- Buscamos en el mercado el producto que más interese
- Lo comparamos con otros ofrecidos con el mercado (es muy interesante conocer la formula para calcular la cuota de un prestamo ya que en muchas ocasiones diferentes productos pueden mostrarnos diferentes tipos de interés)
- Lo solicitamos
- Esperamos a que nos lo concedan
Determinación de solvencia
El valor de la mayoría de los préstamos se basa principalmente en la probabilidad de que un individuo o empresa lo devuelva, por lo que determinar la probabilidad de incumplimiento de un individuo es fundamental. Puede ser una tarea compleja incluso con información perfecta, y a menudo la información es incompleta o incorrecta.
Mientras que en el pasado las entidades que conceden préstamos se fijaban en solo unas pocas métricas (como los ingresos o el tipo de contrato laboral), las compañías han empezado a analizar la vida entera de un individuo a través de su huella digital para determinar la probabilidad de incumplimiento, usando la Inteligencia Artificial. Esto se conoce como «datos alternativos». La idea es que los datos adicionales brinden no solo más información sobre las personas con un historial de crédito, sino que pueden ser particularmente útiles para determinar la solvencia de las personas sin un historial crediticio tradicional.
Hay start-up que usan agresivamente el aprendizaje automático avanzado para analizar vastas fuentes de datos alternativos para predecir la solvencia de un individuo. Centrados en los mercados emergentes donde las clases medias en ascenso a menudo carecen de historiales crediticios tradicionales o incluso de cuentas bancarias, más de 5 millones de préstamos han sido concedidos tras evaluar la solvencia de los solicitantes mediante Inteligencia Artificial.
Analizan la huella digital completa de los posibles solicitantes para determinar su solvencia al hacer que las personas descarguen su aplicación. Analizan más de 12,000 variables, incluido el uso de cuentas de redes sociales, navegación por Internet, datos de geolocalización y otra información de sus smartphones. Su algoritmo de aprendizaje automático convierte todos estos datos en una puntuación de crédito, que los bancos y otros agentes pueden usar.
Pero no sólo las pequeñas start-up se apoyan en la Inteligencia Artificial, también los agentes tradicionales. Equifax, una de las agencias de crédito más grandes en Estados Unidos, afirman que su nueva red neuronal mejoró la capacidad predictiva del modelo de crédito hasta en un 15 por ciento. Utilizándola para analizar las decisiones recientes, descubrieron que los préstamos que fueron rechazados podría haberse hecho con seguridad.
