Estiman un crecimiento en México de 37 % a 43 % para 2023 en el otorgamiento de créditos. Esto según un análisis de Equality Company y el impulsor del desarrollo en este ámbito son la implementación de algoritmos que leen los metadatos.
Tales algoritmos son capaces de interpretar la información de un dispositivo móvil, sin tener acceso a la información personal del usuario. De este modo, es posible predecir un perfil de comportamiento de pago del solicitante del crédito. Así las personas o empresas otorgantes del crédito tendrán información útil y más certera para financiar a quien lo solicite.
Con dicha tecnología, es posible analizar hasta 2.5 millones de variables basadas en los hábitos financieros o de consumo del solicitante. Por ejemplo, mediante un algoritmo de inteligencia artificial se puede generar un score que ayuda a predecir su voluntad de pago. El resultado es una predicción de hasta el doble de precisión que un buró de crédito tradicional. Por lo tanto, esta tecnología permite otorgar cada vez más créditos a un mercado no bancarizado en México y América Latina.
Además, según la Comisión Nacional para la Protección y Defensa de los Usuarios de Servicios Financieros (Condusef), en México el 97 % de la población adulta puede acceder al sistema financiero. En contraste, solo el 27.5 % es acreedor de un crédito formal. Por otra parte, según datos oficiales de Equality, el otorgamiento de créditos en 2022 creció 35 % con el uso de esta tecnología.
Finalmente, Jesús Cansino, CEO & Cofundador de Equality, dijo en el comunicado: "En Equality apostamos en desarrollo e integración de tecnologías para seguir aumentando la confianza para el otorgamiento de créditos a personas incluso no bancarizadas, ayudando a reducir la pobreza en México y Latinoamérica". Además de cooperar para alcanzar siete de los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible que estableció la Asamblea General de las Naciones Unidas. Es decir, rumbo al 2030, impulsando el emprendimiento, aumentando el poder adquisitivo y auxiliando a las personas en una emergencia económica.
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