Se entiende por puntaje o ´score´, al número que se calcula con base en nuestro comportamiento financiero; es decir el cumplimiento de obligaciones que asumimos con los diversos tipos de créditos que manejemos. En otras palabras, es un reflejo de cómo está nuestra salud financiera.
Este valor numérico se ha utilizado a lo largo de los años por las entidades que otorgan crédito, pero con la llegada de la tecnología y de nuevas aplicaciones, se ha logrado llegar a puntajes más avanzados a través de la incorporación de nuevas metodologías analíticas. Como lo explica Experian, la implementación de nuevas variables y metodologías cognitivas con aprendizaje permanente, se ha traducido en mayores oportunidades de acceso al crédito para las personas.
En este sentido, a partir del desarrollo de los modelos analíticos para aprender y optimizar su desempeño en tareas específicas, el machine learning, permite tomar mejores decisiones a la hora de hacer un análisis del perfil de riesgos, gracias a su capacidad de mejora continua en el uso eficiente de las variables utilizadas para definir el puntaje.
Al aprovechar diversos atributos derivados de la información, resulta una evaluación del perfil crediticio más preciso para cada persona. La oferta crediticia se ajusta al nivel de riesgo y también las condiciones del producto financiero a obtener; es decir mejor score, mejores condiciones para un crédito. Hoy 16 millones de peruanos cuentan con un historial de crédito y un score asignado, por lo cual es fundamental que cada persona consulte su propio historial y puntaje para que tome control sobre su situación financiera y de cómo lo ve el sistema de créditos.
“A medida que se incorpore el machine learning; así como otras metodologías analíticas avanzadas en el desarrollo de scores, se podrán mostrar múltiples escenarios en la evaluación de perfiles, lo que significa mejoras en la precisión, que facilitarán el acceso al crédito a las personas.”, explica Aldo Saavedra, Gerente Comercial de Experian Perú.
En este contexto, Experian explica las ventajas de seguir impulsando modelos de puntajes crediticios con tecnología avanzada:
- Acceso a crédito para más personas gracias a los datos: con modelos que consideran un abanico más amplio de variables y atributos a la hora de estudiar un perfil de riesgos, con los que se pueden evaluar a las personas de manera más completa, permitiéndoles acceder a crédito a través de patrones complementarios derivados de los datos.
- Mejores condiciones crediticias: un puntaje con evaluación más integral permite que, por ejemplo, las personas que manejan bien sus obligaciones, pero que todavía están construyendo su historial crediticio, puedan acceder a mejores tasas de interés y condiciones de crédito.
- Reducción de riesgos para las entidades: las instituciones que otorgan crédito pueden hacer una evaluación más precisa, lo que les permite ofrecer productos a un grupo más amplio de personas manteniendo bajo control el riesgo al que se exponen.
“Estos modelos no solo permiten procesar grandes volúmenes de datos en tiempo récord, sino que también mejora la generación de perfiles de crédito. Estos avances se convierten en un impulso para la inclusión financiera a partir de un acceso al crédito mucho más amplio y vemos que el futuro en el ecosistema de crédito se va a centrar en incluir la tecnología e innovación al estudio de datos,” concluye Aldo Saavedra, Gerente Comercial de Experian Perú