Comenzó con el carácter... una historia acerca de los puntajes de crédito

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En esencia, el préstamo se trata de confianza. ¿En cuál individuo pueden confiar los originadores de crédito para pagar un préstamo? ¿En quién le pueden confiar los prestatarios una oferta de crédito con términos justos?

Las formas de determinar en quién confiar han evolucionado, así como la necesidad y la tecnología. Aquí una breve descripción de la historia de los puntajes de crédito.

Todo comenzó con el carácter

Durante la mayor parte de la historia económica moderna, no había puntaje de crédito. Quién recibía o no crédito se determinó a nivel individual. La interrogante respecto a la "confianza" y el "carácter" estuvo ligada a los préstamos desde que han existido los préstamos.

Hace siglos, los prestamistas solo otorgaban crédito a dueños de negocios después de preguntar por ellos, recopilando información de vecinos y comunidades; esencialmente estaban buscando referencias de conducta

Las primeras organizaciones de reporte crediticio eran a menudo pequeños grupos locales de comerciantes que actuaban como un colectivo para compartir experiencias, ayudándose a evitar a personas de "alto riesgo".

En 1770, se fundó en Londres la ‘Sociedad de Guardianes para la Protección del Comercio contra Estafadores y Timadores’ recopilando información de historial comercial y crediticio de personas. En la década de 1800 comenzaron a publicar esta información en la Circular comercial de la ciudad de Londres’.

En EUA, ‘The Mercantile Agency’ es reconocida como una de las primeras agencias organizadas de informes de crédito, fundada en 1841, buscaba que el crédito fuera más confiable mediante la recopilación de datos sobre empresarios. La agencia tenía una red de corresponsales que buscaban respuestas a preguntas como:

"¿Es un hombre de carácter justo y buenos hábitos comerciales?"

"¿Fue educado para comerciar?"

Las empresas podían acceder a esta información a través de una suscripción a la Agencia Mercantil, solicitando información sobre prospectos, prestatarios o socios comerciales en cuanto a su honestidad y fiabilidad. El concepto fue un éxito y se extendió, para 1870 había más de 10,000 corresponsales en todo el país.

Estas primeras referencias crediticias basadas en el carácter (no confundir con temperamento) tuvieron amplia adopción en economías de rápido crecimiento. Sin embargo, los críticos destacaron la naturaleza subjetiva de estos informes.

Agencias de reporte crediticio de consumidores

Con el auge del comercio minorista masivo en la década de 1900, estas ideas se materializaron en oficinas comerciales (burós) que recopilarían información de almacenes, comerciantes y otros vendedores. Los minoristas compartían información sobre sus consumidores y accedían a informes de crédito para evaluar quién pagaría el crédito. Esto se combinó información como: bancarrotas, divorcios, demandas y arrestos. Para 1960, eran 2.000 de estas oficinas (burós) en EUA.

En Colombia en 1953 nació PROCRÉDITO, base de datos solidaria resultado de la unión de varios comerciantes de la época, buscando protegerse mutuamente al otorgar crédito. Aún hoy, es un servicio gremial de la Federación Nacional de Comerciantes de Antioquia con información crediticia del sector real.

Desde entonces los términos ‘buró’, ‘central de riesgo’ o ‘central de información’ en general se usan de manera indistinta en Latinoamérica. Particularidades como en Ecuador donde ‘la central’ solo entrega información del sector financiero mientras que ‘el buró’ además información del sector real.

Con los albores de la era de la computadora ha habido grandes cambios. La capacidad de digitalizar volúmenes masivos de datos y aplicar técnicas matemáticas para generar puntajes dio lugar a una nueva era de crédito.

El score de buró

Bill Fair y Earl Isaac fueron dos matemáticos que trabajaron en automatizar y estandarizar la calificación crediticia. Fundaron la Fair, Isaac and Company, y finalmente lanzaron lo que hoy conocemos como el ‘FICO score’, método predominante para evaluar quién merece y quién no un préstamo. El FICO score de 3 dígitos se introdujo en 1989 y, según FICO, el algoritmo y la fórmula no han cambiado significativamente desde su introducción.

Actualmente los puntajes de buró o de centrales se usan ampliamente en mercados desarrollados globalmente, pero estos están plagados de problemas debido a datos inexactos o incompletos. Al lanzamiento, FICO fue promocionado como un puntaje de crédito ‘universal’, sin embargo, la realidad está lejos de eso. Ha destilado la calidad crediticia a una pequeña selección de puntos de datos, y al hacerlo excluye millones.

Se reconoce ampliamente que los puntajes de buró refuerzan los mismos sesgos que estaban destinados a eliminar. Los solicitantes que no tienen los datos específicos requeridos son ‘invisibles’ para los originadores que usan los puntajes.

Los clientes de ‘expediente liviano’ y ‘sin información’ (aquellos con poco o nulo historial crediticio) son ‘invisibles’ para las instituciones financieras. Un individuo como este podría ser alguien joven, o migrante, que no ha usado crédito por un período de tiempo (ej. jubilado que ya pago hipoteca) o alguien que paga con efectivo, débito o billeteras móviles en lugar de una tarjeta de crédito.

En 2022, la Reserva Federal de EUA estimó que 10% de la población invisible al crédito y que las comunidades marginadas se ven aún más afectadas. Según Reuters, el número de británicos con malas calificaciones crediticias está aumentando a raíz de la pandemia de COVID-19, abriendo la puerta a un aumento de los préstamos abusivos.

Sin el historial de crédito tradicional, estas personas no tendrán un buen puntaje de crédito o inclusive ningún puntaje; y las instituciones financieras no tienen forma de evaluar el riesgo. Los puntajes de buró tradicionales tienen poca flexibilidad y no satisfacen las necesidades de los consumidores y la comunidad en general.

De vuelta a la confianza

Cada vez más, los originadores buscan diversificar los datos para la evaluación de riesgos y la calificación crediticia. La disponibilidad de datos alternativos, respaldados por técnicas avanzadas de IA y ML, han demostrado ser predictivos al tiempo que permite la inclusión para millones de personas.

Las personas son diversas, y la evaluación crediticia debe considerar también diversidad de datos. Se ha demostrado que los datos no tradicionales, como los datos de transacciones, open banking, los datos de teléfonos inteligentes y evaluaciones psicométricas proporcionan información sobre la personalidad, el comportamiento, la comunidad, habilidades y la experiencia. Información altamente predictiva de la calidad crediticia.

Cuando un consumidor concede permisos (opt-in), los algoritmos de ML analizan miles de puntos de datos para cada solicitud. Una vez que los resultados están disponibles, se pueden incorporar al motor de decisión.

‘Insights’ basados en personalidad se pueden utilizar para mejorar los actuales procesos de evaluación crediticia con datos alternativos para que sean: seguros, con consentimiento de privacidad, en tiempo real, resilientes y, sobre todo, predictivos.

La democratización de los datos ha devuelto el poder al consumidor para elegir cuándo y cómo aprovechar sus propios datos para lograr sus objetivos y acceder a los servicios y oportunidades significativos para ellos.

Durante la mayor parte de la historia documentada, las personas confiaron en el carácter para determinar a quién confiarle el crédito, pero cuando esto dependía del juicio de cualquier individuo, siempre existía el riesgo de que la subjetividad afectara el resultado. Hoy en día, los datos alternativos permiten a las instituciones volver a incluir el carácter y personalidad a través de un enfoque objetivo. Y permite a los prestatarios compartir sus datos para ser sujetos de crédito.

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