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Aún hay muchas controversias acerca de cómo, qué, dónde y cuándo seguimos compartiendo nuestra vida privada, o mejor dicho nuestro gustos y comportamientos en forma de datos al utilizar dispositivos, redes sociales y aplicaciones. Los datos personales son el nuevo petróleo – en este caso un pozo petrolero renovable, ya que constantemente aumentamos las reservas a través de los datos que proporcionamos constantemente – por el que se enriquecen y alimentan múltiples compañías del ecosistema digital, FinTech y bancario.

A través de estas fuentes “reservas” de datos, startups, FinTechs y otras instituciones financieras intentan construir nuevos modelos de negocio, para crecer y garantizar una inclusión financiera más justa de aquellos “no bancarizados”. Estas empresas no sólo usan los datos personales, sino que también intentan integrarlos para tomar mejores decisiones en cuanto al riesgo crediticio, es decir “a quién prestar” y “a quién no”.

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Dada la importancia, los beneficios y los desafíos de implementar cada vez más el uso de datos no convencionales en Latam, Provenir presentó el exclusivo panel, para discutir este “hot topic” en la región: “El uso de datos no tradicionales para expandir y mejorar la toma de decisiones de riesgos”. Gastón Peralta, director de desarrollo de negocios de Provenir para Latam, junto a referentes clave de la industria financiera participaron para compartir sus insights sobre la temática, haciendo hincapié en la inclusión financiera y el uso de datos psicológicos y de comportamiento.

Sobre la pregunta al panel acerca de los beneficios de comenzar a implementar el uso de datos alternativos para decisiones de riesgos en economías latinoamericanas, Ignacio Carballo, Investigador y Docente de la Universidad de Buenos Aires, UCA y Austral, resaltó: “Las finanzas en general son problemas de información asimétrica, se caracterizan por no tener toda la historia e información sobre el usuario. Por algún motivo, la banca tradicional tiene una manera de evaluar riesgos muy rudimentaria, considerando la época en la cual vivimos que está siendo atravesada por la big data. La principal oportunidad que tienen las finanzas de incorporar estos nuevos datos alternativos es reducir la asimetría de información, para poder abrirle la puerta a individuos que con metodologías tradicionales parecían muy riesgosos. Estamos generando datos en nuestra vía digital constantemente y es una pena que las finanzas todavía duden en utilizar este océano de información para reducir esta asimetría. Es importante salir del ‘scope cómodo’ de las finanzas tradicionales y agregar más variables”.

Por otro lado, Gaston Peralta: “considerando que la gente hoy en día ha perdido su trabajo, es poco estratégico utilizar sólo los scorings tradicionales para tomar una decisión de riesgo, los datos no convencionales nos pueden decir más sobre esas personas”

Jorge Ortiz, CEO – Chalán Executive Officer para tan tan Solutions, compartió: “Nos vemos en la necesidad de probar nuevas plataformas. Producimos datos 24/7, pero cada vez más, estamos alcanzando la cifra de 40 mil millones de dispositivos conectados y se espera alcanzar 50 mil millones de disponibles para 2025. No sólo somos nosotros quienes producimos datos, sino también todos estos dispositivos. En México sólo 37% de la población está bancarizada, por lo que la gran promesa de las plataformas digitales o Fintechs es dar acceso y hacer servicios financieros más asequibles y baratos. Sin duda el desafío en Latinoamérica es el manejo de toda esta nueva información, que debe ser de una forma ética”.

Sobre cómo el uso de datos alternativos promueven inclusión financiera, Ignacio Carballo, estableció: “los datos no tradicionales abren la posibilidad de incorporar variables más preponderantes en poblaciones excluidas. Hay que tener mucho cuidado sobre la idea que el uso de datos no alternativos promueve la inclusión financiera, primero porque cuando los datos provienen de la identidad digital de las personas, estos diseños deben tener un enfoque inclusivo. Segundo, muchos están excluidos digitalmente, hay mucha población sin internet que no deja una huella digital. La manera en que los algoritmos y machine learning toman estos datos es justamente analizando la huella digital de cada persona, entonces siempre se van a obtener mitad de los datos. Esta situación se maximiza con el Covid, porque toda esa huella digital que un usuario tuvo, todo ese historial que permite una proyección de decisiones no es una realidad representativa a la de hoy. Si queremos promover la inclusión financiera, precisamos también contemplar la exclusión digital”.

Jorge Ortiz sobre la cuestión de qué datos psicológicos y de comportamiento son más importantes para garantizar una buena decisión, comentó: “a través de la conectividad se pueden medir diferentes reacciones de la población. Lo nuevo es hablar de “behavior of biometrics”, donde el uso de diferentes dispositivos también nos da la información de quién es determinada persona, cuáles son sus actividades y dinámicas de uso. Muchos de nuestros dispositivos analizan el uso semanal de nuestras pantallas y esto también nos habla del comportamiento. Sin embargo, el acceso a toda esta información nos va a dar una visión hacia el futuro cuando una persona esté utilizando un producto financiero, eventualmente si alguien solicitó un préstamo para su empresa y luego en las redes sociales vemos que está viajando por todos lados, el propósito era otro y eso nos da una visión basada en la actividad de cada uno de nosotros. La data utilizada de manera adecuada es para el beneficio y garantizará un mayor acceso, disminución de costos y disminución de los riesgos”.

Las redes sociales, dispositivos y demás aplicaciones – o mejor dicho “redes de datos” – primero se enfocaron en capturar los corazones de las personas, los enamoraron, para luego tomar sus datos y utilizarlos en usos mucho más profundos. Nuestro comportamiento social a través de lo digital, hoy nos dice si somos personas confiables para las instituciones financieras. Pero este panel, deja un gran reto a estas organizaciones, ya sea bancos digitales, FinTechs o grandes bancos, de cómo serán capaces de usar datos alternativos para la decisión de riesgos, promoviendo la inclusión financiera de ‘no bancarizados’ y ‘sub-bancarizados’, además de tener en cuenta la exclusión digital (gran parte de la población que queda fuera de todo tipo de acceso a internet y a la cual nos gustaría incluirla pero no comprendemos su comportamiento).

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