Aceleran el acceso al crédito desde industria Fintech

Archivo

Desde hace casi una década, compañías de la industria fintech se han propuesto facilitar el acceso a crédito a personas y pymes en la región. Simultáneamente están minimizando el impacto de mecanismos de financiación nocivos como el ‘gota a gota’, a través de créditos de bajo monto con procesos ágiles, sencillos, sin papeleo y 100 % digitales. Su base es el desarrollo de modelos de evaluación flexibles que amplían las variables y criterios para determinar si una persona es buena paga o no, lo que les permite llegar a poblaciones sin historial crediticio o con reportes negativos.

Actualmente, más del 30 % de las compañías del sector fintech que operan en el país pertenecen al segmento de créditos, de acuerdo con la Asociación Colombiana de Fintechs. Y Tangelo fue una de las pioneras de este tipo de servicio en el país a través de la plataforma Lineru, que cumple más de 10 años en el mercado colombiano. También ha sido artífice de varios modelos de riesgo alternativos para compañías de diferentes sectores tanto en Colombia como en México, con los que se han desembolsado más de 3 millones de dólares.

Aunque se habla mucho de este tipo de créditos, hay datos que no se han compartido sobre su funcionamiento y el desarrollo de scores alternativos. A continuación, Tangelo cuenta información única sobre cómo opera esta tecnología, que está derribando barreras de acceso al sector financiero.


Le puede interesar: Aprueban oferta por 31,25% de acciones de Nutresa


Este tipo de modelos son capaces de cruzar alrededor de 500 variables para tomar una decisión y definir el otorgamiento de crédito en menos de 10 segundos. Con la infraestructura de Tangelo se pueden procesar hasta 1 millón de solicitudes por minuto. Y su plataforma Lineru ha analizado hasta 10 mil aplicaciones de crédito en un solo día.

Otra de las promesas de este tipo de modelos es su capacidad de usar fuentes de datos alternativas a las de los burós de crédito y para el caso de préstamos a personas se usan datos transaccionales, datos psicométricos y datos de huella digital. En el caso de las pymes se pueden construir blended scores, los cuales combinan análisis de la empresa como entidad y de la persona natural que está a cargo, con lo cual la probabilidad de que la pyme sea aprobada para un crédito, aumenta.