que las solicitudes de préstamo se convierten con éxito en préstamos aprobados. Proporciona información sobre nuestra capacidad para atraer y convertir a los prestatarios potenciales.

• Nivel de corte de solicitudes: Realizamos un seguimiento del nivel en el que se rechazan las solicitudes durante las distintas fases de verificación. Al categorizar los motivos de rechazo, obtenemos información valiosa sobre la calidad y la elegibilidad de los solicitantes.

• Nivel de aprobación de la revisión manual: Esta métrica calcula el porcentaje de solicitudes que se aprueban durante el proceso de revisión manual. Nos ayuda a evaluar la eficacia de nuestros procedimientos de suscripción manual.

• Porcentaje de decisiones automáticas: Examinamos la proporción de decisiones que nuestro sistema toma automáticamente sin intervención manual. Esta métrica refleja la eficacia y precisión de nuestro proceso automatizado de toma de decisiones.

• Promedio de verificaciones de préstamos: Determinamos el número medio de verificaciones realizadas en los préstamos, incluida la verificación de datos, las comprobaciones del historial crediticio y otras evaluaciones pertinentes. Esta métrica proporciona información sobre el nivel de diligencia debida que se aplica a las solicitudes de préstamos.

• Tasa de morosidad: Seguimos la tasa de morosidad en intervalos específicos después de la fecha de reembolso programada, como 1-30-60 días. Esta métrica nos ayuda a evaluar la eficacia de nuestras estrategias de cobro y mitigación de riesgos.

• Nivel de recuperación: Esta métrica mide el éxito de nuestros esfuerzos por recuperar los importes de los préstamos pendientes. Nos permite evaluar la eficacia de nuestras prácticas de cobro y la tasa de recuperación global.

• Importe de las reservas: Realizamos un seguimiento del importe de las reservas asignadas para posibles pérdidas. Esta métrica garantiza que mantenemos las provisiones adecuadas para mitigar los riesgos y absorber cualquier pérdida potencial.

• Pérdidas relacionadas con el fraude: Cuantificamos el importe de las pérdidas sufridas debido a actividades fraudulentas. El seguimiento de esta métrica nos ayuda a identificar posibles vulnerabilidades y a aplicar medidas para prevenir el fraude.

• Cantidad de fraude evitado: Calculamos el valor de las pérdidas potenciales evitadas al prevenir eficazmente los intentos fraudulentos. Esta métrica pone de relieve la importancia de nuestras medidas antifraude y el impacto que tienen en la protección de nuestro negocio y nuestros clientes.

Estas métricas se analizan utilizando diferentes enfoques, teniendo en cuenta factores como el tipo de cliente (nuevo o recurrente), el tipo de producto de préstamo, el número de préstamos cerrados por prestatario y los calendarios de amortización original y actual del préstamo. Mediante el seguimiento y el análisis de estas métricas de gestión de riesgos, podemos tomar decisiones informadas, optimizar nuestros procesos y garantizar la integridad y la estabilidad de nuestras operaciones de préstamo.

¿Cuáles son las consecuencias de no respetar las normas de riesgo y cómo pueden abordarse?

Si no se cumplen las normas de riesgo, puede tener graves consecuencias negativas para la empresa. Estas consecuencias pueden desencadenar diversos escenarios que impactan en diferentes aspectos:

• Riesgo operacional: Fallos en los procesos, aumento de la cola de solicitudes, mayor tiempo en la toma de decisiones, lo que conlleva una menor conversión de solicitudes en préstamos, pérdida de clientes potenciales, mayores costes de comercialización, decisiones de crédito incorrectas y emisión a defraudadores, entre otros.

• Riesgo de crédito: Aumento de los índices de morosidad, lo que supone una amenaza potencial para la estabilidad financiera de la empresa.

• Riesgo financiero: Reservas adicionales y pérdidas directas para la empresa.

• Riesgo de reputación: Reclamaciones de los clientes, incluidas las presentadas ante organismos reguladores, reseñas de prensa negativas y daños a la imagen de la empresa.

Para hacer frente a las consecuencias del incumplimiento de las normas de riesgo, se deben tomar las siguientes medidas:

• Trabajar en la corrección de errores y abordar los problemas con prontitud.

• Detener con urgencia las decisiones con errores y suspender la financiación de préstamos con decisiones incorrectas.

• Realizar tramitaciones adicionales en solicitudes erróneas y llevar a cabo comunicaciones especializadas con los clientes (como promociones, condonación de deudas o reestructuraciones).

• Documentar y describir todos los cambios, manteniendo un registro de riesgos.

• Predecir el impacto de los cambios comparando los valores de riesgo reales con los previstos y teniendo en cuenta cambios similares.

• Previsión del impacto de los cambios mediante la comparación de los valores de riesgo reales con los valores previstos y la consideración de cambios similares.

• Supervisar el funcionamiento de los servicios externos que proporcionan datos para la verificación y la calificación, y abordar cualquier disfunción.

• Supervisar la calidad y la estabilidad de los modelos de calificación de riesgos.

• Buscar y negociar con proveedores de datos externos alternativos, establecer integraciones de respaldo con un volumen mínimo de llamadas y capacidad de ampliación en caso de desconexión de los servicios del proveedor principal.

• Venta de carteras problemáticas y externalización de cobros.

• Implementación de penalizaciones (bonificaciones, despidos) para empleados operativos con bajo rendimiento.

• Involucrar a la policía en la lucha contra los defraudadores.

• Involucrar a las empresas de relaciones públicas para mejorar la fidelización de los clientes.

¿Qué innovaciones tecnológicas pueden ayudar a mejorar la gestión de riesgos en las empresas?

Existen varias innovaciones tecnológicas que pueden mejorar la gestión de riesgos en nuestro negocio. Entre ellas se incluyen:

• Tecnologías avanzadas de identificación de prestatarios: Ya se están utilizando y desarrollando tecnologías como la detección de la vitalidad, el reconocimiento facial y la coincidencia de rostros. Estas herramientas ayudan a verificar la identidad de los prestatarios y a detectar actividades fraudulentas como la falsificación de documentos. Sin embargo, es necesario mejorar continuamente y optimizar los costes para agilizar los procesos de incorporación de clientes.

• Análisis de big data: Utilizar big data para construir modelos de puntuación alternativos puede ser beneficioso para evaluar la solvencia de los prestatarios, especialmente en casos en los que el acceso a los historiales de crédito tradicionales es limitado. El análisis de varios puntos de datos y patrones puede proporcionar información valiosa sobre el comportamiento financiero de un prestatario y ayudar a realizar evaluaciones de riesgo más precisas.

• Análisis de datos de transacciones: El desarrollo de tecnologías en el marco de la DSP 2 (Directiva de Servicios de Pago) y la DSP 3 ha abierto oportunidades para analizar los datos de transacciones de las cuentas de los clientes. Estos datos pueden proporcionar información valiosa para la gestión de riesgos, permitiendo la identificación de actividades sospechosas, señales de alerta temprana de posibles impagos y la mejora de la detección del fraude.

• Plataformas de colaboración y asociaciones: dado el acceso limitado a los burós de crédito para las entidades financieras, establecer asociaciones o plataformas de colaboración entre actores del mercado de préstamos al consumo ha demostrado ser beneficioso. Este tipo de iniciativas facilitan el intercambio de información sobre historiales de crédito negativos y datos fraudulentos, lo que contribuye a mitigar el riesgo y a mejorar las prácticas de gestión del riesgo en todo el sector.

Para resumir nuestro debate, la gestión del riesgo es un aspecto fundamental del negocio de los préstamos. Desde hacer frente a los riesgos de fraude hasta adaptarse a los cambios en la normativa, nuestra entrevista con Timur Bugaevsky, Director de Data Science Lab, arrojó luz sobre los diversos retos y estrategias que conlleva.

Incorporando tecnologías avanzadas, como modelos de aprendizaje automático y análisis de datos, pretendemos tomar decisiones crediticias precisas, proteger a nuestros clientes y garantizar el éxito general y la sostenibilidad de nuestras operaciones de préstamo. Con un fuerte enfoque en la gestión de riesgos, estamos comprometidos a proporcionar una plataforma segura y confiable para los prestatarios e inversores por igual.