Now, el banco digital de Invex, quiere mejorar la manera en la que evalúa a los clientes que piden una tarjeta de crédito y el Buró de Crédito ya no es suficiente.
Ahora, el banco, con ayuda de Belvo, está añadiendo la información laboral de los solicitantes de crédito (semanas cotizadas en el IMSS y los empleos registrados) para saber la antigüedad que tiene en su ocupación o si es una persona que cambia constantemente de trabajo.
"Puede ser que tradicionalmente apruebes nada más el 30% de los que te piden crédito, cuando estás dejando ir algunos clientes que seguramente son muy buenos", dijo en entrevista Luis Pineda, director general de Now, luego de presentar la tarjeta de crédito garantizada.
Pineda destacó que cada mes se rechazan 100,000 solicitudes de tarjetas de crédito por no tener información suficiente de los interesados. Pero tras el lanzamiento de la tarjeta de crédito garantizada , el banco busca tener más información que le permita hacer mejores evaluaciones de los clientes.
Belvo es una empresa que ayuda a las empresas financieras a acceder y procesar datos financieros, así como iniciar pagos desde las cuentas de sus usuarios; provee conexiones con más de 60 instituciones financieras a través de su plataforma en México, Brasil y Colombia y ya trabaja con más de 150 clientes.
"Ya tenemos una masa crítica de información que es oro molido, suma que tenemos un equipo de riesgo que yo creo que es el más sofisticado del sistema bancario en México que tiene la disponibilidad de probar cosas nuevas, tiene la ambición y el apetito del riesgo, y tiene herramientas tecnológicas de vanguardia como machine learning", añadió.
El directivo dijo que hubo un momento en el que el banco, como experimento, aprobó el 100% de las solicitudes de crédito que le llegaron y que a pesar de que en ese universo pudo haber clientes "morosos", el experimento habrá valido la pena para analizar la información.
"Estoy invirtiendo en captar información, entonces traes más información, la estudias, la analizas, efectivamente pierdes dinero, pero lo rico de la información te permite alimentar tu algoritmo, tu modelo tradicional", añadió.
