Post on 15-Aug-2020
Universe Expansion: un marcopara la Inclusion Financiera
Ezra BeckerVicepresidente SeniorInvestigaciones económicas y consultoría
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.
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El primer elemento necesario es el conocimiento por parte del consumidor de las opciones disponibles
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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
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El segundo elemento necesario es la confianza por parte de las entidades para extender crédito a más consumidores
Aquí es donde nos vamos a enfocarExpansión 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/límitede 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.
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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
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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
Expansión de Productos
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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
© 2018 TransUnion LLC All Rights Reserved | 13Fuente: 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
Prob
abili
dad
de a
brir
una
cuen
taen
el m
ism
oba
nco
en12
mes
es
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® 3.0Near prime = 601–660; Prime = 661–720; Prime plus = 721–780; Super prime = 781-850
Vehículo
Tarjeta de Crédito
Vivienda
4 o más
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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
Tasa
de m
ora
60+
enel
mis
mo
banc
o 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® 3.0Near prime = 601–660; Prime = 661–720
Fuente: Estudio de TransUnion de 2013 sobre fidelidad en US
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La relación positiva entre lealtad del consumidor y su desempeño también se observa en Colombia
Tasa de mora de consumidores con productos en más de una entidad y con mayoría de productos en una entidad
2.76%
3.89%
En la entidad donde tiene la mayoría de susproductos
En el resto del sector
Tasa
de m
ora
30+
Fuente: Estudio de TransUnion de 2017 sobre jerarquia de pagos y fidelidad en Colombia
Expansión Geográfica
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¿Importa la geografía? ¡Absolutamente!
Economías regionales
Mercado de vivienda
Demografía
Competencia
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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
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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
Tasa de mora 60+ a nivel de cuentas para tarjetas de crédito, 24 meses después de la originación (cosecha de 2016-II)
21.1%19.2%
11.6%
5.7%
2.4%
18.6%
14.4%
7.4%
3.3%1.4%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
SubPrime Near Prime Prime Prime Plus Super Prime
Tasa
de m
ora
60+
BOGOTA ANTIOQUIA
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...
2,1%3,6%4,4%6,0%7,6%8,6%9,8%
10,9%11,5%11,7%...
...
3,8%6,0%7,9%9,8%11,7%13,1%14,3%15,8%17,8%18,5%...
Puntos de corte de riesgo específicos por geografía pueden abrir su universo comercial
Bajoriesgo
Altoriesgo
Puntaje más alto
Puntaje más bajo
Rec
haza
rA
prob
ar
...
875 – 900851 – 875826 – 850801 – 825776 – 800751 – 775726 – 750701 – 725676 – 700651 – 675...
Punt
aje
Cle
ar
AntioquiaBogotá
Un incremento de400,000
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
Expansión de Canales
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El contacto con el consumidor se ha diversificado realmente tras la evolución del mercadeo omni-canal
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Revolución Digital en Colombia
Estadísticas sobre teléfonos celulares, usuarios de internet y redes sociales en Colombia, 2018-I
Población Total
49,7millones
Usuarios Internet
32,2millonesPenetración
65%
Usuarios Redes Sociales*
26,2millones
53%
Teléfonos Celulares
62,8millones
126%
Usuarios Internet Móvil
25,7millones
52%Fuente: DANE, MinTic
Penetración Penetración Penetración
*Datos a 2017
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45.9
15.2
45.3
12.3
49.7
32.2
62.8
25.7
0
10
20
30
40
50
60
70
Población Total Usuarios Internet Celulares Usuarios Internet móvil
2011 1T 2018 1T
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
Variación 2011-2018 8% 112% 39% 108%
2011 2T: Número de
celulares sobrepasó el umbral de 1
celular por persona
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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 FinancieraTransacciones monetarias son movimientos, manejo o transferencias de dinero. Transacciones no monetarias son consultas de saldo
43%
3%
16%
49%
8% 9%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
Internet Telefonía Móvil Oficinas Tradicionales
2015 1S 2018 1S
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4.1
12.0
9.8
7.8
2.0
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 2018)M
illon
es
Fuentes: Naciones Unidas, iab.Colombia
Expansión de Riesgo
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780+760–779740–759720–739700–719680–699660–679640–659620–639600–619<600
La forma más simple de expandir su universo es reduciendo su punto de corte de puntaje crediticio mínimo aceptable
BajoRiesgo
Alto Riesgo
Puntaje más alto
Puntaje más bajo
Rec
haza
rA
prob
arPunto de
corte actualNuevo punto
de corte= “Buying Deeper”
Pero ‘buying deeper’ tiene riesgos; sin una visión analítica, simplemente estamos intercambiando crecimiento por riesgo.
¡Podemos hacerlo mejor!
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• Evaluar puntajes de riesgo más nuevos y/o potencialmente más predictivos– Versiones más recientes de puntajes de riesgo genéricos– Puntajes basados en información de tendencia de buró – Modelos basados en data alternativa y modelos híbridos (basados en data de buró +
alternativa)• 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
Hay otras opciones más efectivas de expansión de riesgo basadas en puntaje de riesgo para considerar
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Antes de realizar cualquier diseño de estrategia, considere: ¿Cómo puede saber cómo se habrían desempeñado sus rechazos?
BuenoMalo
Inferenciapor
Rechazo
MaloBueno
Pobl
ació
nco
mpl
eta
de
aplic
acio
nes
Cuentas otorgadas con desempeño conocido
Aplicaciones rechazadas o no otorgadas(desempeño desconocido)
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Declined or not booked applications(unknown performance)
La inferencia por rechazo puede llenar los vacíos en su conocimiento con respecto al rendimiento crediticio de sus solicitantes de crédito
Malo Bueno
Pobl
ació
nco
mpl
eta
de
aplic
acio
nes
Cuentas otorgadas con desempeño conocido
Bueno“off-us”Malo
“off-us”
Método “proxy”: Abrió su solicitante un préstamo similar con otra entidad? ¿Cómo se comportó?
Método de parcelación: Si no hay un proxy, puede aplicar modelos a la data de bureau para entender comportamiento probable.
Probable malo Probable
bueno
La población reconstruida "a través de la puerta" proporciona la base para el posterior análisis de riesgos.En otras palabras, ¡mire esto antes de saltar!
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0%
20%
40%
60%
80%
100%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Tasa de capturade castigos en 24
meses
% Acumulado de Población – Raking sin Score
Sin puntaje, la eliminación del 80% de los solicitantes malos requeriría una disminución aleatoria del 80% de todos los solicitantes
Los puntajes de crédito mejorados permiten a las entidades de crédito prestar con confianza a más solicitantes
Bajoriesgo
Alto riesgo
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0%
20%
40%
60%
80%
100%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Capture Rate of Charge-Offs in 24 Months
Cumulative % Population – No Score Ranking
Los puntajes de crédito mejorados permiten a las entidades de crédito prestar con confianza a más solicitantes
0%
20%
40%
60%
80%
100%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Tasa de capturade castigos en 24
meses
% Acumulado de Población – Raking con Score
Champion Random
Bajoriesgo
Alto riesgo
Con un puntaje, una entidad de crédito podría solo necesitarrechazar el 45% de las aplicaciones para evitar el 80% de los malos
Aleatorio
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0%
20%
40%
60%
80%
100%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Tasa de capturade castigos en 24
meses
% Acumulado de Población – Raking con Score
Champion Challenger Random
Con un score incluso mejor una entidadde crédito podría necesitar rechazarsolamente el 30% de las aplicaciones para evitar un 80% de malos
Bajoriesgo
Alto riesgo
AleatorioCompetidor
Los puntajes de crédito mejorados permiten a las entidades de crédito prestar con confianza a más solicitantes
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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
QuintilesVantageScore® 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)
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60+ DPD Rate CreditVision Link quintiles
VantageScore®
quintiles Q5 Q4 Q3 Q2 Q1 Total
Q1 LSS 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% LSS 15.4%
Total 15.2% 7.7% 3.9% 1.9% 0.6% 6.1%
60+ DPD Rate CreditVision Link quintiles
VantageScore®
quintiles Q5 Q4 Q3 Q2 Q1 Total
Q1 LSS 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% LSS 15.4%
Total 15.2% 7.7% 3.9% 1.9% 0.6% 6.1%
VantageScore®
quintiles 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%
El uso de un segundo puntaje en una matriz proporciona una mayor resolución en el riesgo presentado por cada consumidor
Salen 611,281
Tasa de malos 6.6%
Entran 613,974
Tasa de malos 4.5%
Cambio Neto en Cuentas Adquiridas
Cambio Neto en Tasa de Malos
2,693
10%
Quintiles VantageScore®
Quintiles CreditVision LinkTasa mora 60+
Fuente: Análisis TransUnion Nota: TMP = Tamaño de Muestra PequeñoLos quintiles son numerados de menor riesgo (Q1) a mayor riesgo (Q5)
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Los árboles de decisión derivados empíricamente pueden refinar aún más el set de oportunidades para una estrategia de expansión más informada
Bajoriesgo
AltoRiesgo
Puntaje de crédito más alto
Puntaje de crédito más bajo
Punto de corte actual
Rec
haza
rA
prob
ar
SegmentaciónCHAID
Por encima del punto de corteMalos = 4.5%
Población totalMalos = 8%
Por debajo del punto de corteMalos = 11%
Puntaje
<6Malos = 30%
7–12Malos = 15%
13+ o nuncaMalos = 4.9%
Meses desde última mora
SiMalos = 10%
NoMalos = 16%
¿Cliente previo?
BajoMalos = 13%
AltoMalos = 5.0%
Ingreso
780+760–779740–759720–739700–719680–699660–679640–659620–639600–619<600
ResumenLa 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