• Marcando
una nueva tendencia de mercado con un proceso simple, transparente y
seguro, Bien para Bien pone al alcance de todo aquel que tiene una
propiedad, un crédito de liquidez
• Incorporando Inteligencia Artificial, Machine
Learning y Big Data, entre otras tecnologías el modelo tecnológico
Constelación, diseñado por el equipo que dirige Víctor Borrás, incluye
una entrevista con un Avatar
La FinTech Bien para Bien,
presentó su nuevo modelo de originación de crédito de liquidez,
soportado por una arquitectura tecnológica denominada Constelación que
define la filosofía de Bien para Bien.Víctor Borrás, un financiero bien conocido por su creatividad e innovación en el sector financiero, es ahora el CEO de Bien para Bien, donde ha dirigido los trabajos de un joven equipo que ha logrado pasar de ser una exitosa Sofom, a una financiera basada en la tecnología.
Hasta ahora, nuestro ya rápido proceso de originación de crédito, aseveró Borrás, incluye dos etapas, cada una de 48 horas. La primera para la evaluación del riesgo y la opinión de valor sobre la operación, y la segunda para el análisis y resolución. Hoy, puntualizó, “gracias a la integración de tecnología flexible, segura, interconectable y escalable, hemos logrado reducir las primeras 48 horas de la primera etapa más la entrevista a sólo 30 minutos, para un cliente que tiene toda su documentación. Con ello en las siguientes 24 horas tendrá su crédito autorizado”.
Al participar en el evento Glenn Goldman, un destacado impulsor de FinTech en Estados Unidos y otros países, quien ha asesorado la transformación de Bien para Bien en una FinTech líder en el mercado, indicó que la empresa es un gran ejemplo de la relación balanceada entre la experiencia profunda en el sector financiero y la aplicación reflexiva y precisa de la tecnología de datos e Inteligencia Artificial, que crea una propuesta de valor única en el mercado.
Esto, apuntó Goldman, no sucedió por accidente. “Víctor y su equipo tienen una gran visión sobre qué desafíos pueden resolverse por la tecnología y la ciencia de datos y son mejor dirigida a través de soluciones analógicas probadas y reales”.
El modelo tecnológico Constelación, fue explicado por el Chief Technology Officer, Miguel Ángel Rodríguez, que indicó que este Tech Stack, diseñado en Bien para Bien “define nuestra filosofía tecnológica. Se trata de un conjunto de aplicaciones al servicio de la estrategia del negocio que logra la interacción de diversas tecnologías de punta como data science, machine learning, data lake, Api’s, entre otras”.
Así se presentó el proceso completamente digitalizado y orientado a la experiencia del usuario que incluye todos estos desarrollos y permite una experiencia segura, ágil y transparente de la solicitud de un crédito de liquidez.
Alejandro Sosa, Chief Operating Officer comentó que una vez que el solicitante de un crédito llega al portal de Bien para Bien,
a partir de cualquiera de los canales de comercialización,
tradicionales o digitales, podrá disfrutar de esta experiencia de una
manera sencilla y clara.
El sistema está diseñado para que, si así lo desea el solicitante y cuenta con toda la información y documentación requerida, pueda ser totalmente digital.
Partes a destacar del sistema son:
Adicionalmente genera una estadística única de la posibilidad de que esa persona pueda afectar a quien le otorga un crédito, ya que cada entrevista genera alrededor de 11 mil variables, es decir mucha más información que una entrevista tradicional. Eso se procesa con un Machine Learning que tiene la capacidad de analizar muchísimos escenarios distintos en segundos y definir la posibilidad de que esa persona tenga algún problema con ese producto. El usuario puede tener la certeza de que le están conociendo por su forma de afrontar ciertas circunstancias y no solamente por el cumplimiento de requisitos y la entrega de documentos.
Con la utilización de toda esta tecnología en nuestro proceso financiero, indicó Víctor Borrás, estamos innovando y estableciendo nuevos estándares en el mercado de los créditos de liquidez. Bien para Bien se consolida como líder e iniciará en breve su incursión en otros mercados con este producto innovador.
Nuestro país requiere dar valor a sus propiedades. Bien para Bien coadyuva a este objetivo y promueve la inclusión financiera. Los bienes sirven para resolver los males pero también para empezar proyectos de todo tipo, concluyó Borrás.
--------------------------------------------------El sistema está diseñado para que, si así lo desea el solicitante y cuenta con toda la información y documentación requerida, pueda ser totalmente digital.
Partes a destacar del sistema son:
•
Realización de un avalúo en línea a partir de un conjunto amplio de
indicadores y bases de datos, así como algoritmos de programación. Las
bases de datos utilizadas corresponden a avalúos de inmuebles,
operaciones de compraventa, e inmuebles anunciados en portales
inmobiliarios. Este conjunto de datos, que se actualiza en forma
continua, fortalece los modelos de pronóstico sobre el valor de los
inmuebles según sus atributos.
Según Sosa, “este sistema presenta diversas ventajas sobre un avalúo tradicional, entre las que destacan la rapidez, ya que la estimación se realiza en segundos; la precisión, gracias a que la estimación incorpora más información respecto de la que puede analizar un valuador, y el precio, ya que un avalúo automatizado representa una fracción respecto de lo que se cobra por un avalúo tradicional”.
• Se realiza la consulta a buró de crédito en línea.
• Se lleva a cabo la entrevista por medio de un Avatar.
Esta tecnología que se incorpora al ya probado modelo de Bien para
Bien, es una revolución en el uso de la Inteligencia Artificial
para operaciones financieras.
El
modelo tradicional de análisis de riesgo para el otorgamiento de un
crédito, es lineal, mientras que el modelo que usamos, cruza un mayor
conocimiento de la persona con sus circunstancias y las características
del producto, logrando un análisis multi circunstancia, que permite
conocer de mejor manera la forma en que la persona va a responder con
alto grado de asertividad.Adicionalmente genera una estadística única de la posibilidad de que esa persona pueda afectar a quien le otorga un crédito, ya que cada entrevista genera alrededor de 11 mil variables, es decir mucha más información que una entrevista tradicional. Eso se procesa con un Machine Learning que tiene la capacidad de analizar muchísimos escenarios distintos en segundos y definir la posibilidad de que esa persona tenga algún problema con ese producto. El usuario puede tener la certeza de que le están conociendo por su forma de afrontar ciertas circunstancias y no solamente por el cumplimiento de requisitos y la entrega de documentos.
•
Nuestra tecnología, permite también la posibilidad de incorporar
automáticamente, con ayuda del avatar, la documentación necesaria para
el análisis del riesgo y la capacidad de pago, así como para comprobar
el domicilio. Con ello podemos contar con los documentos de texto
(formato XML), que permiten un análisis automatizado de la información.
Al terminar la entrevista, al solicitante se le indican los siguientes pasos para la firma y disposición del crédito.Con la utilización de toda esta tecnología en nuestro proceso financiero, indicó Víctor Borrás, estamos innovando y estableciendo nuevos estándares en el mercado de los créditos de liquidez. Bien para Bien se consolida como líder e iniciará en breve su incursión en otros mercados con este producto innovador.
Nuestro país requiere dar valor a sus propiedades. Bien para Bien coadyuva a este objetivo y promueve la inclusión financiera. Los bienes sirven para resolver los males pero también para empezar proyectos de todo tipo, concluyó Borrás.
Bien
para Bien es una SOFOM FinTech líder en el mercado con sede en la
Ciudad de México y operaciones en 130 municipios del país. Bien para
Bien facilita que millones de familias mexicanas que tienen una casa,
tengan acceso a un crédito asequible. Al aprovechar la tecnología, la
ciencia de los datos y la pasión por la simplicidad, cumplimos todos los
días con la promesa nacional de inclusión financiera.
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