El Open Banking reduce la brecha de información entre clientes nuevos y vinculados
Una de las paradojas del negocio bancario es que algunas de las decisiones más importantes se toman, precisamente, cuando menos se conoce al cliente. Quien ya mantiene una relación con una entidad deja muchas señales sobre su situación financiera: la entidad ve cómo evolucionan sus ingresos, cuáles son sus gastos habituales, si asume nuevos compromisos o cómo gestiona su liquidez. En cambio, cuando una persona solicita financiación por primera vez, esa información prácticamente desaparece.. Durante años hemos asumido que esa era una limitación inevitable. No porque el cliente nuevo fuera necesariamente más arriesgado, sino porque la entidad sabía mucho menos de él. Existía más incertidumbre.. El Open Banking está cambiando esa realidad. Con el consentimiento del usuario, una entidad incorpora al análisis la información de las cuentas que el solicitante mantiene en otros bancos. Un cliente que hasta ayer era casi un desconocido deja de serlo: sus ingresos recurrentes, sus gastos, sus compromisos financieros y su capacidad de ahorro están disponibles desde el primer momento.. Por primera vez, un cliente nuevo se analiza con un nivel de conocimiento parecido al que antes solo existía con un cliente de larga relación. Puede parecer un matiz, pero cambia la forma de decidir.. Y no solo porque ayude a responder mejor a la pregunta de si un crédito debe concederse. También porque permite responder con precisión a otra igual de importante: cuánto conviene conceder.. Un importe excesivo aumenta el riesgo de sobreendeudamiento desde el primer día. Uno insuficiente deja sin cubrir una necesidad real de financiación, o empuja a un cliente solvente a buscar otra oferta.. Conocer mejor la capacidad de pago permite ajustar la financiación que se ofrece. El resultado no es solo un análisis del riesgo más exacto. También es una forma más justa de conceder crédito, porque las decisiones se apoyan en lo que el solicitante ingresa y gasta, y no solo en el historial que haya acumulado.. Ahora bien, disponer de más datos no resuelve el problema por sí solo. Me da la impresión de que, en ocasiones, hablamos del dato como si tuviera valor por sí mismo. No es así. Un movimiento bancario aislado aporta muy poca información. Lo importante es entender qué representa y qué dice sobre el comportamiento financiero del cliente.. Ahí empieza un trabajo que rara vez es visible y resulta decisivo: separar un ingreso recurrente de uno puntual, reconocer una cuota de financiación, apartar el gasto habitual del excepcional.. A partir de esa interpretación se construyen indicadores que estiman estabilidad de ingresos, capacidad de ahorro, nivel de endeudamiento o esfuerzo financiero. Son esos indicadores, y no los movimientos en bruto, los que utilizan los modelos de riesgo para apoyar la decisión.. Durante mucho tiempo, el reto del análisis de riesgo ha consistido en decidir con información incompleta y hoy empezamos a disponer de una fotografía más fiel de quien solicita crédito. Aprovecharla dependerá cada vez menos de tener más datos y cada vez más de saber interpretarlos.. Pere Joan Ventura, director de Analytics de ubimia
Una de las paradojas del negocio bancario es que algunas de las decisiones más importantes se toman, precisamente, cuando menos se conoce al cliente. Quien ya mantiene una relación con una entidad deja muchas señales sobre su situación financiera: la entidad ve cómo evolucionan sus ingresos, cuáles son sus gastos habituales, si asume nuevos compromisos o cómo gestiona su liquidez. En cambio, cuando una persona solicita financiación por primera vez, esa información prácticamente desaparece.. Durante años hemos asumido que esa era una limitación inevitable. No porque el cliente nuevo fuera necesariamente más arriesgado, sino porque la entidad sabía mucho menos de él. Existía más incertidumbre.. El Open Banking está cambiando esa realidad. Con el consentimiento del usuario, una entidad incorpora al análisis la información de las cuentas que el solicitante mantiene en otros bancos. Un cliente que hasta ayer era casi un desconocido deja de serlo: sus ingresos recurrentes, sus gastos, sus compromisos financieros y su capacidad de ahorro están disponibles desde el primer momento.. Por primera vez, un cliente nuevo se analiza con un nivel de conocimiento parecido al que antes solo existía con un cliente de larga relación. Puede parecer un matiz, pero cambia la forma de decidir.. Y no solo porque ayude a responder mejor a la pregunta de si un crédito debe concederse. También porque permite responder con precisión a otra igual de importante: cuánto conviene conceder.. Un importe excesivo aumenta el riesgo de sobreendeudamiento desde el primer día. Uno insuficiente deja sin cubrir una necesidad real de financiación, o empuja a un cliente solvente a buscar otra oferta.. Conocer mejor la capacidad de pago permite ajustar la financiación que se ofrece. El resultado no es solo un análisis del riesgo más exacto. También es una forma más justa de conceder crédito, porque las decisiones se apoyan en lo que el solicitante ingresa y gasta, y no solo en el historial que haya acumulado.. Ahora bien, disponer de más datos no resuelve el problema por sí solo. Me da la impresión de que, en ocasiones, hablamos del dato como si tuviera valor por sí mismo. No es así. Un movimiento bancario aislado aporta muy poca información. Lo importante es entender qué representa y qué dice sobre el comportamiento financiero del cliente.. Ahí empieza un trabajo que rara vez es visible y resulta decisivo: separar un ingreso recurrente de uno puntual, reconocer una cuota de financiación, apartar el gasto habitual del excepcional.. A partir de esa interpretación se construyen indicadores que estiman estabilidad de ingresos, capacidad de ahorro, nivel de endeudamiento o esfuerzo financiero. Son esos indicadores, y no los movimientos en bruto, los que utilizan los modelos de riesgo para apoyar la decisión.. Durante mucho tiempo, el reto del análisis de riesgo ha consistido en decidir con información incompleta y hoy empezamos a disponer de una fotografía más fiel de quien solicita crédito. Aprovecharla dependerá cada vez menos de tener más datos y cada vez más de saber interpretarlos.. Pere Joan Ventura, director de Analytics de ubimia
