La inclusión financiera de amplios sectores de la población es un tema pendiente en México, pero hay un aspecto poco explorado que permitiría ampliarla: soluciones capaces de analizar datos dinámicos en tiempo real de personas que hoy no están bajo ningún modelo de bancarización.
La banca ha enfocado el análisis de sus clientes potenciales en variables como sexo, edad, historial crediticio y capacidad de ingresos en un momento determinado en el tiempo, conociéndolas o actualizándolas cuando el cliente se acerca a la institución financiera y no en sentido contrario; esto acota la posibilidad de entender a un amplio sector poblacional que no encaja en estas variables debido a su situación, como puede ser un trabajador que se desarrolla en la economía informal o que no cuenta con un historial crediticio.
Con soluciones de analítica avanzada junto con tecnologías como machine learning e inteligencia artificial, se abren nuevas posibilidades para que las instituciones bancarias conozcan a segmentos no bancarizados para ofrecerles productos y servicios a la medida.
Pero ¿cuáles son y dónde están los datos que permitirían bancarizar a más personas?
La respuesta está en la reciente cifra dada a conocer en la Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías de la Información en los Hogares (ENDUTIH): en México existen 82.7 millones de internautas, de los cuales el 82% lo usa para acceder a redes sociales.
Esta actividad, sumada a la huella digital que dejan los usuarios al usar diferentes tipos de servicios en internet, abren la puerta para acceder a más información actualizada, dinámica (variable en cuanto a formato y contenido) y en tiempo real para construir perfiles de prospectos más exactos.
Algunos de los indicadores que la banca puede tener al alcance con herramientas de analítica avanzada para llegar a nuevos segmentos de clientes potenciales, están:
- Tipo de contenidos: ya sea generado o compartido, permite inferir aspectos clave de su vida, por ejemplo, estado civil, profesión, pasatiempos, preocupaciones, expectativas, problemas que enfrentan en su vida diaria, etc.
- Hábitos de consumo públicos: desde check-ins, reservaciones, publicación de comentarios o reviews sobre productos o servicios, contenido compartido o comentado de marcas o lista de deseos, entradas, compra o venta a plataformas e-commerce o social commerce, etc.
- Canales de comunicación: la frecuencia de uso y redes sociales preferidas arrojaría información sobre momentos clave y formatos para comunicarse con clientes potenciales.
- Uso de servicios públicos: historiales de pago de agua, gas, luz, teléfono, multas, impuestos, internet, tenencia o predial podrían arrojar indicadores sobre capacidad de pago, cumplimiento, entre otros.
La analítica tradicional en este sector limita la inclusión financiera, la cual tradicionalmente se ha enfocado a un segmento reducido, el cual ya cuenta con productos financieros. Prueba de ello es que el 80% maneja al menos un producto financiero, la mitad cuenta con un trabajo en la economía formal e ingresos fijos de más 3 salarios mínimos.
Pero ¿qué ocurre con aquellas personas que no tienen acceso al sistema bancario porque trabajan en el sector informal o no tienen historial crediticio? Tan solo en 2018 alrededor de 10 millones de mexicanos con este perfil buscaron créditos informales.
Esta cifra es un área de oportunidad para que la banca replantee sus estrategias de captación y retención de nuevos clientes a través del análisis de nuevas variables y métodos de recopilación, procesamiento e interpretación de estas.
Detrás de la captación de nuevos clientes, una analítica de datos avanzada también les brinda importantes beneficios como incremento de hasta 25% en aprobaciones, reducción del fraude en 80% y mora en 48% y reducción del 9% de la tasa de abandono.
Esto adquiere relevancia si tan solo el fraude y la mora les costó a las entidades bancarias alrededor de 13 mil mdd entre 2018 y 2019.
Además de políticas públicas, la bancarización deberá pasar por la adopción de la analítica avanzada para convertir los datos de las personas en herramientas que permita a las instituciones bancarias conocer sus necesidades y así brindar productos y servicios que les ayude a mejorar su vida.