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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.

© 2018 TransUnion LLC All Rights Reserved | 4

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


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.


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

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

© 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


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


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


¿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

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


...

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


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, 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


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


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


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


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!


• 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


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)


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!


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


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


0%

20%

40%

60%

80%

100%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%


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


0%

20%

40%

60%

80%

100%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%


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



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)


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®


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®


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)


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

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