¿Cómo dar crédito como una fintech?

Para las PyMEs el acceso a crédito suele ser difícil o incluso imposible. Si tienen la suerte de obtenerlo, es después de pasar por un proceso burocrático, lento y caro. El resultado de estos procedimientos deficientes y costosos se refleja en la relación de crédito otorgado a PyMEs de México: en 2018, 76.8% de estas empresas no tenía acceso a financiamiento, según el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI).

En Banco Covalto estamos tratando de cerrar esta brecha. Hacemos que la disponibilidad del crédito para las PyMEs sea rápida -a menudo en unas pocas horas-, automatizando elementos clave de nuestros procesos de contratación, evaluación y aprobación: solo mantenemos las condiciones y las solicitudes que de verdad importan. Otorgamos crédito a tasas competitivas en comparación con la mayoría de las instituciones financieras no bancarias e incluso con muchos de los bancos en el sistema. Esto último, gracias a la eficiencia operativa, la ventaja en los costos de financiamiento -debido a que somos un banco totalmente regulado-, y a nuestra base de accionistas leales.

Brindar crédito con inteligencia y prudencia es -por mucho- nuestra ventaja más importante. Trabajamos para ofrecer a nuestros clientes condiciones que les beneficien, evitando el desembolso de créditos que no podrán ser manejados correctamente.

Banco Covalto: ¿cómo otorgamos crédito de manera inteligente?

La disponibilidad de la información de evaluación de crédito en México está 10 o 20 años por detrás de la de Estados Unidos. Estimamos que no se reportan al Buró de Crédito hasta 40% de los créditos a PyMEs mexicanas, reduciendo así el valor general de los datos e impactando negativamente la capacidad para medir la solvencia de los negocios. Como consecuencia, las instituciones que otorgan crédito en México necesitan combinar muchas fuentes de datos, lo que llamamos «visión de 360 grados». Esto otorga un panorama completo del cliente y nos permite decidir si podemos brindarle una oferta crediticia o no, cuánto prestarle, a qué precio y en qué términos.

A diferencia de muchas empresas fintech comunes, en Banco Covalto analizamos tanto los datos tradicionales utilizados por los bancos (Buró de Crédito, estados financieros, declaraciones de impuestos), como la información no convencional (patrones de gasto de estados de cuenta bancarios, datos de socios terceros, así como datos de redes sociales y geolocalización).

Primero, miramos los datos del Buró de Crédito, esto no es suficiente, pero sí es un comienzo necesario. En segundo lugar, vemos las finanzas de la empresa: ¿Cuánto dinero está ganando? ¿Cuáles son sus márgenes? ¿Cuáles son sus niveles de deuda y costos de intereses? En tercer lugar, miramos su facturación electrónica en el SAT: encontramos información confiable y robusta que nos permite determinar rápidamente la salud financiera de la empresa y contrastarla con sus estados financieros. Por ejemplo, al observar los pagos de intereses en las facturas electrónicas de un cliente, podemos ver si hay alguna deuda que no esté informada al Buró de Crédito. Finalmente, vemos los estados de cuenta bancarios: ¿Cómo y dónde está gastando la empresa su dinero? ¿Cómo está retirando el dinero? ¿Los pagos se destinan a pagar préstamos? ¿De dónde viene el dinero, de transferencias interbancarias o de otro lugar? Así, basándonos en el análisis de una gran cantidad de datos como estos, con nuestros propios modelos internos, somos capaces de tener una visión completa de la solvencia del cliente y podemos predecir su calidad crediticia futura.

Esta información no sólo es útil para elegir a nuestros clientes de crédito, sino que también nos permite realizar ventas cruzadas, al determinar el producto financiero adecuado, los términos correctos según la madurez de la empresa y el precio ideal para brindar una oferta personalizada. A medida que continuamos creciendo y generando más datos, actualizamos nuestros modelos y nuestra capacidad de pronosticar el futuro. La tecnología que estamos usando para hacer todo esto es ágil, de tal forma que podemos reaccionar a la velocidad a la que lo hace el mercado. Nuestro modelo puede ser replicado en otros países a un ritmo mucho más rápido que cualquier otro, particularmente en aquellos que ya usan facturación electrónica, produciendo resultados verdaderamente relevantes.

Un modelo es interesante cuando genera conclusiones sorprendentes y desafía las ideas preconcebidas. Solíamos pensar que una alta utilización de los límites de crédito reportados significaba que el cliente presentaba un gran riesgo crediticio, pero -al menos en México- esto no es totalmente cierto, hay que combinar los datos del Buró de Crédito con otras fuentes para completar el panorama y solo entonces la variable de utilización empieza a tener sentido.

Lo que nos hace diferentes

¿Pueden los grandes bancos hacer todo esto? Por supuesto que pueden, y en teoría incluso mejor que la mayoría de las fintech dados los recursos, el número de clientes y el talento de los que disponen. Pero en la práctica les resulta sorprendentemente difícil. En primer lugar, no están dispuestos a asumir muchos riesgos al otorgar créditos, ya que la calidad de los datos tradicionales de las PyMEs suele ser mala, en ocasiones peor que la de los reportes de crédito disponibles para las personas físicas. En segundo lugar, es bastante difícil analizar datos con sistemas heredados en los que no se pueden trabajar fácilmente. En Banco Covalto construimos nuestra infraestructura de data desde cero para poder incorporar diferentes fuentes de información en un solo lugar y así tomar decisiones de crédito rápidas.

¿Y qué hay de otras fintech? Es justo decir que en Banco Covalto somos un poco más escépticos acerca del uso de algunas fuentes de datos no canónicas, como los provenientes de redes sociales, el tipo de teléfono que usan nuestros clientes, su geolocalización o su proveedor de correo electrónico. Si bien esta información alternativa llama la atención, el reto es aplicarla a lo largo del ciclo económico. Tal vez estas métricas funcionen bien cuando la economía crece o cuando las tasas de interés son bajas, pero queda por ver cómo funcionan en contextos económicos más difíciles. Hacen un buen trabajo para evaluar el perfil de un cliente, especialmente durante el proceso de verificación de identidad. Pueden ayudar a predecir la disposición de pago, pero no necesariamente la capacidad de amortizar en un entorno económico desafiante. Para eso necesitamos mirar otros aspectos como el flujo de efectivo, que provienen de herramientas tradicionales como el Buró de Crédito y los estados financieros.

Nosotros combinamos lo mejor de dos mundos. No creemos que exista un Santo Grial como el único origen de datos, sino más bien una mezcla de varios. Es importante darse cuenta de que una fuente funciona bien con un determinado segmento de la población y mal con otro. Nuestro objetivo es no perder nunca de vista el hecho de que las correlaciones pueden cambiar a medida que cambia el ciclo económico.

Aún somos una empresa bastante joven pero estamos orgullosos de nuestra calidad crediticia; una de las razones clave por las que hemos podido captar capital. En un país como México, donde la calidad de la información no es la ideal, los beneficios de mejorar las fuentes de datos y analizarlas de manera inteligente y prudente, pueden ser enormes. Tenemos una visión cíclica del riesgo crediticio y por eso estamos hechos para durar.

Sobre Sanjeev Patny

Después de una carrera de 23 años en American Express, donde llegó a ser Vicepresidente de Gestión de Riesgos Comerciales, incluyendo tres años dirigiendo el Crédito al Consumo de American Express en México, Sanjeev ahora es Chief Credit, Risk & Data Officer en Banco Covalto.

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