¿Cómo se sentiría si le invitasen a la luna? ¿Si encontrase una moneda de oro, la ahorraría, la donaría a una causa benéfica o la derrocharía en un viaje? Las pruebas de personalidad de este tipo —“sicometría”, en el argot de la sicología— son la pesadilla de muchas personas que buscan un empleo, pero ahora también se están aplicando al problema más antiguo de las finanzas: ¿devolverá un deudor el dinero que se le prestó?
En los países avanzados, los bancos y otras entidades que otorgan préstamos utilizan calificaciones crediticias para medir el riesgo. Pero en otros lugares, como África o el sur de Asia, solo el 7% y 13% de la población, respectivamente, es evaluado por firmas calificadoras.
Bailey Klinger, del Entrepreneurial Finance Lab (EFL), una entidad que explora nuevas formas de data crediticia, sostiene que la sicometría podría permitir que mucha más gente acceda al sistema financiero. Al fin y al cabo, todos tenemos una personalidad.
El análisis del carácter no es algo nuevo, pero la sicometría intenta convertirlo en una ciencia. EFL comenzó su negocio como una iniciativa de investigación en la Universidad de Harvard. Por su parte, una firma rival, Creditinfo, utiliza un modelo que fue desarrollado por la de Cambridge. Los cuestionarios online que ambas aplican son evaluados y adaptados para cada realidad cultural.
La examinación de la data revela patrones claros. Por ejemplo, EFL halló que los jóvenes que son optimistas son riesgosos, pero que los mayores son una apuesta segura. Asimismo, el diseño ingenioso de los cuestionarios evita que se haga trampa. No existen respuestas “correctas” obvias, además que son cotejadas para asegurarse de que son consistentes.
El software que contiene los cuestionarios y las respuestas de las personas examinadas también está diseñado para monitorear los movimientos del mouse de cada una a fin de detectar señales de indecisión o distracción. Y cuando algún inescrupuloso miente para obtener un préstamo, a menudo lo hace de manera predecible.
En la prueba de Creditinfo, se muestran a los examinados fotos de cinco bebidas y se les pregunta cuál serían ellos. Elegir agua en lugar de algo más burbujeante podría ser una señal de trampa, señala Clare McCaffery, la directora gerenta de la firma en Reino Unido (claro que hay agua con o sin gas).
Si bien todo esto suena extravagante, existe evidencia de que la sicometría funciona. EFL ha perfeccionado su modelo mediante la realización de pruebas en tres continentes. En el caso de un banco en Indonesia, la combinación de los cuestionarios con data disponible de los clientes redujo la morosidad en 45%.
Un estudio del Banco Mundial y del Banco Interamericano de Desarrollo encontró que el modelo de EFL impulsó el otorgamiento de préstamos para gente que no poseía historial crediticio —si algunos hubiesen tenido historiales malos, ello habría garantizado problemas, sin importar lo que la sicometría hubiese concluido—.
Algunas organizaciones crediticias están convencidas. Grupo Monge, una cadena de tiendas (de capitales costarricenses y con presencia en Perú), utiliza la sicometría para vender al crédito electrodomésticos y otros productos para el hogar a peruanos de bajos ingresos. “En la mayoría de casos, nosotros somos la primera empresa que les otorga préstamos”, indica su country manager, Gabriel Trelles.
El principal mercado de la sicometría es precisamente el de créditos de consumo, pero las entidades de microcréditos y los bancos se están poniendo al día. El software de EFL ha sido utilizado en 690,000 decisiones de préstamos en 27 países, en tanto que Creditinfo usará su unidad operativa de sicometría, recientemente adquirida a una firma de marketing, para expandirse en mercados emergentes.
Hasta ahora, la sicometría se ha fusionado con los actuales procesos de otorgamiento de préstamos, aunque una mejor obtención de data podría cambiar esa tendencia. El CEO de EFL, Jared Miller, describe un futuro en el que el crédito estará casi completamente digitalizado y combinará la sicometría con las redes sociales y la telefonía móvil.
Hoy existen startups apresurándose para aprovechar el uso de esa “data alternativa”. Un ejemplo es First Access, en Tanzania, que utiliza data como registros telefónicos para analizar la fortaleza de los contactos personales de sus deudores, a fin de determinar si tienen una buena probabilidad de pagar sus préstamos.
La técnica todavía está dando sus primeros pasos y no reemplazará a las firmas calificadoras, dice Miriam Bruhn, ejecutiva del Banco Mundial. La mejor manera de determinar si alguien devolverá un préstamo en el futuro es verificar si ya lo hizo antes.
Sin embargo, las calificadoras están mejorando sus procesos con mayor lentitud que el avance de la tecnología. Las entidades que otorgan préstamos, que están buscando vías de evaluación crediticia innovadoras, encontrarán cada vez más maneras de escudriñar las almas de sus clientes.
Traducido para Gestión por Antonio Yonz Martínez
© The Economist Newspaper Ltd,
London, 2016
