Posibilitando el acceso a Créditos de Consumo en Perú

Posibilitando el acceso a Créditos de Consumo en Perú

Caso de estudio: GMG Perú
Posibilitando el acceso a
Créditos de Consumo en Perú
Utilizando EFL durante
un año, GMG logró
incrementar su base
de clientes en un 35%
sin aumentar la tasa
de morosidad de su
cartera.
Incrementando aprobaciones de líneas
de crédito retail entre la población no
bancarizada peruana.
En el 2013, Grupo Monge (GMG), un retailer multinacional
en América Latina, se asoció con EFL para evaluar el
riesgo y ampliar la oferta de créditos a sus clientes sin
historial de crédito. EFL hizo posible que GMG aumentara
con éxito su base de clientes en más de un tercio (3.000
nuevos créditos) sin aumentar el nivel de riesgo.
Categorías: Incrementando las aprobaciones de
Líneas de Crédito, nuevos préstamos a los
consumidores no bancarizados
el Desafío
En el 2013, GMG buscó una metodología de riesgo para
REGIÓN: AMÉRICA LATINA
ampliar su cartera entre los más de 12 millones de clientes
peruanos que no cuentan con historial de crédito reciente
Partner: GMG Perú
(GMG identifica este grupo como “no bancarizados”).
el Compromiso
GMG integró el test psicométrico de EFL en su proceso de
aprobación de crédito existente, para mejorar el análisis de
crédito a lo largo de su cadena de 23 tiendas a nivel
nacional.
Los Resultados y evolución del Proyecto
El score psicométrico de crédito de EFL posibilitó la
predicción del riesgo en el segmento de no bancarizados
en Perú a la par con el score que el buró de crédito otorga
a los prestatarios con amplio historial crediticio.
Impulsados por estos resultados, GMG traspasó fronteras al
expandir el score EFL a otros 2 mercados en América Latina.
Caso de estudio: GMG Perú
GMG Perú en números
43%
23
3,000
5X
Porcentaje de clientes
de GMG que solicitan un
crédito sin ningún historial
crediticio.
En el transcurso de un año,
la aplicación EFL ya era
utilizada en 23 tiendas de
GMG, cubriendo así toda la
red de operaciones a nivel
nacional del retailer
Número de nuevos
créditos GMG otorgados a
personas no bancarizadas.
Los solicitantes de crédito
en el quinto inferior de
los scores de EFL eran 5
veces más riesgosos, que
los del quinto superior.
Luego de 5 meses de implementación, el 99% respondió que su experiencia al usar la aplicación EFL era
positiva, rompiendo así el paradigma de que los clientes de este segmento no responderían a un cuestionario
psicométrico, que era desconocido, dice Raúl García, Gerente de Riesgos de GMG.
Sin EFL
EFL permitió un
aumento del 35%
en aprobaciones sin
cambios en la tasa de
morosidad.
PERÚ, ESTADÍSTICAS DEL PAÍS
En una población de más de 30 millones de personas, menos del 25%
tiene una línea de crédito abierta y menos del 40% está registrado en
agencias de crédito.
Con EFL
(+35%)
Menos de 1 de cada 10 de los 12 millones
de ciudadanos más pobres de Perú, son
capaces de acceder a préstamos cada año.
LÍNEA DE CRÉDITO ABIERTA: menos de 25%
1.2 millones
REGISTRADOS EN AGENCIAS DE CRÉDITO: menos de 40%
Caso de estudio: GMG Perú
Visión General del País
Mercado Peruano cambiante
Bancos y retailers peruanos se han enfocado a lo largo de su
historia en los segmentos de ingresos altos y medios de la
población. Sin embargo, recientemente el incremento de la
competencia y la creciente demanda de financiamiento de los
niveles medio e inferior de la pirámide económica han ​
empujado a muchas empresas bien establecidas a
reconsiderar sus estrategias.
drásticamente limitado. En el caso de GMG, un 43% de los
solicitantes de crédito carecían de historial crediticio.
Visión General del Cliente /
Desafío del Cliente
Ambiciones de GMG en el Segmento de No
Bancarizados
Desde su fundación en 1971 en Costa Rica, Grupo Monge
En particular, bancos y retailers han empezado a poner mayor
(GMG) se ha expandido en casi toda América Latina
énfasis en aquellos clientes que no tienen un historial de
enfocándose en la oferta de electrodomésticos y aparatos
crédito tradicional.
electrónicos de bajo costo para las clases media y baja.
Los no bancarizados en Perú representan un segmento
masivo de la economía peruana. De los más de 30 millones
de ciudadanos peruanos, menos del 25% tienen una línea de
crédito abierta y menos del 40% están registrados en
agencias de crédito1. Por otra parte, la gran mayoría de los que
pertenecen al sistema financiero formal se concentra en el
segmento de altos ingresos del país. En el 40% más pobre de
Perú, por ejemplo, menos de 1 de cada 10 personas puede
acceder a préstamos cada año2.
Deseoso de ampliar su presencia y aprovechar el potencial de
crecimiento de este segmento, GMG identificó a la población
no bancarizada como un área crítica de crecimiento. Sin
embargo, ofrecer crédito a este segmento requirió encontrar
una manera de medir el riesgo del solicitante sin depender de
su historial creditico. Sin historial crediticio que incluir en sus
modelos, GMG no tenía forma de medir de forma objetiva y
automatizada el potencial de pago de sus nuevos solicitantes
de crédito.
Visión General del Proyecto
Ampliando los Créditos de Consumo
GMG se asoció con EFL en el año 2013 con el objetivo de
ampliar su oferta de crédito al segmento de no bancarizados
de Perú. Mediante el uso del score psicométrico de crédito
de EFL para evaluar los nuevos solicitantes de crédito, GMG
podría identificar qué clientes tenían el mayor potencial
de pago sin tener que depender de su historial de crédito,
posibilitando así nuevos créditos de bajo riesgo para clientes
anteriormente inaccesibles.
Siendo el primer retailer en utilizar el nuevo modelo de
scoring de EFL para créditos de consumo, GMG tomó la
Dibujo 1: Mapa de Inclusión Financiera en Perú
Los no bancarizados en Perú no sólo son numerosos, sino
también constituyen una parte cada vez más potente del
mercado peruano. En el contexto de una de las economías de
decisión de utilizar la herramienta EFL en una prueba piloto, lo
que le permitió a la organización crecer con mayor seguridad
con la viabilidad del segmento de no bancarizados, así como
con la capacidad de predicción de riesgo del modelo EFL.
más rápido crecimiento en América Latina, el status socio-
Administrando el test EFL a solicitantes de crédito no
económico y el poder adquisitivo de las familias peruanas de
bancarizados, abriendo nuevas líneas de crédito en base al
ingresos bajos y medios se ha expandido rápidamente. Pero
score EFL y haciendo seguimiento de esas cuentas a lo largo
sin poder demostrar su solvencia económica, muchos de
del tiempo, GMG pudo evaluar el poder predictivo de la
estos consumidores no pueden acceder al crédito que
herramienta EFL y ajustar su aplicación en todo el desarrollo
necesitan, y por lo tanto su poder para gastar e invertir es
de la organización.
Caso de estudio: GMG Perú
En Noviembre de 2013, el sistema de scoring de EFL fue
lanzado en 4 tiendas de GMG. Para Marzo del 2014, el piloto
se extendió a 8 tiendas, en setiembre ya era utilizado en 18
tiendas y para fines del 2014 GMG expandió el uso del score
EFL en 23 tiendas a nivel nacional, cubriendo así toda su red
de operaciones en el Perú.
SCORE EFL
500+
500
475
450
MALOS
%
3.4%
4.6%
7.2%
9.9%
425
12.1%
400
Tiendas
8
4
18
375
1,419
350
690
762
156
Nov 13
110
146
Ene 14
Mar 14
May 14
16.0%
16.1%
NÚMERO DE DESEMBOLSOS
Gráfico A: Riesgo (morosidad) por rango de score EFL
468
19
15.4%
300
<300
701
13.8%
325
1,195
656
13.3%
Jul 14
Sep 14
Dibujo 2: Volúmenes mensuales de tests EFL
Resultados
Midiendo el Poder Predictivo
La calidad de cualquier herramienta de scoring de
crédito recae en su habilidad de diferenciar el riesgo.
Aquellos que alcanzan altos scores deberían tener mejor desempeño, por ejemplo caer en morosidad con menos frecuencia, que aquellos con bajos scores. Mientras
más fuerte es el score de crédito, mejor es su capacidad
de diferenciar entre clientes buenos y malos, y al mismo
tiempo mayor es su capacidad de ayudar a las instituciones financieras a controlar el riesgo de sus portafolios.
Después de utilizar el score EFL durante 12 meses, GMG
había abierto más de 3000 nuevas cuentas a personas
que previamente no estaban bancarizadas. Mirando de
forma retroactiva cómo se relaciona el score EFL de los
solicitantes de crédito y sus respectivos desempeños
de pago, podemos evaluar el poder predictivo de la
metodología de scoring EFL entre los clientes de GMG.
Como se muestra en el Gráfico A, los clientes de GMG
están divididos en 10 grupos de acuerdo a sus scores
EFL. Cada columna indica la cantidad acumulada de
clientes en esa banda de scores y su correspondiente
tasa de morosidad.
El modelo psicométrico de crédito de EFL demostró que
puede diferenciar de forma precisa el riesgo crediticio
de los clientes de GMG. La banda inferior de scores
EFL tiene casi 5x más probabilidades de caer en mora
1 http://data.worldbank.org/indicator/IC.CRD.PRVT.ZS
2 http://databank.worldbank.org/Data/Views/VariableSelection/SelectVariables.aspx?source=1228#
que la banda superior. El Gráfico A muestra la tasa de
riesgo acumulada para cada banda adicional de scores
EFL. Esto le permite a GMG elegir dónde fijar las tasas
de aprobación dada esta tolerancia al riesgo crediticio.
En términos estadísticos, el poder de discriminación de
EFL medido a través del coeficiente Gini es de 0.34; un
resultado muy alto para el segmento de no bancarizados
sin historial crediticio. El poder predictivo del score
psicométrico EFL en el segmento de no bancarizados
iguala al poder predictivo de los scores de crédito más
tradicionales basados en historial de pagos para el
segmento de bancarizados.
Impulsando nuevos préstamos Utilizando la herramienta de scoring de EFL, GMG fue
capaz de incrementar su base de clientes en 35% en un
año sin aumentar la tasa de morosidad del portafolio.
Que antes de asociarse con EFL, GMG no contaba con
ningún medio para medir el riesgo crediticio en el
segmento de no bancarizados y por lo tanto ningún
medio de identificar clientes seguros a los cuales
otorgarles un crédito.
Mirando hacia el futuro
GMG continúa su expansión en el Perú, utilizando la
herramienta EFL para ofrecer créditos a aquellos
consumidores excluidos del sistema financiero formal.
En el 2015 GMG continuará explotando la tecnología de
scoring psicométrico de EFL como un pilar clave para el
crecimiento de créditos y clientes. Asimismo, GMG ha
expandido el uso del score EFL a mercados
Centroamericanos donde GMG ya tiene presencia,
comenzando por Guatemala en la segunda mitad del
2014 y Nicaragua en el 2015.