CredoLab, el sistema de scoring crediticio alternativo que llega para favorecer la inclusión financiera en Latinoamérica

  • De la mano de OMBU Tech Services (OMBU Tech) desembarca esta revolucionaria tecnología en la región para ayudar a los bancos y financieras a analizar la información crediticia en tiempo real, desde los dispositivos digitales de los usuarios.
  • Las restricciones de financiamiento, el aumento de los préstamos en mora, y la demanda de crédito a raíz de la crisis del COVID-19 hace cada mes más necesaria la utilización de este tipo de herramientas de Machine Learning.
  • La solución de scoring crediticio de CredoLab, analiza millones de patrones de micro-comportamiento del celular para encontrar a los clientes más merecedores en menos de 1 segundo.

Zoom Empresarial.– La crisis de COVID-19 presenta una serie de desafíos vinculados a la inclusión financiera en Latinoamérica. Es por eso que las entidades bancarias y las fintech de la región se enfrentan a desafíos tales como restricciones de financiamiento, aumento de los préstamos en mora, disminución de las transacciones y la demanda de crédito.

Hay casos en que la concesión de nuevos préstamos se ha paralizado desde el inicio del aislamiento, sumado a que en la mayoría de los países se ha roto la cadena de pagos y ha aumentado notablemente el desempleo. La inclusión financiera se ha vuelto una necesidad urgente para lograr la recuperación del consumo y la economía de los países latinoamericanos.

Los sistemas de scoring crediticios alternativos son la vía ideal para que más personas puedan acceder al crédito y democratizarlo. Con este objetivo, OMBU Tech Services (OMBU Tech), proveedor de soluciones de innovación tecnológica y consultoría para empresas líderes en Estados Unidos y Latinoamérica, trae CredoLab a Latinoamérica. La fintech ya comenzó a implementarlo en Argentina, Perú, México, y Colombia.

Basándose en criterios diferentes a los del scoring tradicional de los bancos y entidades financieras, la solución de CredoLab se focaliza más en los comportamientos cotidianos que en el régimen laboral y en el nivel de ingresos, utilizando la gran cantidad de datos que brindan los teléfonos móviles. Su herramienta ayuda a evaluar la solvencia de los consumidores con un score de comportamiento que ha demostrado ser muy estable, incluso durante la pandemia. Esto permite a los bancos y entidades financieras confiar en este scoring alternativo para brindar créditos nuevamente mientras controlan el riesgo.

Con 5 años de experiencia trabajando con bancos y empresas de préstamos a nivel mundial y más de 22 millones de solicitudes procesadas, CredoLab  desembarca en  Latinoamérica para mejorar la predicción analizando una cantidad de variables que definen en cada caso el comportamiento futuro del tomador de préstamo. La compañía anunció recientemente el cierre de una ronda de Serie A de USD 7 millones de dólares, liderada por GB Group, de Singapur.

En una región en la que el 70% de la población permanece sin acceso bancario, pero en la que se espera que la penetración de teléfonos inteligentes aumente al 79% para 2025, la empresa de scoring crediticio busca complementar al sistema actual en el que los bancos y entidades financieras definen el otorgamiento de préstamos por variables históricas de los solicitantes y su nivel de ingresos.

¿Cómo funciona el algoritmo basado en Machine Learning de CredoLab? La herramienta realiza evaluaciones de riesgo crediticio al observar el comportamiento de los clientes y cómo usan su smartphone en comparación con cómo los clientes morosos usan su teléfonos. Accediendo a casi 3,8 millones de funciones encuentra los patrones de comportamiento y brinda el scoring crediticio, en tan solo segundos. Es importante destacar que la empresa no lee los mensajes personales ni accede a la información personal ya que la plataforma solo recopila metadatos, no datos personales, y siempre solicita el consentimiento del cliente.

“Traemos esta solución a Latinoamérica en el marco del plan de crecimiento de CredoLab que planea expandirse a nivel mundial en los próximos cinco años”, expresa Mariano Zadeh, Cofundador de OMBU Tech y añade: “Con esta solución de machine learning se ha visto un aumento del 20% en la aprobación de nuevos clientes bancarios, una reducción del 15% en préstamos morosos y una caída del 22% en la tasa de fraude”.

Por su parte, Peter Barcak, CEO y cofundador de CredoLab, afirmó: “Después de nuestro éxito inicial con 4 clientes registrados en LATAM, estamos emocionados de acelerar la expansión en la región con un socio confiable como OMBU, una empresa que tiene una sólida reputación y un innovador conjunto de productos que van de la mano con nuestra solución”.  

CredoLab no solo planea trabajar con empresas financieras, sino que buscan expandirse para ofrecer sus servicios a industrias no bancarias, tales como las empresas de comunicación, compañías de reserva de viajes en línea, seguros, ecommerce, pagos de aerolíneas o compañías minoristas.

Para más información: https://ombutech.net/; info@ombutech.net

Acerca de OMBU Tech Services

OMBU Tech es un proveedor líder de soluciones de consultoría e innovación brindando servicios a compañías líderes en Estados Unidos y Latinoamérica. Proporciona servicios de consultoría e implementación de IT a compañías que necesitan maximizar la eficiencia mediante una transformación digital. OMBU Tech, representa compañías innovadoras y exitosas de Asia, Europa y Estados Unidos que buscan acceder a Latinoamérica mediante su amplia red de contactos y larga experiencia en el sector de tecnología.          

Acerca de CredoLab

CredoLab desarrolla scorings crediticios para bancos, empresas financieras, prestamistas de automóviles, prestamistas móviles, compañías de seguros y minoristas a partir de los metadatos de dispositivos de teléfonos inteligentes. Es una fintech certificada por la Asociación de Fintech de Singapur y la Autoridad Monetaria de Singapur. Creada en Singapur en 2016, CredoLab ha impulsado más de dos mil millones de dólares en préstamos emitidos en 20 países.

Deja un comentario