El documento describe un modelo de microcréditos que utiliza aprendizaje automático y análisis de datos para evaluar solicitudes de crédito y conectar a prestatarios calificados con inversionistas. El modelo selecciona entre el 10-15% de solicitantes y ha logrado una tasa de mora del 0% al utilizar técnicas como aprendizaje automático, análisis de lenguaje y datos externos para evaluar el riesgo de manera más efectiva que los modelos tradicionales. El documento también discute sobre el crecimiento del

1. 7x7
Mayo 2013

2. acreditado ahorrador
Los servicios financieros

3. mckinsey
Millones de
microcréditos

4. X

5. Apalancando lo que sabemos hacer en la tecnología:
• Sin sucursales,
• Poco personal,
• Reduciendo el riesgo.

6. 1. Solicitante aplica.
2. Con nuestro modelo propietario
seleccionamos a los mejores prospectos.
3. Aprobamos entre 10 y 15% de solicitantes.
✔
✔
✔ ✔
✔
✔
qué hacemos….
Aprendizaje:
Cambio del modelo tradicional a Integración de
datos externos no homogéneos.

7. qué hacemos….
• creamos portafolios de
alta calidad de pago para
inversionistas
• Con riesgos
diversificados
✔
✔
✔ ✔
✔
✔
Aprendizaje:
Lenguaje,
Confianza.

8. en resumen….
solicitantes de crédito inversionista

9. aprendizajes
640
solicitudes
120desembolsos
20%
aprobación
70%
recomendados
70%
rechazo buro
0%
mora
50%
efectivo
70%
Call center
70%
After 6pm

10. Qué pasa en otros
paises
p2p lending
•Al menos 20 proyectos,
•Valor de unos 2.5 billones dólares (1 de 1.5b)
•Equilibrio entre procesos de colocación y
fondeo.
•Colocar por colocar es pésimo, en negocio es
cobrar.

11. Simplemente:
personas invirtiendo en
personas.