Cómo evaluar clientes sin historial crediticio con mayor precisión

En captación, usar Open Banking permite estimar la capacidad de pago del solicitante a partir de su información financiera.

  • Reduce la incertidumbre en nuevos clientes
  • Mejora la precisión en la evaluación del riesgo
  • Incrementa la capacidad de concesión con control
  • Define límites de crédito más ajustados

Evalúa nuevos clientes como si ya estuvieran vinculados.

Evaluación de solvencia sin historial

El problema: decidir con información insuficiente

Cuando el cliente no tiene historial previo, la evaluación del riesgo se apoya en información limitada o indicadores indirectos. Esto suele traducirse en:

Decisiones conservadoras

Se rechazan perfiles con capacidad de pago por falta de información

Más riesgo del deseado

Se asume incertidumbre para no perder oportunidades de negocio

Dificultad para crecer en captación

La falta de visibilidad limita la concesión en nuevos clientes

Decisiones conservadoras

Se rechazan perfiles con capacidad de pago por falta de información

Más riesgo del deseado

Se asume incertidumbre para no perder oportunidades de negocio

Dificultad para crecer en captación

La falta de visibilidad limita la concesión en nuevos clientes

El cambio: evaluar la información transaccional del cliente

El problema no es solo la falta de historial, sino la falta de visibilidad sobre la capacidad de pago del solicitante.

Con la información que proporciona el Open Banking se pueden analizar directamente aspectos como:

  • Estabilidad de ingresos
  • Estructura de gastos recurrentes
  • Compromisos financieros existentes
  • Capacidad de ahorro

Esto permite conocer mejor al cliente y decidir con mayor seguridad.

Ucredit-Insighter, el módulo de Open Banking de la suite Ucredit, permite:

Evaluación de clientes sin historial crediticio mediante información transaccional

Cómo aplicar este enfoque en el proceso de crédito

Ucredit Insighter, la solución de Open Banking de ubimia®, incorpora la información transaccional del cliente en el proceso de evaluación y la transforma en variables útiles para la toma de decisiones de crédito.

Para ello, se apoya en tres elementos clave:

Categorización orientada a Riesgos

Los movimientos bancarios se estructuran en información relevante para evaluar el crédito: ingresos, gastos, compromisos y patrones financieros.

Modelo de scoring avanzado y trazable

Un modelo basado en machine learning permite perfilar al cliente y estimar el riesgo con precisión, con total trazabilidad en la decisión.

Integración en el flujo existente

Se incorpora como una capa adicional de información, enriqueciendo la evaluación sin alterar la lógica del proceso.

El impacto en la concesión de crédito

Más capacidad de concesión

Permite aprobar perfiles con capacidad de pago que antes quedaban fuera por falta de historial.

Mejor control del riesgo

La decisión se basa en el comportamiento financiero del cliente, no en referencias indirectas.

Decisiones más consistentes

Reduce la incertidumbre y mejora la coherencia en la evaluación.

Resultados comprobados en entornos reales

+80%

de las solicitudes de crédito se evalúan con Open Banking en entidades que ya trabajan con Ucredit Insighter.

Mayor capacidad para discriminar entre perfiles con distinto nivel de riesgo

Mejores resultados frente a otras soluciones de Open Banking

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