El pasado 22 de octubre se desarrolló con éxito nuestro webinar “Fuentes de Datos Alternativos para Control de Riesgo en el Sector Financiero”, organizado en conjunto con Asofom, con el objetivo de abordar la importancia del uso de data alternativa para los servicios financieros. 

Si no pudiste asistir, a continuación te compartimos tres puntos relevantes de nuestra presentación:

Identifica a los clientes que están fuera del bureau tradicional usando Data Alternativa

Las fuentes de datos alternativos están ganando terreno porque cuentan con información que permite tener mayor conocimiento sobre clientes que por primera vez están buscando un financiamiento formal. Esto permite que aquellos que no tienen un historial crediticio o un respaldo financiero amplio, puedan acceder a nuevas alternativas de crédito mediante el análisis de datos que tengan relación con el comportamiento de pago. En este sentido, la data Telco ha demostrado un gran potencial de uso para cubrir el gap que la data tradicional no puede atender.

Alta penetración móvil en México, mayores posibilidades de crédito

Solo un 36% de los mexicanos están bancarizados, en un país donde hay activas más de 119 millones de líneas móviles. Mediante el uso de datos de comportamiento móvil de los usuarios, con su previa autorización, permite la inclusión financiera de personas que no tienen un perfil crediticio. Además,  permite a las instituciones financieras realizar validaciones o detectar fraudes, por mencionar algunos de sus beneficios. 

Data de calidad para la toma de decisiones informada

Tiaxa convierte los datos móviles en scores y soluciones de analítica que permiten mejorar el desempeño de procesos críticos de la industria financiera. Estos datos son fáciles de integrar a diferentes procesos de negocio mediante APIs estándar con respuesta en tiempo real. Estos scores permiten clasificar las personas que solicitan crédito, determinando rangos óptimos para minimizar la mora y mejorar la aprobación. Además, también es posible determinar procesos operativos diferenciados basados en la clasificación, lo que permite optimizar costos y enfocar los esfuerzos de cobranza en los segmentos más riesgosos.