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Revolucionando el financiamiento a
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1. ¿Quiénes Somos?
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Un cuestionario digital de ~25 min que crea la información necesaria y un
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+250,000 evaluaciones | 27 países | +20 idiomas
~US$500 M desembolsado...
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EFL ha tenido un crecimiento explosivo en los últimos meses
~230,000 cuestion...
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¿El éxito depende de la suerte?
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…juegos y ejercicios interactivos…
Juegos Ejercicios interactivos
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… e información sobre como la persona responde el cuestionario (metadata)
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Tasa morosidad
Prestamos
Aumento cartera
Aumentar presta...
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Cadena minorista que
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Buró de crédito con fuerte
presencia en Sudamérica
Reducción del 50% de la mo...
25© 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved
Definir el punto de corte para
mantener una morosidad baja
Reducción del tiem...
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“Trabajamos con EFL para el segmento de consumo y emprendedor.
Durante los p...
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La diferencia EFLSección 4
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1 Modelo probado
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• Información objetiva: No “juicios expertos”:...
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2006
Investigadores de la Universidad de Harvard y co-fundadores de EFL, Bail...
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Investigadores de Harvard han
descubierto una forma simple
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  1. 1. © 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved Revolucionando el financiamiento a emprendedores y consumidores Julio 2015 Entrepreneurial Finance Lab
  2. 2. Agenda 1. ¿Quiénes Somos? 2. Nuestra solución 3. Resultados 4. La diferencia EFL
  3. 3. © 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved ¿Quiénes somos?Sección 1
  4. 4. © 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved 3 Modelo alternativo de análisis de riesgo que permite mejores decisiones de crédito en clientes no bancarizados, sub-bancarizados, no evaluables y desatendidos ¿Qué es EFL?
  5. 5. 4© 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved Un cuestionario digital de ~25 min que crea la información necesaria y un algoritmo calificador que complementan, y muchas veces, sustituyen el análisis tradicional • Más de 250,000 personas han obtenido créditos • Más de 25 instituciones financieras y retailers han mejoraron su rentabilidad al democratizar el acceso al financiamiento Nuestro producto Nuestro impacto EFL: Forma innovadora de evaluar el riesgo crediticio de personas ¿Quiénes somos? Harvard spin-off, pionero y líder mundial en la creación de “scores” crediticios a partir del uso de variables psicométricas Creamos un profundo entendimiento cuantitativo sobre el riesgo crediticio de las personas en productos de consumo y negocios ¿Qué hacemos? • Reconocemos que el acceso a financiamiento es fundamental para que una persona alcance su potencial y logre mejorar su vida • Sin embargo, millones de personas carecen de financiamiento ya que no cuentan con información suficiente para ser evaluadas usando análisis tradicionales ¿Por qué?
  6. 6. 5© 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved EFL Hub +250,000 evaluaciones | 27 países | +20 idiomas ~US$500 M desembolsados utilizando la tecnología EFL a la fecha Amplia experiencia facilitando crédito en bancos, retailers, microfinancieras
  7. 7. © 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved 6 EFL ha tenido un crecimiento explosivo en los últimos meses ~230,000 cuestionarios se han realizado a la fecha ~40% de los cuestionarios del último mes son en consumo 0 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000 140,000 160,000 180,000 200,000 220,000 240,000 ene.-13 jul.-13 jul.-15ene.-15ene.-14 jul.-14 Cuestionariosacumuladosmensuales 11,000 8,000 4,000 2,000 0 5,000 6,000 12,000 10,000 9,000 7,000 3,000 1,000 Consumo 4,507 39% Cuestionarioselmespasado 11,590 7,083 100% Negocios 61% Total
  8. 8. © 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved Nuestra soluciónSección 2
  9. 9. 8© 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved Ampliar cartera Aumentar eficiencia 1 2 3 Gestión efectiva y crecimiento rentable Controlar riesgo 2 EFL soluciona estos desafíos al proporcionar  Información predictiva  Validada estadísticamente  De manera automática Nuestros socios utilizan EFL para hacer frente a los tres desafíos de expandirse a segmentos masivos caracterizados por poca información EFL permite atender a los segmentos bancarizados y no bancarizados
  10. 10. © 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved 9 Ampliar cartera: EFL permite extender crédito a clientes que no cuenten con información suficiente para ser evaluados de la manera tradicional Información tradicional requerida Ampliación del universo de clientes que pueden ser atendidos Información financiera (Estados de cuenta) Análisis extensivos de asesores Historial crediticio Garantías prendarias Clientes con poca información Clientes con garantías Clientes desatendidos Clientes con información completa
  11. 11. © 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved 10© 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved Situación actual sin EFL Propósito del proyecto: Situación con EFL EFL Aumentar eficiencia: Al tener un proceso automatizado, se puede reducir costos operativos al limitar visitas oculares, disminuir tiempos para desembolsar al crear aprobaciones express, entre otros Riesgo- + Riesgo+- EFL Riesgo- + Riesgo+- Aumento cartera Reducción mora Aprobados Rechazados Leyenda SOCIO SOCIO Controlar riesgo: EFL complementará los filtros del Socio para identificar más clientes buenos y reducir exposición en malos
  12. 12. © 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved • Encuesta dura 25 minutos • En PC, tablet o smartphone • Con o sin conexión a internet • De manera presencial o remota • Con internet, las respuestas se envían de forma automática • EFL analiza las respuestas y crea un puntaje de 3 dígitos. • La Institución Financiera envían mensualmente información de pagos • EFL personaliza y mejora el modelo 4 2 345 La Institución Financiera decide a quién aceptar, quién rechazar y los términos del crédito Velocidad de respuesta Personalización de modelos 3 La solución EFL consiste en un cuestionario interactivo para el cual se genera un puntaje crediticio de tres dígitos y el modelo se retroalimenta constantemente del desempeño de los créditos otorgados 1
  13. 13. 12© 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved Planificación, hábitos de compra y ahorro Voluntad de pago Habilidad de pago El análisis psicométrico de EFL evalúa aspectos profundos de la persona altamente relacionados con su habilidad y voluntad de pago… Actitudes & Perfil Psicológico Ética y Honestidad Inteligencia fluida
  14. 14. 13© 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved Actitudes & Perfil Psicológico ¿El éxito depende de la suerte? FalsoVerdadero Planificación, hábitos de compra y ahorro ¿Separa dinero para emergencias? FalsoVerdadero Recuerde este número por 5 segundos: 823460 Inteligencia Fluida IncorrectoCorrecto Riesgo …por medio de preguntas sencillas… Ética y Honestidad ¿Qué porcentaje de las personas cree que roba? 5% 20% 50% Habilidaddepago Voluntaddepago
  15. 15. © 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved 14© 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved 2.1x 1.0x1.1x 0.5x 1.0x 1.5x 2.0x 2.5x Defaultrate DeshonestoHonesto India 1.2x 0.5x 1.0x 1.5x 2.0x Defaultrate 2.0x Deshonesto 1.0x Honesto Indonesia 1.3x 0.0x 2.0x 4.0x 6.0x 1.0x 5.8x DeshonestoHonesto Defaultrate Latam Existen relaciones no lineales entre las variables que mide EFL Ejemplo: Hay un nivel óptimo de deshonestidad que disminuye el riesgo de impago ¿Qué porcentaje de los negocios consideras que engaña a sus clientes? 10% 30% 60% 90% Mora Respaldo
  16. 16. © 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved 15 …juegos y ejercicios interactivos… Juegos Ejercicios interactivos
  17. 17. © 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved 16 … e información sobre como la persona responde el cuestionario (metadata) >200 puntos de metadata: usados como información y para detectar trampa Patrones de respuestas Cambios de respuestasTiempos
  18. 18. © 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved ResultadosSección 3
  19. 19. 18© 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved 0.7% 6.6% 7.8% 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 4.0% 200-249 0.6% >400350-399 Indicedemorosidad #desolicitantes 13x 300-349 1.4% 250-299<200 Buenos Malos Indice de morosidad Índice de morosidad y volumen por rango de calificación EFL Ejemplo Socio Mejor puntaje EFL Peor puntaje EFL EFL clasifica adecuadamente a los solicitantes por su nivel de riesgo Permitiendo identificar más solicitantes buenos y reducir exposición en malos Mora cae a medida que el score aumenta Score <200 con 13x el riesgo de score >400 Distribución normal de puntajes EFL desglosa la morosidad total del portafolio
  20. 20. 19© 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved El poder discriminatorio de EFL ha sido comprobado una y otra vez en distintas geografías y clientes y se ajusta a cada cultura… Perú Africa Guatemala Indonesia 4% 5%4% 11% 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 5% ~3x Tasademorosidad 3% 11% 13% 8%8% 0% 5% 10% 15% ~4x Tasademorosidad 5% 9%7% 12% 17% 0% 5% 10% 15% 20% ~4x Tasademorosidad 7% 9%10% 23% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 15% ~3x Tasademorosidad Peor puntaje Mejor puntaje Peor puntaje Mejor puntaje Peor puntaje Mejor puntaje Peor puntaje Mejor puntaje
  21. 21. © 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved 20© 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% 20% 0 50 100 150 200 250 300 350 400 4 (mayor riesgo) 3 2 1 (menor riesgo) TasadeDefault Población Desembolsado No desembolsado 90+ en 9m 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% 20% 0 50 100 150 200 250 300 350 400 4 (mayor riesgo) 3 2 1 (menor riesgo) TasadeDefault Población Desembolsado No desembolsado 90+ en 9m … y aumenta a medida que se personaliza con información del socio Modelo Regional (out of the box) Modelo Personalizado Caída en morosidad por score más marcada en modelo personalizado Score EFL Score EFL
  22. 22. 21© 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved +176% Con EFLSin EFL Tasa morosidad Prestamos Aumento cartera Aumentar prestamos en ~180% manteniendo la tasa de morosidad Con EFL -46% Sin EFL Tasa morosidad Prestamos Reducción mora Reducción mora en ~50% manteniendo la tasa de aceptación Cómo resultado, EFL ha permitido a instituciones financieras aumentar su cartera de prestamos y/o reducir su morosidad… Ó Ejemplo Perú Ejemplo Ecuador …democratizando el acceso al financiamiento a miles de personas
  23. 23. 22© 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved Cadena minorista que ofrece financiamiento directo para compras en tienda Cliente busca financiamiento para su compra Asesores aplican: • EFL: clientes sin historial (nuevos) • Buró de crédito: clientes con historial Si es aprobado, el cliente continua con una verificación de la información en la tienda por parte de CAT Aprobación del préstamo Aumento en 35% el número de clientes utilizando un corte que rechaza al peor 40% de los clientes >30% de los cliente rechazados usando EFL han caído en mora después de haber obtenido un préstamo con otra empresa, de acuerdo a información obtenida del buró de crédito Después del rotundo éxito del modelo EFL en GMG Perú, el proyecto se extendió a GMG Guatemala y Nicaragua Caso de estudio: Ampliar cartera GMG aumentó su portafolio en 35% manteniendo su tasa de morosidad
  24. 24. 23© 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved 7.5% 5.3% 3.5% 2.2% 1.7% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% >5th >4th >3th >2th >1th PopulationDistribution %BadRate Bad Rate by Score Bucket Cumulative Quintiles Customized Model Number of disbursements Bad 90 m9 Un fuerte poder predictivo del modelo psicométrico permite a Banco Financiero seleccionar segmentos con un riesgo aceptable, resultando en menor mora Mejora en la eficiencia de las sucursales ya que los clientes potenciales primero son filtrados usando EFL antes de la visita de verificación del asesor (las cuales son muy costosas) Banco que ofrece micro-créditos Situación: • Fuerte competencia de otras instituciones ejerciendo presión en los precios / márgenes • Aumento en el riesgo de crédito de los micro emprendedores debido al sobre-endeudamiento • Sin embargo, varios micro emprendedores no pueden obtener financiamiento por que no cuenta con historial crediticio y otros requisitos Reto: • Entrar a un nuevo mercado con un producto de micro crédito mantenido una tasa de morosidad baja Solución: Asesores prospectan al cliente Cliente toma el EFL en la sucursal Asesores hacen visita de verificación El crédito se aprueba Caso de estudio: Ampliar cartera Banco Financiero aumentó en 16% el número de micro-créditos colocados manteniendo la misma tasa de morosidad
  25. 25. 24© 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved Buró de crédito con fuerte presencia en Sudamérica Reducción del 50% de la mora manteniendo la misma tasa de aceptación 20% 20% 8% 4% EFX EFX + EFL Acceptance Rate Default Rate Morosidad usando sólo el score de Equifax Combinación de Equifax + EFL Alentados por estos resultados, Equifax y EFL han lanzado una alianza comercial completa en Sudamérica integrando ambos modelos Caso de estudio: Reducción de mora Al combinar el modelo psicométrico de EFL con el modelo de riesgo tradicional de Equifax se logró una reducción del 50% en la tasa de morosidad 50%
  26. 26. 25© 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved Definir el punto de corte para mantener una morosidad baja Reducción del tiempo para desembolsar a <2 días Top 5 banco de micro créditos en Indonesia con un plan agresivo de crecimiento Situación: • BTPN es uno de los bancos más agresivos de Indonesia Reto: • Reducir el nivel de riesgo del portafolio • Crecimiento sustentable en clientes nuevos • Estandarizar operaciones de crédito y tener mejor control Solución: • Re-ingeniería completa del proceso de crédito y aprobaciones para hacerlo escalable en el segmento mico Caso de estudio: Reducción en mora y en tiempo para desembolsar BTPN logró mantener una morosidad baja y aumentar la eficiencia en el desembolso
  27. 27. © 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved 26 “Trabajamos con EFL para el segmento de consumo y emprendedor. Durante los primeros 18 meses logramos 19 mil créditos desembolsados a clientes que hubiéramos negado por su score de buró tradicional. Discriminando a los clientes por su probabilidad de pago, optimizando la manera de atenderlos. Estos clientes han generado millones de dólares en ingresos, con una mora que se encuentra dentro de las expectativas del Banco." Ma. Belén Sánchez Valdvieso Riesgo Global Banco Pichincha
  28. 28. © 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved La diferencia EFLSección 4
  29. 29. 28© 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved 1 Modelo probado de gran rigor • Información objetiva: No “juicios expertos”: base con 250,000 créditos e información de impagos • Generamos la información en un ambientes de alta consecuencia: Información de créditos reales • Personalización del modelo con información del socio • Nuestro modelo siempre agrega valor: Al ser información adicional, el poder predictivo siempre aumenta • No hay riesgo de producto: El modelo siempre se desempeña cuando hay volumen para calibrar 2 Experiencia y escala • Pioneros y líderes mundiales: >30 clientes en 27 países, apalancar mejores prácticas a nivel global • Rápida implementación: Lanzamientos en 3 semanas • Se puede usar EFL en las decisiones desde el primer día apoyados en un modelo genérico 3 Interacción con nuestros Socios • Relación a largo plazo: Misión de convertirnos en parte integral de nuestros socios y crecer junto con ellos • Soporte completo: Nos aseguramos que EFL genere valor para nuestros Socios al apoya en la implementación y dar seguimiento durante todo el contrato. • Cuidamos la salud del portafolio: Además de la originación, revisamos la cobranza, desembolso, etc. 4 Comprometidos con la innovación • Técnicas avanzadas de modelaje: Nuestros algoritmos usan machine learning e inteligencia artificial • Mejoras continuas al producto: Actualizaciones a la encuesta de captura y al modelo sin costo adicional • Piloteamos e incorporamos nuevas fuentes de información: Geoubicación, redes sociales, telefonía, etc. 5 Nuestros valores • Somos pragmáticos: Soluciones que pueden ser implementadas no que queden en papel • Somos honestos: Reconocemos y solucionamos nuestros errores; cuidamos resultados no apariencias La diferencia EFL
  30. 30. 29© 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved 2006 Investigadores de la Universidad de Harvard y co-fundadores de EFL, Bailey Klinger y Asim Khwaja, desarrollaron una herramienta de análisis de crédito para pequeñas empresas sin historial crediticio. 2008 Recibieron apoyo de Google.org, SNV América Latina para poner en marcha el proyecto Entrepreneurial Finance Lab. 2010 Entrepreneurial Finance Lab se volvió una organización independiente y privada. 2011 G-20 Premio: Reconocido como una de las soluciones mas innovadoras para el financiamiento de las PyME en todo el mundo. Con IFC , BID y asistencia del G- 20, comenzó la expansión global 2012 Premio de Innovación de Negocios en África 2012 >US$1.5M en préstamos por Semana. 2013 Premio Paragon por Business Analytics de la Universidad de Edinburgh, y finalistas en la competencia Innotribe de la Conferencia Sibos en Dubai. Lanzamiento de cuestionario de consumo. Desde su fundación en la universidad de Harvard, EFL ha sido galardonado con importantes reconocimientos…
  31. 31. 30© 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved Investigadores de Harvard han descubierto una forma simple y económica de analizar habilidades de negocios de emprendedores en mercados emergentes [Anteriormente] estos solicitantes de prestamos bancarios eran rechazados porque no contaban con un historial crediticio o un plan de negocios. Pero EFL ha creado un sistema que permite eliminar a los solicitantes de alto riesgo y mantener a los buenos Bancos lideres como Standard Bank y BBVA Bancomer han utilizado exitosamente la herramienta de EFL para ampliar su capacidad de préstamo a la mitad faltante Otras publicaciones … y ha aparecido en las más importantes publicaciones del mundo
  32. 32. © 2015 EFL Global Ltd. All Rights Reserved 31 Psychometric testing “can lower default rates by 25–40%” and “without any banker supervision, the cost of the assessment is 45% of traditional assessment measures.” McKinsey & Company Lowers DefaultsMeasures Credit Risk “Psychometric evaluations … measure credit risk without depending on formal financial accounts, business plans, or collateral.” The World Bank “Traditional banking models fall short in serving SMEs effectively and profitably … bank’s sales and service models, which are optimized for larger clients, are often uneconomical when applied to SMEs.” Increases Profitability • Análisis psicométrico utilizado por más de un tercio de las empresas norteamericanas en la selección de candidatos a empleos. • 40 años de investigación académica sobre la psicología de los empresarios Usada en selección de candidatos Bases de psicometría Así mismo, las pruebas psicométricas como predictores de riesgo han sido destacadas por importantes organizaciones en el mundo de negocios

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