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INSIGHT, o cómo machine learning predice riesgos en otorgamiento de créditos

Instantor es una compañía fintech sueca que anunció la disponibilidad en mercados internacionales de INSIGHT, un nuevo producto que transformará la manera en que las organizaciones evalúan el riesgo para los solicitantes de crédito.

INSIGHT es un nuevo producto de predicción crediticia para incrementar la aceptación de solicitudes de préstamo, la eficiencia e impulsar las ganancias. Un aumento de hasta 14 puntos porcentuales en el coeficiente Gini y una reducción de las pérdidas crediticias de un 25%.

Mediante el uso de una robusta tecnología de machine learning, INSIGHT analiza más de 70 aspectos predictivos y patrones reveladores en el historial bancario del solicitante de préstamo. INSIGHT puede ser usado para tomar mejores y más oportunas decisiones. En lugar de tener un equipo de riesgo dedicando meses a la prueba de modelos de riesgo, las características inteligentes de INSIGHT construyen el modelo óptimo de riesgo usando los datos propios de cada cliente de Instantor.

Simon Edström, CEO de Instantor.

Este es el primer producto avanzado “plug & play” de INSIGHT de la compañía que apunta a las organizaciones financieras y que puede estar en marca en una semana.

El lanzamiento global de INSIGHT incluye a México, Colombia, Brasil y Chile. Los algoritmos de INSIGHT calculan con alta precisión la probabilidad de un solicitante de crédito de reembolsar el mismo o incurrir en impago. Instantor decodifica la receta secreta de los datos transaccionales mediante el uso de la tecnología avanzada de Machine Learning.

“El gran reto hoy en día ya no recae en tener acceso a la información sino en la habilidad de usar y entender los datos para mantenerse competitivo. Estamos orgullosos de lanzar INSIGHT como un primer paso en la oferta de nuestros nuevos productos de análisis avanzado; nos estamos enfocando en productos de análisis avanzado para asegurar que nuestros clientes continúen al frente del juego”, destacó Simon Edström, CEO de Instantor.

Así como validar la identidad del solicitante de crédito, INSIGHT  identifica circunstancias que a menudo son pasadas por alto y que afectan significativamente los niveles de riesgo. Como resultado, esto habilita a los clientes de Instantor para otorgar más créditos seguros, denegar los riesgosos, y optimizar el préstamo neto. Las pruebas en los usuarios muestran que INSIGHT puede mejorar el coeficiente Gini significativamente, hasta 14 p.p. para nuevos consumidores y 6 p.p. para consumidores recurrentes, impulsando las ganancias y reduciendo las pérdidas crediticias en un 25%.

“Lo que es único de nuestro modelo es la habilidad de entender qué significan diferentes transacciones. Por ejemplo, ¿qué significa retirar efectivo de los cajeros a altas horas de la noche?, o si una persona apuesta frecuentemente, ¿quiere decir que tiene más probabilidades de incumplir el pago de un préstamo? Con nuestros clientes hemos revisado millones de aplicaciones y juntos hemos desarrollado INSIGHT para abordar sus retos únicos y formular cómo manejar a sus solicitantes de préstamo de la mejor manera usando Machine Learning. En Instantor experimentamos y construimos diferentes modelos de datos para que nuestros clientes no tengan que hacerlo”, añadió Simon Edström, CEO de Instantor.

Adolfo Manaure

Entusiasta seguidor de la tecnología y las innovaciones que cambian el mundo. Director Editorial y COO en The HAP Group.