Los recientes cambios introducidos en la Orden 2899/2011 de transparencia y protección del cliente de servicios bancarios crean nuevas necesidades en el sector de la financiación al consumo.
Con tal de aumentar la protección del cliente de préstamos de la modalidad revolving, el gobierno ha dictado que de ahora en adelante, los criterios de concesión deben ser más rígidos para reducir la concesión de créditos que desemboquen en un endeudamiento excesivo. Para lograrlo, se introduce una nueva variable que las financieras deben evaluar a la hora de determinar si conceden un crédito: la capacidad de pago o affordability.
La nueva normativa dice lo siguiente:
“Artículo 18. Evaluación de la solvencia en el préstamo responsable.
Las entidades, antes de que se celebre cualquier contrato de crédito o préstamo, deberán evaluar la capacidad del cliente para cumplir con las obligaciones derivadas del mismo, sobre la base de la información suficiente obtenida por medios adecuados a tal fin, entre ellos, la información facilitada por el propio cliente a solicitud de la entidad.
A estos efectos, las entidades deberán contar con procedimientos internos específicamente desarrollados para llevar a cabo la evaluación de solvencia mencionada en el párrafo anterior. Estos procedimientos serán revisados periódicamente por las propias entidades, que mantendrán registros actualizados de dichas revisiones.”
A diferencia del riesgo, la capacidad de pago pinta una imagen más holística del cliente y permite saber con mayor precisión si este está capacitado para afrontar la devolución de la deuda.
Para determinar la capacidad de pago de una persona, hace falta un conocimiento profundo de sus finanzas. No basta con saber cuánto dinero tiene en su cuenta corriente en un momento determinado o el importe de su nómina. Se deben conocer sus hábitos de consumo y cómo gestiona su dinero.
¿Cuánto ingresa cada mes? ¿Cuánto gasta? ¿En qué? ¿Cuál es su situación a final de mes? ¿Qué nivel de variabilidad presentan sus ingresos? ¿Tiene deudas importantes, como por ejemplo múltiples tarjetas de crédito? En caso que la devolución de lo prestado se prolongue más allá de la edad de jubilación, ¿podrá afrontar el pago el cliente?
Existen múltiples formas de conseguir y evaluar esta información, como consultar burós de crédito y solicitar documentación física al cliente, pero solo una permite obtener información completamente actualizada y en tiempo real: el Open Banking.
El Open Banking es una corriente dentro de la banca de consumo cuyo objetivo es democratizar el acceso a los datos bancarios del cliente para que este pueda disfrutar de mejores productos y servicios, a la par que se fomenta la competencia y la innovación en el sector.
A efectos prácticos, el Open Banking permite a terceras partes acceder a los datos bancarios de sus clientes para analizarlos y trabajar con ellos. Es el caso de las famosas aplicaciones de gestión financiera personal como Fintonic. Pero esta tecnología también tiene aplicación en el mundo de la financiación al consumo, donde es necesario conocer las finanzas del cliente para poder decidir si se le concede un crédito.
La agregación bancaria, la tecnología que se usa para obtener los datos bancarios del cliente, es la respuesta perfecta a esta necesidad. Usando agregación bancaria, las financieras pueden obtener datos bancarios en tiempo real mediante un proceso fluido y poco intrusivo que se integra en el proceso de onboarding del cliente. El funcionamiento es el siguiente:
- En el momento de la solicitud de crédito, se comunica al cliente la necesidad de hacer una lectura de sus datos bancarios para evaluar su capacidad de pago.
- Si la solicitud es presencial, el cliente recibe un SMS con un enlace que carga la interfaz de conexión con su banco en su móvil, mientras que si es por vía digital la lectura se integra directamente en el proceso de captación de los datos del cliente.
- El cliente facilita las credenciales de acceso a su banca online y da su consentimiento.
- La herramienta conecta con su banco, extrae toda la información relevante, y la categoriza para alimentar los sistemas de análisis y decisión de la financiera.
Este modelo tiene dos ventajas muy importantes sobre sistemas tradicionales como podrían ser consultar un buró de crédito o solicitar documentación financiera al cliente.
1- La experiencia de usuario es mucho mejor. Ya que el proceso de obtención de información es automático y discurre completamente online, es mucho más rápido y la carga de trabajo para el cliente es casi nula, ya que evita la necesidad de documentación física. Esto se traduce en una experiencia mejor y una conversión más alta de peticiones de crédito que llegan a completarse.
2 – La calidad y la fiabilidad de la información sobre la que se evalúa la solicitud del cliente es mucho mayor que las alternativas tradicionales. Los burós de crédito actualizan sus datos cada 90 días, mientras que los documentos físicos, cómo podría ser un certificado de renta, sufren del mismo problema de desactualización. Por contra, los datos bancarios del cliente están siempre actualizados y reflejan su situación financiera en el presente. Por otra parte, la profundidad del dato también es mejor, ya que permite analizar todos los movimientos bancarios asociados a la cuenta del cliente en los últimos 12 a 24 meses, así como conocer los productos financieros vinculados a esta.
Trabajando sobre un histórico de miles de movimientos a lo largo de un periodo de 1 a 2 años, es posible refinar también los sistemas de toma de decisión. Primero, categorizando los movimientos de la cuenta del cliente e identificando qué representa cada uno: pagos de alquiler o hipoteca, gastos en el supermercado, restaurantes, contribuciones a un plan de pensiones o una cuenta de ahorro, etc. Una vez los movimientos han sido categorizados, se pueden analizar teniendo en cuenta muchos más vectores: tendencias, periodicidad, variabilidad y otros.
Este análisis permite generar atributos que reflejan la capacidad de pago del cliente, así como su contactabilidad, KYC, y sus ingresos y gastos desgranados en profundidad. Estos arrojan una perspectiva mucho más completa del perfil financiero de la persona ya que reflejan tendencias en vez de posiciones estáticas. Así, podemos conocer no solo la capacidad de pago del cliente en el momento de solicitar el crédito, si no su capacidad de pago en el pasado y las tendencias que mantiene de cara al futuro. Todo esto resulta en una mayor predictibilidad y una mayor fiabilidad del sistema de toma de decisión.
En conjunto, estos factores tienen un efecto exponencial sobre el negocio. La conversión mejora gracias a una mejor experiencia de usuario, se dejan de descartar peticionantes por falta de información, y la mora disminuye porque se rechazan clientes que con un análisis más superficial podrían parecer válidos pero en realidad no lo son.
¿El resultado? Mayor efectividad convirtiendo clientes, más eficiencia en la obtención y análisis de los datos de estos, y mayor certeza en la toma de decisión.
