Experian, compañía especializada en servicios de información, tecnología y analítica, trabaja en la mejora de la toma de decisiones data-driven impulsando la inclusión financiera a través de tecnología y analítica de vanguardia en combinación con data tradicional y alternativa como su nueva suite de scores de riesgo Advance, afirma Antonio Mercado Alza.
¿Qué avances ha hecho Experian en la gestión de riesgo de crédito en el Perú?
En Experian, estamos enfocándonos en la utilización de analítica avanzada como machine learning y data alternativa para dar un salto significativo en la innovación en el Perú con el desarrollo y lanzamiento de nuestro portafolio de scores y modelos de riesgo de crédito Advance.
Utilizamos metodologías que permiten procesar y analizar un gran volumen de datos tradicionales y alternativos del sector financiero, microfinanciero, venta directa y telecomunicaciones para lograr una predicción y segmentación más precisa que contribuya con la inclusión al crédito.
Estas metodologías y capacidades permiten calificar a personas de manera más eficiente, incluyendo a aquellos que históricamente han sido menos visibles para el sistema financiero, como las personas no bancarizadas, permitiendo tener un enfoque más informado en la evaluación del riesgo crediticio, lo que lleva a mejores decisiones para las instituciones financieras y mayores oportunidades de acceso al crédito para los peruanos.
Visión integral
¿Qué es lo que hace que sus modelos y scores recientes sean más eficientes o diferentes en comparación con los enfoques más tradicionales?
Lo que distingue nuestras metodologías es su capacidad para entrenar nuestros modelos con grandes y diversos volúmenes de datos construyendo y seleccionando atributos que capturen y estimen el comportamiento de las personas de una manera más eficiente.
Nuestras metodologías permiten complementar la data tradicional con la alternativa logrando una visión más integral del individuo y mejorando notablemente la precisión para predecir su futuro comportamiento.
Nuestra amplia experiencia global en este ámbito nos permite que, por ejemplo, nuestro modelo Advance Score sea totalmente replicable y auditable, está construido con metodologías de Machine Learning y Regresión Logística, permitiéndonos incluir también datos de las personas no bancarizadas.
Ello es especialmente relevante en Perú, donde una parte significativa de la población no tiene acceso a productos financieros permitiendo a las entidades financieras tomar decisiones con riesgo controlado.
La explicabilidad (*) de los modelos de machine learning es un tema importante. ¿Cómo abordan esto?
La explicabilidad y la transparencia son elementos cruciales en la implementación de cualquier modelo incluyendo los que utilizan machine learning, especialmente en el sector financiero donde las decisiones pueden tener un gran impacto en la vida de las personas.
En el caso de nuestros productos: Advance Score, Advance XScore y Advance Income, trabajamos para asegurar que los modelos sean tanto replicables y auditables.
Hemos llevado a cabo validaciones con muestras aportadas con consentimiento, anonimizadas y validadas para corroborar la promesa de valor del producto. Estas prácticas refuerzan la explicabilidad de nuestros modelos al proporcionar evidencia empírica de su precisión y fiabilidad.
Este año la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS) aprobó el Reglamento de Gestión de Riesgo de Modelos, ¿Cómo afecta a la oferta de servicios analíticos?
En Experian nos hemos preparado para cumplir con lo que el reglamento dispone para empresas que desarrollan modelos analíticos o prestan servicios de modelos de score de mercado, trabajamos para asegurar el desempeño de nuestros modelos y que estos sean tanto replicables y auditables y estén alineados a la reglamentación.
La Unidad de Negocios de Analytics de Experian cuenta con la experticia para acompañar y brindar el soporte a las entidades financieras en las actividades que se requiera con el fin de cumplir con los lineamientos del nuevo reglamento.
Inclusión financiera
¿Qué impacto están viendo en la vida de los peruanos gracias a sus tecnologías y soluciones?
Con el lanzamiento de productos como Advance Score y Advance XScore, estamos revolucionando la forma en que las instituciones financieras interactúan con los clientes y cómo éstos acceden a los servicios financieros en Perú.
En el caso de Advance XScore, por ejemplo, estimamos que esta solución tiene el potencial de incluir a 3 millones de peruanos en el sistema financiero en el mediano plazo. Estamos hablando de un cambio significativo que brinda a estas personas la oportunidad de acceder a créditos y otros servicios financieros que antes eran un desafío de obtener.
De esta manera, eliminamos barreras y democratizamos el acceso al crédito, lo cual tiene un efecto multiplicador en la calidad de vida y en la economía en general.
Usar información alternativa y tradicional en modelos como Advance Income, permite hacer una evaluación más precisa de la capacidad de pago de los individuos, lo que a su vez permite a las instituciones financieras ofrecer productos más ajustados al perfil del cliente. Este enfoque centrado en el cliente no solo maximiza la inversión de las instituciones financieras, sino que también empodera a los consumidores, otorgándoles un mejor control sobre sus finanzas personales.
(*) Un algoritmo es explicable cuando se puede interpretar y entender cómo ha obtenido sus predicciones o resultados. Se trata de una característica crucial, ya que estas herramientas hacen sus cálculos en base a grandes cantidades de datos relacionados entre sí, y los cálculos pueden ser muy sencillos o extremadamente complejos.