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        Alejo Vidal-Quadras

        
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        Alejo Vidal-Quadras
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        Andrés Santo

        
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        Enrique Area Sacristán

        
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        Enrique Area Sacristán
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        Erik Encinas

        
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        Erik Encinas
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        Inma Sequí

        
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        Iñaki Anasagasti

        
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        Jordi de la Fuente

        
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Tu vida entera al desnudo al solicitar un préstamo

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Si tenemos pensado solicitar préstamos online en los próximos meses, ya podemos empezar a hacer limpieza y pulir nuestro perfil económico. ¿El importe que queremos solicitar va acorde con nuestra nómina? ¿Podemos reducir nuestros gastos fijos? ¿Tenemos deudas impagadas? ¿Hablan bien de nosotros nuestras redes sociales? A estas preguntas responderá un algoritmo, que hará las veces de analista de riesgo, y que recomendará o no dar el sí, quiero a nuestra solicitud.

Las entidades de crédito investigan a sus clientes con lupa antes de aprobar una solicitud de financiación. No en vano, se juegan mucho, sobre todo si el importe que van a conceder es elevado, y su prioridad es asegurarse de que el prestatario será capaz de reembolsar el principal más los intereses devengados en el plazo acordado, afirman desde el comparador de productos financieros HelpMyCash.com.

Para valorar nuestro perfil, las entidades utilizan un scoring que analiza varias variables y las confronta con sus criterios de riesgos. Se basa en la probabilidad de que la operación que está analizando el sistema sea un éxito o un fracaso para ese cliente, es decir, que se resuelva en tiempo y forma o que, por el contrario, acabe en demora. Si aprobamos el examen, el dinero es nuestro. Si, por el contrario, no superamos los mínimos, tendremos que picar a otra puerta.

¿Qué tiene en cuenta el 'scoring'?

Por un lado, analizará el nivel de endeudamiento del cliente, es decir, la relación entre sus ingresos y el préstamo que quiera solicitar. También valorará la edad del prestatario, su historial en la entidad, el tipo de contrato laboral que tenga o la finalidad para la que se solicita el dinero. Tal y como señala BBVA, existen "una serie de puntos críticos" que harán que el sistema deniegue la operación independientemente del resto de las variables como el hecho de que el cliente esté en un listado de morosos, ya que la banca considera que estadísticamente las probabilidades de impago son mayores en este perfil, o que haya "una falta de coherencia" entre la finalidad del crédito y el perfil del prestatario.

Información de la entidad sobre el cliente

Lo primero que analizará el banco será la información que ya posea sobre el potencial cliente. El programa informático rastreará la base de datos de la compañía en busca de toda la información que tenga sobre el usuario: edad, profesión, saldos de las cuentas, vinculación con la entidad (depósitos, productos de inversión, etc.) e historial de crédito (otros préstamos contratados en el banco, vigentes o vencidos, tarjetas de crédito, hipotecas, así como impagos, retrasos o descubiertos).

Una vez analizada la información interna, la entidad solicitará al cliente datos adicionales para valorar la operación como la nómina de los distintos titulares que vayan a intervenir en el contrato o el extracto de la cuenta corriente principal. De hecho, los haberes regulares son la clave. Sin ellos, conseguir financiación será casi imposible. Para que la solicitud vaya por buen camino, los ingresos tendrán que estar acordes con el capital del préstamo y el plazo solicitado (no debemos dedicar más del 35 % de los ingresos a satisfacer el pago de deudas, algo que el banco tendrá en cuenta). Tampoco deberemos tener sobre la espalda un amplio número de préstamos vigentes y nuestros gastos fijos (alquiler o hipoteca, tarjetas de crédito, suministros, etc.) deberán dejarnos espacio suficiente para maniobrar.

La entidad también tendrá en cuenta la profesión a la que nos dedicamos, el cargo que desempeñemos, el tipo de contrato que tengamos (temporal, indefinido, en prácticas, etc.) o la antigüedad en la empresa. Las personas a nuestro cargo, por ejemplo, serán otro punto que podrían analizar.

ASNEF, fracaso asegurado

El banco no solo se bastará de la información que ya posea sobre nosotros y de la documentación que le entreguemos, sino que recurrirá a bases de datos externas para valorar nuestro perfil. Una de ellas es la Central de Información de Riesgos del Banco de España, que registra los riesgos directos e indirectos de los consumidores cuando sus deudas alcanzan los 9.000 euros.

Los ficheros de morosos también serán una cita ineludible de los sistemas de scoring y uno de los puntos críticos que citábamos anteriormente. Si nuestro nombre aparece en ASNEF u otra lista negra similar, lo más probable es que el rechazo sea inmediato, independientemente del resto de las variables y de que la deuda impagada no tenga nada que ver con el sector financiero, apuntan desde el portal HelpMyCash, que lleva años permitiendo a los usuarios comparar las mejores ofertas de financiación gratis en cuestión de segundos.

Por lo que si estamos pensando en solicitar un crédito y nuestro nombre figura en uno de esos ficheros, quizá sea el momento de saldar la deuda pendiente y borrarlo. Si no lo hacemos, tendremos que desviar nuestra solicitud al circuito alternativo de crédito, añaden desde el comparador, donde podremos encontrar prestamistas que sí aceptan a clientes en ASNEF, aunque muchas veces abonando intereses más altos.

¿Y qué hay de las redes sociales?

El sector bancario cada vez está más cerca de implementar el big data en sus procesos de scoring, algo que ya hacen otras compañías como las de créditos rápidos. Monedo Now, compañía de capital privado especializada en la concesión de préstamos personales online de hasta 5.000 euros, utiliza un "algoritmo automatizado capaz de analizar más de 15.000 datos", según explica en su página web. Un sistema que analiza "información relativa al cliente fácilmente obtenible en la red, como la localización (GPS), el comportamiento de compra online o la que proporcionan las redes sociales (número de amigos, likes, fan pages...)".

Hay iniciativas que pretenden llevar el big data scoring a la banca o a las plataformas de crowdfunding. Se trata de algoritmos que muy rápidamente analizan toda la información que hay del cliente en Internet y la comparan con su entorno, para saber qué probabilidades tiene de pagar.

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