Préstamos: online vs tradicionales

La industria fintech dedicada a préstamos online en Latinoamérica ha experimentado un crecimiento significativo en los últimos años, según el informe “Fintech en América Latina y el Caribe: un ecosistema consolidado para la recuperación” presentado por el BID en Abril de 2022.

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La industria fintech dedicada a préstamos online en Latinoamérica ha experimentado un crecimiento significativo en los últimos años, según el informe “Fintech en América Latina y el Caribe: un ecosistema consolidado para la recuperación” presentado por el BID en Abril de 2022.

Esto se debe a una combinación de factores como la adopción de tecnologías financieras en la región, el aumento del acceso a internet y la necesidad de soluciones de financiamiento más ágiles y eficientes.

Esta tendencia se debe a diversas variables, entre ellas los cambios que produjo la pandemia, la falta de acceso al crédito tradicional de una gran parte de la población por las distintas trabas burocráticas y la incorporación de la tecnología en los procesos de análisis crediticio; estos factores han influenciado y acelerado la adopción a estas plataformas para obtener financiamiento.

Usuarios sin acceso a préstamos tradicionales

Existen varios motivos que contribuyen a la falta de acceso a préstamos tradicionales en Argentina. “En materia de préstamos, el sistema financiero tiene desafíos pendientes en el acceso de las personas tales como: incorporar a más sujetos, mejorar la cobertura geográfica y reducir la brecha de género en la asignación. Asimismo, las condiciones macroeconómicas adversas en las que operó la economía, como en la pandemia por ejemplo, y en particular la persistencia de tasas de interés elevadas en un contexto de contracción de la actividad, se vieron reflejadas en la proporción de personas con financiaciones en situación irregular”, Fátima Maidana, Gerente Comercial de Adelantos.com -empresa líder en préstamos online-.

La desbancarización de las familias en un marco de alta recesión y aceleración de la inflación determinó que aumente la cantidad de usuarios sin acceso a préstamos tradicionales.

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Todas las personas pueden conocer cuál es su perfil crediticio. Se puede acceder de manera gratuita en la Central de Deudores del BCRA, ingresando con la clave de identificación fiscal. Esta área del Banco Central, recopila toda la información necesaria para realizar un informe de la situación financiera. A cada perfil analizado, se le otorga un puntaje del 1 al 6 según su comportamiento según pasan los meses.

Significado del puntaje:

1. Riesgo normal. El pago de las deudas no superan los 31 días desde la fecha de vencimiento.
2. Riesgo bajo. Atrasos en los pagos hasta 90 días desde la fecha de vencimiento.
3. Riesgo medio. Demoras en los pagos hasta 180 días.
4. Riesgo alto. Retrasos de hasta un año en el pago de las deudas.
5. Irrecuperable. Atrasos superiores a un año.
6. Irrecuperable por disposición técnica.

Una baja calificación o falta de historial, ha llevado a muchas personas a no poder acceder a los préstamos tradicionales y por eso recurren a alternativas más inclusivas, como los préstamos digitales. Estas empresas utilizan, de forma innovadora, diversas tecnologías para evaluar el riesgo de crédito de una persona sub-bancarizada. Al disponer de estas herramientas, mucho más efectivas, pueden ofrecer préstamos con condiciones más accesibles.

Metodología utilizada por las plataformas de préstamos digitales

“Cuando recibimos una solicitud, la tecnología de Adelantos.com se encarga de recolectar información tradicional y no tradicional de distintas fuentes de datos, y esa información alimenta modelos predictivos entrenados con técnicas de Machine Learning que terminan aprobando o rechazando la solicitud. En caso de aprobar, se genera una propuesta de un producto financiero que se adecúe al perfil crediticio del cliente. Lo más importante de todo es que esto sucede de forma automática e instantánea”, afirma Fátima Maidana.

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A diferencia de los bancos, las plataformas de préstamos usan tecnología y datos alternativos para evaluar la capacidad de cada usuario. La utilización de algoritmos y modelos de aprendizaje automático es efectivo para analizar grandes cantidades de datos y contemplar otros como los ingresos, gastos, historial de empleo y el comportamiento financiero en el pasado.

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