Utilice los datos para corregir la brecha crediticia para pequeñas empresas

El acceso al crédito es una limitación clave para los emprendedores. Y la limitación del crédito se debe en parte a la dificultad de predecir qué pequeñas empresas tendrán éxito y qué no. En el pasado, un banco comunitario tenía una relación con las empresas de Main Street y, cuando llegaba el momento de pedir un préstamo, había una gran cantidad de información informal para aumentar la solicitud de préstamo. Hoy, bancos comunitarios se están consolidando y los bancos más grandes confían cada vez más en la calificación crediticia basada en datos para conceder préstamos a pequeñas empresas, si es que los están concediendo.

Dado que se utilizan mayores volúmenes de datos para analizar todo, desde el genoma hasta los patrones de tráfico y las opciones de comida, es natural preguntarse si los macrodatos pueden descifrar el código del riesgo crediticio de las pequeñas empresas. Hay motivos para ser optimistas.

Mi reciente Documento de trabajo de la Escuela de Negocios de Harvard sobre el crédito para pequeñas empresas explora los nuevos participantes impulsados por la tecnología en el mundo de los préstamos para pequeñas empresas. Estos actores innovadores, como OnDeck, Funding Circle y Fundera, están revolucionando el mercado al utilizar la tecnología para resolver problemas que han hecho que los préstamos a pequeñas empresas sean costosos para los bancos tradicionales. Por ejemplo, utilizan los mercados en línea para reducir los costes de búsqueda de los prestamistas dispuestos a encontrar prestatarios solventes. Y están permitiendo que nuevas fuentes de capital, como los préstamos entre pares, sustituyan al capital bancario tradicional. Sin embargo, todos estos modelos en línea dependen del desarrollo de nuevos modelos predictivos de evaluación crediticia y precisos, que a menudo utilizan nuevas fuentes de datos.

A primera vista, parece relativamente fácil crear un algoritmo que tenga mayor poder predictivo que las puntuaciones crediticias personales que algunos prestamistas siguen utilizando como su principal indicador crediticio para pequeñas empresas. Las calificaciones crediticias personales, como FICO, consideran una combinación de indicadores, como el historial de pagos, el nivel actual de endeudamiento y los tipos de crédito utilizados por los posibles prestatarios de pequeñas empresas.

En los días de mayor actividad del 2005 al 2007, los bancos de todo el país se basaron en gran medida en estas puntuaciones para tomar decisiones rápidas sobre millones de préstamos sin garantía para pequeñas empresas, con resultados desastrosos. Desde la crisis, los bancos han reconsiderado su excesiva dependencia de las calificaciones crediticias personales en los préstamos para pequeñas empresas. Muchos prestamistas han creado sus propios modelos predictivos que incorporan indicadores clave sobre el negocio del prestatario, como las tendencias del sector y el número de empleados, además de las puntuaciones personales. Algunos prestamistas, además de la Administración de Pequeñas Empresas, que ofrece una garantía parcial para algunos préstamos concedidos por los prestamistas, también han incorporado calificaciones crediticias de terceros, como las de Dun & Bradstreet, que utilizan modelos predictivos de propiedad que contienen una combinación de datos personales y empresariales para evaluar mejor el riesgo del prestatario.

Los nuevos participantes en los préstamos para pequeñas empresas han llevado este modelo mixto incluso un paso más allá. Las plataformas de préstamos en línea, como OnDeck, utilizan la información sobre los flujos de caja y los depósitos directos de las cuentas bancarias de las pequeñas empresas como indicador clave de la salud crediticia desde 2006. Intuit ha estado experimentando con el uso de los datos de QuickBooks de las empresas (con su permiso) para crear una calificación crediticia que la empresa pueda mostrar a los prestamistas a través de una plataforma QuickBooks que incluye varios de los grandes bancos y prestamistas en línea. Otros incluso han llegado a utilizar datos de redes sociales como Yelp en sus fórmulas predictivas. Al fin y al cabo, ¿no es relevante la voz del cliente si va a financiar un fontanero o un restaurante?

A algunos les preocupa que las redes sociales no sean confiables y, a menudo, puedan ser manipuladas por un competidor agresivo o por la propia pequeña empresa. Y los primeros informes de los arquitectos de estos algoritmos más nuevos advierten cuánto tiempo se tarda en incorporar cuidadosamente las nuevas métricas en los modelos. Por ahora, los modelos combinados basados en puntuaciones personales y datos específicos de la empresa siguen siendo el estándar del sector.

Sin embargo, a medida que los nuevos participantes experimenten cada vez más con los datos de flujo de caja y depósitos directos como forma de predecir mejor la capacidad de una pequeña empresa de reembolsar sus préstamos, quienes tengan fácil acceso a esos datos podrían tener una verdadera ventaja.

En la actualidad, los grandes bancos como Wells Fargo y JP Morgan Chase, así como las compañías de tarjetas de crédito como American Express y Capital One, tienen acceso a enormes cantidades de este tipo de datos y están empezando a incorporarlos a sus modelos predictivos con más frecuencia.

Es el principio del uso de modelos predictivos para reducir el riesgo y crear nuevos mercados para los préstamos para pequeñas empresas. Pero las probabilidades de éxito parecen buenas. A medida que nuevos actores entran en el mercado de préstamos para pequeñas empresas y presentan nuevas oportunidades, los grandes bancos con grandes cantidades de datos y equipos con experiencia en este tipo de modelos comienzan a tomar nota. Lo que hoy parece novedoso y especializado en la calificación crediticia de las pequeñas empresas tiene el potencial de estar en todas partes mañana.

En agosto, OnDeck anunció una OPI valorada en 1500 millones de dólares. Algunos, al menos, creen que los nuevos participantes y sus innovadores enfoques predictivos pueden cambiar las reglas del juego de los préstamos para pequeñas empresas. Y si ese es el caso, los ganadores finales serán las pequeñas empresas y los emprendedores estadounidenses.