Inclusión financiera – Web Data Extraction
Web data extraction | El scoring crediticio es, sin lugar a dudas, la principal barrera que deben sortear quienes quieren acceder a un crédito para el consumo. Como, en general, las instituciones financieras califican a los potenciales clientes por su historial crediticio, muchas personas quedan excluidas de la posibilidad de contar con el dinero necesario para poder hacer frente a un gasto específico.
Las nuevas organizaciones financieras que surgieron en los últimos años -las llamadas fintechs– entienden que los potenciales clientes aún pueden calificar para un préstamo aunque su historial crediticio no los respalde, y que su capacidad de pago podría determinarse analizando grandes cantidades de datos, especialmente datos que tradicionalmente no han sido parte de la evaluación de créditos. El ADN de las empresas fintech se basa en una evaluación del riesgo crediticio más rápida y precisa, y en el llegar a una base mayor de clientes, minimizando fallas.
Aquí es donde entran en juego dos procedimientos tecnológicos relevantes y necesarios en este contexto: web data extraction (también conocido como information extraction) y machine learning. La enorme cantidad de información proveniente de la Web se presenta de forma no estructurada. Estos datos, antes desaprovechados por no estar tabulados, se convierten en registros útiles de una base de datos, listos para ser aprovechados, gracias a las herramientas de extracción de información. 7Puentes aplica este tipo de tecnologías y herramientas para potenciar el negocio de distintas empresas de la industria financiera, a través de un procesamiento inteligente de los datos, propios o provenientes de Internet.
Inclusión financiera – Web Data Extraction
A través de algoritmos y técnicas de machine learning, es posible encontrar patrones significativos en los datos, que permiten desarrollar modelos de predicción y score crediticios superadores e inclusivos para el mercado financiero. La información recopilada también puede orientar a los usuarios en el tipo de producto crediticio adecuado para sus necesidades y condiciones.
La exactitud y la capacidad predictiva son drásticamente potenciadas con la aplicación de web data extraction y de técnicas de machine learning. Para que esto suceda no solo se requiere la consideración de un modelo de fuentes de datos robustos, sino también de una correcta calibración de la recopilación de los mismos.
En síntesis, se ha vuelto vital para el futuro de las finanzas que estas entidades no tradicionales adquieran un rol cada vez más protagónico y relevante. El escenario financiero, así como el proceso de toma de decisiones, se están viendo drásticamente alterados, y la innovación tecnológica es parte fundamental de esta transformación.
