Alternative credit scoring: a must-have in the banking industry

Score de crédito alternativo: um indispensável na indústria bancária

Scoring alternativo: una herramienta imprescindible en la industria bancaria

21/2/2022

New scoring methods open up opportunities for banks to continue exploring new market segments with a low credit risk by finding people who are creditworthy yet excluded.

Novos métodos de score abrem oportunidades para os bancos continuarem explorando novos segmentos de mercado com baixo risco de crédito.

Los nuevos métodos de score crediticio abren oportunidades para que los bancos exploren nuevos segmentos de mercado con un riesgo crediticio bajo.

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Unlike traditional credit bureau scores that primarily take a person’s payment history, credit utilisation rate, length of credit history, types of credit accounts and recent credit account openings into consideration, new credit scoring methods have the technology to collect new data and process it to find those people who are creditworthy yet excluded from the financial system. This opens up endless opportunities for banks to explore new market segments while reducing their credit risk.

 

What are alternate scores, and how do they work?

 

Alternative data is the set of information about a person’s habits, interests and behaviours obtained from non-traditional sources. This data comes from various sources such as social networks, satellites, sensors, e-commerce transactions and purchase receipts stored in emails, among others.

 

Unlike the traditional approach, new scoring methods can go beyond a person’s financial history and understand their behaviour in different contexts. Alternative scoring uses data enrichment systems that, thanks to machine learning mechanisms, complete each person's profile in real-time, allowing banks to get to know their applicants better and make more informed credit decisions.

 

Alternative credit scores can offer multiple advantages to banks. The most outstanding is the ability to approve deserving customers, obtain a complete user profile, offer a quicker response time, greater security, and protect personal data.


Attracting new deserving customers

 

The main issue with traditional scoring processes is that it excludes individuals that, for different reasons, are not yet part of mainstream financial services. Many of these people are trustworthy, but they are labelled as insolvent because they lack a credit history. How can students, millennials, gig-economy workers, recent white collar immigrants be considered uncreditworthy if they never had a chance to prove themselves?

 

Alternative qualifications come to break the vicious circle for those who cannot access loans because they do not have a financial history. By cutting the linearity between credit history and credit score, it can be seen that there is a large mass of people who are reliable despite being new to credit.

 

Among these populations, we find millennials and young professionals are very attractive segments for banks since many are disappointed with traditional scoring systems. It is common that, due to their little or no credit history, their applications are rejected, or they are being offered high-interest rates that prevent them from obtaining profitable loans.

 

Millennials are the young workforce in the world today. In Latin America, 30% belong to this segment, and therefore, if the banks want to prosper, they must carefully look at these young people and try not to discourage them. The dynamism and accuracy of alternative credit scores can help banks onboard these valuable customers and beat the competition in capturing this new segment.


Full customer profile

 

Understanding each customer's individuality is the key. Through the possibility of accessing fresher and more orthogonal customer data, banks can obtain a much more complete  profile of each customer. This allows them to be much more effective when launching a product or service.


It is not about trying something new and figuring along the way if it works, but knowing customers in-depth and offering them what they need when they require it, avoiding the greatest possible risks.


Response time acceleration


Another advantage of alternative credit scores, which make them stand out from traditional credit scores, is their speed of processing a loan. Hand in hand with artificial intelligence, they can analyse multiple profiles and offer a score in just seconds. This allows banks to obtain more customers in a shorter time with offers tailored to their needs. 


The alternative score and data privacy


One of the main concerns of banks and their customers is data security. Alternative credit scoring does not use personal data but rather anonymous and non-intrusive information that travels in the form of metadata. 


For instance, credolab’s mobile solution converts the customer's smartphone metadata into credit scores after obtaining consent to access the data on the device. This way, the financial capacity of clients is improved while safeguarding their privacy.


Safety as a priority


Some banks may have overly strict cybersecurity processes that can harm the customer experience, slow down the application, or require additional paperwork to prevent fraud. Solutions based on artificial intelligence and machine learning that leverage alternative scoring are ideal to detect suspicious activities in real-time and without affecting the overall customer experience.


Banks will be able to distinguish fraudsters from good consumers based on device recognition, context and reputation. For example, artificial intelligence algorithms can trigger different alerts when a device is in a location marked as risky, on a blacklist, or similar to a confirmed fraudulent device.

 

The credolab success story

 

Credolab offers a real case example on how capturing new populations can help businesses grow.  The goal of one of the top 10 banks in Indonesia was to increase loan approval rates among newcomers to banking, using an underwriting system that was fair to applicants and predictive of their behaviour.  Since more than 85% of people who applied were rejected, they contracted the CredoSDK solution, credolab's integrated scoring tool for collecting alternative data from smartphones. The result was a 107% increase in approval rates, a 61% increase in new users and a 5-second waiting time between request and response.  

 

Today credolab has more than 130 clients and more than 80 million data sets uploaded, which helps improve the analysis. Thanks to technology, banks can access a highly predictive and untapped source of behavioural data so they can make faster and better credit scoring decisions with no room for error.

 Ao contrário das pontuações dos birôs de crédito tradicionais que levam em consideração principalmente o histórico de pagamentos de uma pessoa, taxa de utilização de crédito, duração do histórico de crédito, tipos de contas de crédito e aberturas recentes de contas de crédito, os novos métodos utilizados para medir o score de crédito têm a tecnologia para coletar novos dados e processá-los para encontrar aquelas pessoas que são dignas de crédito, mas que se encontram excluídas do sistema financeiro. Isso abre infinitas oportunidades para os bancos explorarem novos segmentos de mercado, reduzindo seu risco de crédito.

 

O que são os scores alternativos e como funcionam?

 

Os dados alternativos são o conjunto de informações sobre hábitos, interesses e comportamentos de uma pessoa obtidos de fontes não tradicionais. Esses dados são provenientes de diversas fontes como redes sociais, satélites, sensores, transações de e-commerce e recibos de compras armazenados em e-mails, entre outros. 

 

Ao contrário da abordagem tradicional, os novos métodos de pontuação podem ir além do histórico financeiro de uma pessoa e entender seu comportamento em diferentes contextos. A pontuação alternativa utiliza sistemas de enriquecimento de dados que, graças a mecanismos de aprendizagem automática, completam o perfil de cada pessoa em tempo real, permitindo que os bancos conheçam melhor seus solicitantes e tomem decisões de crédito mais informadas.

 

Os scores de crédito alternativos podem oferecer várias vantagens para os bancos.

As mais destacadas são a capacidade para aprovar mais e melhores clientes, a obtenção de um perfil completo do usuário, tempo de resposta mais rápido, maior segurança, e a proteção dos dados pessoais.

 

Atrair novos clientes merecedores de crédito

 

A principal questão com os processos de pontuação tradicionais é que eles excluem indivíduos que, por razões diferentes, ainda não fazem parte dos serviços financeiros tradicionais. Muitas dessas pessoas tem capacidade de pagamento, mas são rotuladas como arriscadas porque não têm um histórico de crédito. Como podem estudantes, millennials, trabalhadores informais, autônomos e pequenos empresários, serem considerados não merecedores de crédito se eles nunca tiveram acesso a linhas de crédito justas?

 

As qualificações alternativas chegam para quebrar o círculo vicioso para aqueles que não podem acessar empréstimos por não terem um histórico financeiro. Ao quebrar a relação linear entre histórico de crédito e score de crédito, pode-se perceber que existe uma grande massa de pessoas que são confiáveis apesar de serem novas no crédito.

 

Entre essas populações, os millennials e os jovens profissionais são segmentos muito atraentes para os bancos, pois muitos estão decepcionados com os sistemas tradicionais de análise. É comum que, devido ao seu pouco ou nenhum histórico de crédito, seus pedidos sejam negados, ou lhes sejam oferecidas altas taxas de juros que os impedem de obter empréstimos acessíveis.

 

Os millennials são a força de trabalho jovem no mundo de hoje. Na América Latina, 30% pertence a esse segmento e, portanto, se os bancos querem prosperar, devem olhar atentamente para esses jovens e tentar não desencorajá-los. O dinamismo e a precisão das pontuações de crédito alternativas podem ajudar os bancos a integrar esses valiosos clientes e vencer a concorrência na captura desse novo segmento.

 

Perfil completo do cliente


A chave está em compreender a individualidade de cada cliente. Os bancos podem obter um perfil muito mais completo de cada cliente através da possibilidade de acessar dados de clientes mais atualizados e ortogonais. Isso permite que sejam muito mais eficazes ao lançar um produto ou serviço.


Não se trata de provar um método novo e descobrir ao longo do caminho se funciona ou não, mas sim de conhecer realmente o cliente e oferecer o que precisa quando precisa, evitando os maiores riscos possíveis.


Aceleração do tempo de resposta


Outra vantagem dos scores de crédito alternativos, que os diferenciam dos scores de crédito tradicionais, é a velocidade de processamento de um empréstimo. Trabalhando com inteligência artificial, eles podem analisar vários perfis e oferecer uma pontuação em apenas alguns segundos. Isto permite que os bancos obtenham mais clientes em menos tempo com propostas adaptadas a suas necessidades.


O score alternativo e a privacidade dos dados


Uma das principais preocupações dos bancos e de seus clientes é a segurança dos dados. A pontuação de crédito alternativa não utiliza dados pessoais, sim informação anônima e não invasiva que se mostra em forma de metadados.


Por exemplo, a solução móvel da credolab, converte os metadados dos smartphones dos clientes em scores de crédito após obter o consentimento do usuário para acessar os dados no dispositivo. Desta forma, a capacidade financeira dos clientes é melhorada respeitando a sua privacidade.



Segurança como prioridade


Alguns bancos podem ter processos de segurança cibernética excessivamente rígidos que podem prejudicar a experiência do cliente, retardar o aplicativo ou exigir documentação adicional para evitar fraudes. Soluções baseadas em inteligência artificial e machine learning que aproveitam a pontuação alternativa são ideais para detectar atividades suspeitas em tempo real e sem afetar a experiência geral do cliente.


Os bancos serão capazes de distinguir fraudadores de bons consumidores com base no reconhecimento, contexto e reputação do dispositivo. Por exemplo, algoritmos de inteligência artificial podem acionar alertas diferentes quando um dispositivo está em um local marcado como arriscado, em uma lista restritiva ou semelhante a um dispositivo fraudulento confirmado.

 

A história de sucesso da credolab

 

A Credolab oferece um exemplo de caso real de como a captura de novas populações pode ajudar as empresas a crescer. O objetivo de um dos 10 maiores bancos da Indonésia era aumentar as taxas de aprovação de empréstimos entre os recém-chegados ao setor bancário, usando um sistema de subscrição que fosse justo para os solicitantes e preditivo de seu comportamento. Como mais de 85% das pessoas que se inscreveram foram recusadas, contrataram a solução CredoSDK, a ferramenta de pontuação integrada da credolab para recolher dados alternativos de smartphones. O resultado foi um aumento de 107% nas taxas de aprovação, um aumento de 61% em novos usuários e um tempo de espera de 5 segundos entre a solicitação e a resposta.

 

Hoje a credolab tem mais de 130 clientes e mais de 80 milhões de conjuntos de dados carregados, o que ajuda a melhorar a análise. Graças à tecnologia, os bancos podem acessar uma fonte altamente preditiva e inexplorada de dados comportamentais para que possam tomar decisões de pontuação de crédito melhores e mais rápidas, sem margem para erros.


A diferencia de los scores de crédito tradicionales que toma como fuentes de datos el historial de pagos de una persona, la tasa de utilización de crédito, el tamaño del historial de crédito, tipos y cantidad de cuentas de crédito abiertas recientemente; las nuevas calificaciones de crédito poseen capacidad tecnológica para recopilar información y procesarla con el fin de encontrar personas solventes, incluso fuera del sistema financiero. Esto abre infinitas oportunidades para que los bancos puedan seguir explorando nuevos negocios, reduciendo el riesgo de crédito. 

 

¿Qué son los scores alternativos y cómo funcionan?

 

Los datos alternativos son el conjunto de información sobre hábitos, intereses y transacciones que realiza una persona y que se obtiene de fuentes no tradicionales. Todos los datos pueden proceder de diversos lugares como de las redes sociales, los satélites, los sensores, las transacciones de las tarjetas de crédito y los recibos de compra almacenados en los correos electrónicos, entre otras. 

 

A diferencia del enfoque tradicional, los nuevos scores pueden ir más allá del ecosistema financiero y entender el comportamiento de una persona en diferentes contextos. Los scores alternativos utilizan sistemas de enriquecimiento de datos que, gracias a mecanismos de machine learning, van completando, en tiempo real, el perfil de cada persona permitiendo que las entidades bancarias puedan conocer mejor a sus prospectos y tomar decisiones mucho más informadas. 

 

Los scores de crédito alternativos pueden ofrecerles múltiples ventajas a los bancos. Entre las más destacadas se encuentran la captación de clientes valiosos, la obtención de un perfil completo de usuario, una aceleración del tiempo de respuesta, una mayor seguridad y el resguardo de los datos personales. 

 

Captación de nuevos clientes valiosos

 

El mayor problema de los procesos tradicionales de scoring es que excluyen a  individuos que, por distintas razones, no forman parte de los servicios financieros más tradicionales. Muchos de estas personas son fiables, pero al carecer de historial crediticio son etiquetados como no solventes. Sin embargo, ¿cómo puede un estudiante, millenial, inmigrantes o trabajadores independientes ser  considerados fiables si nunca tuvieron la oportunidad de demostrarlo?

 

Las calificaciones alternativas vienen a romper un círculo vicioso para las personas que no pueden acceder a préstamos, por no tener un historial financiero. Al cortar la linealidad entre el historial crediticio y el score de crédito, se puede observar que existe una gran masa de personas que son fiables a pesar de ser nuevas al crédito. 

 

Entre estas poblaciones, los millennials, jóvenes de entre 20 y 30 años, pueden ser una segmento muy atractivo para los bancos, ya que muchos de estos se encuentran decepcionados de los sistemas de score tradicionales. Es frecuente que, por su escaso o nulo historial crediticio, sus solicitudes sean rechazadas o que les ofrezcan tasas de interés elevadas que les impiden obtener préstamos rentables.

 

Los millennials son la fuerza laboral jóven del mundo de hoy. En América Latina el 30% pertenece a este segmento, por eso, si los bancos quieren que su futuro prospere deben mirar atentamente a estos jóvenes e intentar de no desalentarlos. Es aquí, cuando el dinamismo y la precisión de las calificaciones de crédito alternativas pueden ayudar a los bancos a  incorporar a estos clientes valiosos y derrotar a la competencia en la captación de este nuevo segmento.

 

 

Perfil completo del usuario

 

Conocer al cliente en su individualidad es la clave. A través de la posibilidad de acceder a datos actualizados de las personas, las entidades bancarias pueden obtener un perfil del cliente mucho más completo. Esto le permite conocer ser mucho más eficaz a la hora de lanzar un producto o servicio.

 

 No se trata de probar algo nuevo e intentar de investigar si funciona, sino de conocer al cliente en su profundidad y ofrecerle aquello que necesite en el momento que lo requiera, evitando los mayores riesgos posibles.


Aceleración del tiempo de respuesta 

Otra de las ventajas de los puntajes crediticios alternativos, que los destacan de los score crediticios tradicionales, es su velocidad de procesamiento de un préstamo. De la mano de la inteligencia artificial, tienen la capacidad de analizar múltiples perfiles y ofrecer una puntuación en sólo segundos. Esto les permite obtener más clientes en menos tiempo ya que se puede impactar a varias personas a la vez con ofertas hechas a su medida.

 

 

El score alternativo y la privacidad de los datos


Una de las principales preocupaciones de la banca y sus clientes es la seguridad de los datos. El scoring alternativo utilizado por credolab no utiliza datos personales, sino información anónima y no intrusiva que viaja en forma de metadatos.


Por ejemplo,  la solución móvil de credolab convierte los metadatos del smartphone del cliente en puntuaciones de crédito, tras obtener el consentimiento para acceder a los datos del dispositivo. De esta manera, se mejora la capacidad financiera de los clientes salvaguardando su privacidad.


La seguridad como prioridad


En pos de evitar ciberataques algunos bancos pueden tener sistemas de seguridad demasiado estrictos que pueden perjudicar la experiencia del cliente al reducir la velocidad de la transacción o exigirle que realice demasiados trámites. Soluciones basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático son ideales a la hora de detectar fraudes y actividades sospechosas en tiempo real, sin afectar la experiencia general del cliente.


Los  bancos podrán distinguir a los estafadores de los buenos consumidores basándose en el reconocimiento, el contexto y la reputación del dispositivo. Por ejemplo, los algoritmos de inteligencia artificial son capaces de activar distintas alertas cuando un dispositivo está en una localización marcada como de riesgo, en una lista negra o es confirmado como fraudulento.

 

Caso de éxito de credolab

 

Un caso real de cómo la captación de poblaciones no bancarizadas puede ayudar al negocio se puede observar con uno de los principales 10 bancos de Indonesia. Su objetivo era aumentar las tasas de aprobación de préstamos entre los recién llegados a la banca, utilizando un sistema de suscripción que sea justo con los solicitantes y que permitiera predecir su comportamiento. Ya que más del 85% de las personas que aplicaban eran rechazadas, ellos contrataron la solución de CredoSDK, la herramienta de puntuación integrada de credolab para recopilar datos alternativos de los teléfonos inteligentes. El resultado fue un 107% de aumento de las tasas de aprobación, 61% de aumento de nuevos usuarios y  5 segundos de tiempo de espera entre la solicitud y la respuesta. 


Hoy desde credolab tiene más de 130 clientes y más de 80 millones de conjuntos de datos cargados, que nos ayuda a mejorar nuestro análisis. Gracias a la tecnología la banca puede tener acceso a una fuente de datos de comportamiento sin explotar y altamente predictiva para que puedan tomar decisiones de score de crédito más rápidas y mejores, sin margen de error.