universe expansion: un marco para la inclusión financiera€¦ · hay varios factores que impulsan...

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Universe Expansion: Un Marco para

la Inclusión Financiera

ABRIL 26, 2018

Ezra Becker

Senior Vice President

Research and Consulting

TransUnion

© 2018 TransUnion LLC All Rights Reserved | 2

Qué vamos a ver el día de hoy:

• Primero, vamos a definir “Universe Expansion” o “Expansión del Universo”,

un marco para la inclusión.

• Luego, mostraremos ejemplos para cada dimensión de nuestro marco.

• Finalmente, algunas tareas para llevar a su entidad.

Un modelo de Inclusión Financiera sugiere que dos

elementos son necesarios para que esta sea exitosa.


El primer elemento necesario es el conocimiento por

parte del consumidor de las opciones disponibles

?

?

?

?

?

?

?


Este primer elemento se logra a través de marketing,

educación del consumidor y compromiso

Esto es realmente importante, pero no

será el foco de esta sesión


El segundo elemento necesario es la confianza por parte de

las entidades para extender crédito a más consumidores

Aquí es donde nos vamos a enfocar

Expansión del Universo

La mayoría de las entidades de crédito piensa en la siguiente

ecuación cuando escucha la frase “expansión del universo”

Expansión del universo = Bajar mi punto de corte/límite de riesgo

= Tomar riesgo adicional

Sin embargo, debería ser mucho más amplia.

Nuestra definición es:

Expansión del universo es la extensión de crédito

no disponible anteriormente.


Hay varios factores que impulsan la expansión del universo,

sin importar donde se encuentre uno en el ciclo del negocio

• Apetito por mayor riesgo

• Saturación del mercado/aumento de la

competencia

• Presión regulatoria para expandirse a mercados

sub-atendidos

• Necesidad de audiencias “más seguras” en tiempos

de estrés

• Presión para incrementar volúmenes


1. Expansión de productos

2. Expansión geográfica

3. Expansión de canales

4. Expansión de riesgo

La expansión del universo se trata principalmente de

crecimiento y este puede ser multidimensional

Su enfoque puede cubrir

múltiples dimensiones

Debe considerar todas las

dimensiones

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Expansión de Productos


Muchas entidades de crédito - especialmente las FinTechs -

están expandiendo sus ofertas para incluir nuevos productos

Las entidades que han tenido éxito en un mercado a menudo se extenderán a otros:

• Potencial de venta cruzada con clientes existentes

• Lealtad a través de toda la cartera del consumidor

• Ventajas competitivas al servir un mercado pueden trasladarse a otros:

segmentación, originaciones en línea, titulización

Créditos de

Vehículo

Créditos de

Vivienda

Tarjetas de

Crédito


Fuente: Estudio de TransUnion de 2013 sobre fidelidad en US

Los consumidores muestran lealtad a las entidades que

ofrecen múltiples líneas de productos

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

1 2 3 4 or more

Pro

ba

bilid

ad

de

ab

rir

un

ac

ue

nta

en

el m

ism

ob

an

co

en

12

me

se

s

Número total de cuentas con un banco

Auto

Bankcard

Mortgage

Probabilidad de que un consumidor abra una cuenta con un banco, por número de cuentas

existentes con ese banco (consumidores near prime y de menor riesgo)

Rangos de puntaje VantageScore® 3.0

Near prime = 601–660; Prime = 661–720; Prime plus = 721–780; Super prime = 781-850

Vehículo

Tarjeta de Crédito

Vivienda

4 o más


Observamos una relación positiva entre la lealtad del

consumidor y su desempeño

0,94%

0,19%

3,18%

2,66%

0,0%

0,5%

1,0%

1,5%

2,0%

2,5%

3,0%

3,5%

4,0%

1 2 3 4 or more

Ta

sa

de

mo

ra 6

0+

en

el m

ism

ob

an

co

en

12 m

eses

Número total de cuentas con un banco

Vehículo

Tarjeta de Crédito

Tasa de mora de consumidores near prime y prime, por número de cuentas existentes

Rangos de puntaje VantageScore® 3.0

Near prime = 601–660; Prime = 661–720

Fuente: Estudio de TransUnion de 2013 sobre fidelidad en US

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Expansión Geográfica


¿Importa la geografía? ¡Absolutamente!

Economías

regionales

Mercado de

vivienda

Demografía

Competencia


La expansión geográfica consiste en ampliar su huella

crediticia mientras mantiene niveles de riesgo aceptables

Evalúe antes de dar el salto

• Determine si las estrategias de vinculación existentes se pueden aplicar

a nuevos segmentos de la población

• Aproveche la información de desempeño de otras entidades de crédito

para evaluar el desempeño que podrían tener con usted estos nuevos

segmentos

• Reduzca la incertidumbre de expandir su huella mientras controla el

riesgo


Rangos de puntaje Clear Score:

Subprime ≤ 300; Near prime = 300 - 690; Prime = 691 - 840;

Prime plus = 841 –890; Super prime ≥ 890

Fuente: TransUnion

¡Tenga cuidado! Una estrategia de vinculación geográfica

uniforme puede no significar un desempeño uniforme

20,6%

18,0%

10,9%

5,5%

2,3%

17,1%

13,2%

6,9%

3,0%1,2%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

Subprime Near Prime Prime Prime Plus Super Prime

Tasa

de m

ora

60+

BOGOTÁ ANTIOQUIA

Tasa de mora 60+ a nivel de cuentas para tarjetas de crédito, 24 meses después de la originación

(cosecha de 2015-IV)


...

1,8%

3,1%

4,2%

5,6%

6,2%

8,7%

9,4%

10,9%

11,0%

11,2%...

...

3,7%

5,9%

7,3%

9,1%

11,0%

12,7%

13,6%

15,1%

16,1%

16,7%

...

Puntos de corte de riesgo específicos por geografía

pueden abrir su universo comercial

Bajo

riesgo

Alto

riesgo

Puntaje más alto

Puntaje más bajo

Re

ch

aza

rA

pro

ba

r

...

875 – 900

851 – 875

826 – 850

801 – 825

776 – 800

751 – 775

726 – 750

701 – 725

676 – 700

651 – 675

...

Pu

nta

jeC

lea

r

AntioquiaBogotá

Un incremento de

400,000

consumidores objetivo

Nota: Suponga una tolerancia de tasa de malos ≤ 10%Fuente: Análisis de TransUnion

Tasa de mora 60+ a nivel de cuentas para tarjetas de crédito, 24 meses después de la originación

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Expansión de Canales


El contacto con el consumidor se ha diversificado

realmente tras la evolución del mercadeo omni-canal


Revolución Digital en Colombia

Estadísticas sobre teléfonos celulares, usuarios de internet y redes sociales en Colombia, 2017-III

Población

Total

49,3millones

Usuarios

Internet

30,3millones

Penetración

61%

Usuarios

Redes Sociales

27,8millones

56%

Teléfonos

Celulares

60,8millones

123%

Usuarios

Internet Móvil

24,1millones

49%Fuente: DANE, MinTic

Penetración Penetración Penetración


En los últimos siete años, el uso de internet en Colombia se ha más que

duplicado. El uso de celulares también ha incrementado dramáticamente

Estadísticas sobre población, teléfonos celulares y usuarios de internet en Colombia (en millones)

Fuente: DANE, MinTic

45,5

12,8

43,4

10,2

49,3

30,3

60,8

24,1

0

10

20

30

40

50

60

70

Población Total Usuarios Internet Celulares Usuarios Internet móvil

Q3 2010 Q3 2017 Q2 2011:

Número de

celulares sobrepasó

el umbral de 1

celular por persona

Variación 2010-2017 8% 137% 40% 136%


37%

3%

19%

47%

6%

11%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

50%

Internet Telefonía Móvil Oficinas Tradicionales

2014 2017

Las transacciones financieras en canales digitales han

aumentado significativamente en los últimos años

Número de transacciones monetarias y no monetarias por canal (participación en el total)

Fuente: Superintendencia Financiera

Transacciones monetarias son movimientos, manejo o transferencias de dinero. Transacciones no monetarias son consultas de saldo


4,1

12,0

9,7

7,5

1,5

0

2

4

6

8

10

12

14

Gen Z Millennials Gen X Baby Boomers Silent

Los Millennials constituyen el segmento más grande en Colombia.

Datos de encuestas indican que prefieren interactuar de forma digital

Población de Colombia por generación (datos a julio 2017)

Mil

lon

es

Fuentes: Naciones Unidas, iab.Colombia

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Expansión de Riesgo


780+

760–779

740–759

720–739

700–719

680–699

660–679

640–659

620–639

600–619

<600

La forma más simple de expandir su universo es reduciendo

su punto de corte de puntaje crediticio mínimo aceptable

Bajo

Riesgo

Alto

Riesgo

Puntaje más alto

Puntaje más bajo

Re

ch

aza

rA

pro

ba

rPunto de

corte actual

Nuevo punto

de corte= “Comprar más profundo”


• Evaluar puntajes de riesgo más nuevos y/o potencialmente más predictivos

– Versiones más recientes de puntajes de riesgo genéricos existentes a nivel nacional

– Puntajes basados en información de tendencia de buró brindan una visión incomparable del comportamiento del consumidor

– Modelos basados en data alternativa y modelos híbridos (basados en data de buró + alternativa) ofrecen una amplia capacidad de evaluación y predictibilidad

• Matriz de puntaje dual

– Puntaje de riesgo vs. puntaje de bancarrota, pero también puntajes basados en datos de tendencia y datos alternativos!

• Criterio de riesgo

– Usar segmentación (ej., CART, CHAID) para identificar predictores, que al superponer con un puntaje de riesgo ofrecen un mayor poder predictivo

• Inferencia a través del rechazo

Hay otras opciones más efectivas de expansión de riesgo

basadas en puntaje de riesgo para considerar


Diferentes puntajes pueden ser más o menos efectivos en

separar a los malos en su población

Porcentaje identificado de 90+ días de mora

Porcentaje acumulado de puntajes

Po

rcen

taje

acu

mu

lad

o d

e

op

era

cio

nes i

den

tifi

cad

as

Aleatorio

Puntaje actual

Puntaje nuevo

Ilustrativo


Las matrices de puntajes son otro enfoque excelente para

la expansión del riesgo

• Suponga que es una entidad que otorga créditos

personales con una tolerancia de menos del 5% para

la tasa de malos de 60 días o más en el primer año de

la apertura de un crédito

• Dividiendo de manera uniforme a un grupo de

consumidores en quintiles generaría un conjunto

simple de consumidores a los que usted aprobaría o

rechazaría en función de su tolerancia al riesgo

Quintiles

VantageScore® Tasa mora 60+

Q1 0,8%

Q2 2,0%

Q3 4,3%

Q4 7,1%

Q5 15,4%

Total 6,1%

Las tasas de malos son determinadas por muestreo aleatorio de 10 millones de consumidores en diciembre de 2014 y

seguimiento del rendimiento de quienes abrieron un préstamo personal en el primer trimestre de 2015 en los siguientes doce meses

Fuente: Análisis TransUnion

Ejemplo de expansión de riesgo: CreditVision® LinkSM

Los quintiles son numerados de menor riesgo (Q1)

a mayor riesgo (Q5)


El uso de un segundo puntaje en una matriz proporciona una

mayor resolución en el riesgo presentado por cada consumidor

Nota: TMP = Tamaño de Muestra Pequeño

Salen 611.281

Tasa de malos 6,6%

Entran 613.974

Tasa de malos 4,5%

Los quintiles son numerados de menor riesgo (Q1) a mayor riesgo (Q5)

Tasa mora 60+ Quintiles CreditVision Link

Quintiles

VantageScore® Q5 Q4 Q3 Q2 Q1 Total

Q1 TMP 3,4% 2,8% 1,3% 0,3% 0,8%

Q2 4.9% 4.3% 2.7% 1.4% 0.9% 2.0%

Q3 6.3% 6.6% 3.6% 2.7% 2.2% 4.3%

Q4 10.4% 7.3% 4.8% 3.0% 2.3% 7.1%

Q5 18.7% 10.6% 7.1% 3.2% TMP 15.4%

Total 15.2% 7.7% 3.9% 1.9% 0.6% 6.1%

Cambio Neto en Cuentas Adquiridas

Cambio Neto en Tasa de Malos

2500

10%



Los árboles de decisión derivados empíricamente pueden refinar aún más

el set de oportunidades para una estrategia de expansión más informada

Bajo

riesgo

Alto

Riesgo

Puntaje de crédito

más alto

Puntaje de

crédito más bajo

Punto de

corte

actual

Rec

hazar

Ap

rob

ar

Segmentación

CHAID

Por encima del

punto de corte

Malos = 4.5%

Población totalMalos = 8%

Por debajo del

punto de corte

Malos = 11%

Puntaje

<6

Malos = 30%

7–12

Malos = 15%

13+ o nunca

Malos = 4.9%

Meses desde última mora

Si

Malos = 10%

No

Malos = 16%

¿Cliente previo?

Bajo

Malos = 13%

Alto

Malos = 5.0%

Ingreso

780+

760–779

740–759

720–739

700–719

680–699

660–679

640–659

620–639

600–619

<600


Otra forma de expansión de riesgo se llama inferencia de rechazo.

¿Qué sucede con los solicitantes a quienes no otorga crédito?

Usted

Competidor

Aprobado

Rechazado

Otorgado

No otorgado

Aprobado

Rechazado

Otorgado

No otorgado

Competidor

Aprobado

Rechazado

Otorgado

No otorgado


Con datos de prácticamente todos los consumidores de crédito de Colombia,

conocemos el desempeño de los que adquirieron créditos con otra entidad

Usted

Competidor

Aprobado

Rechazado

Otorgado

No otorgado

Aprobado

Rechazado

Otorgado

No otorgado

Competidor

Aprobado

Rechazado

Otorgado

No otorgado


También podemos hacer conjeturas bastante precisas sobre

cómo se hubieran desempeñado los que no recibieron créditos

Usted

Competidor

Aprobado

Rechazado

Otorgado

No otorgado

Aprobado

Rechazado

Otorgado

No otorgado

Competidor

Aprobado

Rechazado

Otorgado

No otorgado


Aquí hay un caso de estudio del sector automotriz de

EEUU sobre cuán poderoso puede ser este enfoque

El escenarioUna entidad que otorga créditos de vehículo deseaba mejorar su índice de aprobación de créditos del siguiente estado:

Decision Trades Distribution

Booked 98,777 13%

Approved Not Funded 305,476 40%

Declined 362,791 47%

Total 767,044 100%

Malos = 5,298 = 5.36%

La inferencia de rechazo identificó 31,115 solicitantes a los que podría haber otorgado un crédito, con solo 1,790 malos adicionales.

Resultado

• Aumento de cuentas otorgadas en 31.5%

• Aumento en tasa de malos en solamente 10 pbs a 5.46%

Decisión

Otorgados

Aprobados/No otorgados

Rechazados

Total

Operaciones Distribución

305,476

98,777

362,791

767,044

13%

40%

47%

100%



Resumen

• La inclusión financiera depende de la confianza de las entidades para dar crédito a

más consumidores. Esto conlleva riesgos inherentes si no se maneja

correctamente

• Hay muchas dimensiones de la expansión del universo. La expansión del riesgo es

solo la forma más obvia

• No siempre tiene que intercambiar crecimiento por riesgo. La inteligencia analítica

le permite tener lo mejor de ambos mundos – un crecimiento controlado con riesgo

controlado

• Las diferentes dimensiones de la expansión del universo requieren diferentes

niveles de inversión de capital, inteligencia analítica, plazos de retorno, etc. Si una

ruta no parece ventajosa, hay muchas otras para elegir

• Hay varias herramientas disponibles para ayudarlo a navegar la expansión del

universo con éxito. TransUnion espera poder convertirse en su socio al explorar

oportunidades

universe expansion: un marco para la inclusión financiera€¦ · hay varios factores que impulsan...

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