Repurposed: 4 Myths about Alternative Data Busted

4 Mitos sobre Dados Alternativos

4 mitos sobre los datos alternativos que no debes creer


Is alternative data unreliable? ✅ This article clarifies the 4 top misconceptions about alternative data. Read on to uncover some of the most common myths.

Os dados alternativos não são confiáveis? ✅ Este artigo esclarece os 4 principais equívocos sobre dados alternativos. Continue lendo para descobrir alguns dos mitos mais comuns.

¿Los datos alternativos son fiables? ✅ Este artículo aclara los 4 principales conceptos erróneos sobre los datos alternativos.

Other Popular Articles

In this article, we will explain the four typical misconceptions about alternative credit scoring. We will uncover why these statements are false and further explain how alternative data helps build a comprehensive understanding of a person’s risk profile.


Lending to individuals who, for different reasons, are not yet part of mainstream financial services has been a constant challenge. How do you extend loans to borderline applications? What data do you use to profitably extend credit to thin-file, no file, unbanked and underbanked customers? How do you turn consumers misclassified by traditional credit assessments as ineligible for loans into profitable customers? How do you give credit to customers that deserve credit but are still outside of the system?


Predictive insights into these questions are crucial in improving lending decisions. However, traditional credit scores fail to provide a comprehensive picture of an individual’s creditworthiness. This negatively impacts credit decisions, including prescreening and approval process, credit line allocation, and account management.

The way out? Alternative credit scoring based on privacy consented and anonymous smartphone and web metadata. This approach helps gain deeper behavioural insight and provides unmatched speed and predictability for better lending decisions, potentially helping raise the credit scores of people with lower income and customers who are typically locked out of traditional credit lines. This, in turn, helps turn them into valuable customers and grow overall credit approval rates. However, despite the obvious benefits of using alternative data for credit scoring, misconceptions concerning the approach prevail. Read on to know more about the top four alternative credit scoring myths and why they are not true.

Myth #1: Alternative credit data is unreliable 

Since traditional credit data has been the quintessential go-to for decades, it has reigned supreme as the reliable source for lenders. However, in recent years, opinions about credit scoring resources have changed. According to credit information provider Experian, 89% of lenders agree that alternative credit data allows them to extend credit to more consumers. Alternative data which assist in credit scoring can help lenders get a sense of the loan seeker’s financial reliability and willingness to repay. Whether combined with traditional credit bureau scores or used alone, alternative credit scores provide a more holistic picture of the loan seeker’s creditworthiness.


Moreover, rapid advances in artificial intelligence (AI) help convert alternative metadata into reliable credit scores. With alternative credit data, creditors can identify new lending opportunities, improving overall portfolio performance.

Myth #2: Alternative consumer data is only used for consumer financing

Alternative credit data goes far beyond consumer financing. Advances in fintech lending and the use of big data have changed the way small businesses secure financing. After the 2008 financial crisis, credit scores of small businesses, which traditional financial institutions left behind, took a significant hit. That’s when fintech lenders became an increasingly popular financing resource for small shops in need of a loan.  Fintech lenders use a variety of alternative data sources, including digital data, PoS information, and surrogate data such as utility and bill payments, so that previously underserved consumers now have access to credit.



Myth #3: Alternative credit data violates customer privacy

For better credit decision making, every bit of information counts – and applicants are more than willing to share this data. An Experian survey found that 80% of consumers are willing to provide additional information to a lender if it meant increased chances for approval or improved interest rates on credit. With increasing data privacy regulation and protection, smartphone metadata with granted permission allows consumers to choose to share their data for specific credit scoring purposes without worrying about data breaching and violations of their privacy. The customer is in the driving seat.

Myth #4: Alternative credit data means only social media data

Though several lenders are exploring social media scoring in their credit underwriting process, it is not the only data available for credit scoring. For instance, at credolab, we leverage bank-grade algorithms to analyse nearly 10 million features from opt-in web and smartphone metadata with granted permission to find the most predictive behavioural patterns before converting them into credit scores. This enables any financial institution, even Buy Now Pay Later (BNPL) players, to assess their applicants' risk level, repayment behaviour, and creditworthiness with greater accuracy before granting them credit.

The future of alternative data

Not too long ago, most traditional lenders had no grasp of how to leverage data from rental history, utility payments history, bank accounts or social media to make credit decisions. As a result, millions lacked access to credit. According to a 2018 World Bank report on the use of financial services, globally, 1.7 billion adults remain unbanked, yet two-thirds of them own a mobile phone that could help them access financial services. The report further states that alternative data could help provide formal financial services to up to 100 million more adults globally.  


Alternative data is definitely finding its place alongside traditional qualifiers for credit. A start to reducing credit invisibility, modern credit underwriting processes will increase credit approval traction and lead to a shake-up of the credit industry and its time-tested processes.


Interested in knowing more about alternative credit scoring? Read on to understand how new credit scores determine a clients' creditworthiness 


Access data insights solutions that deliver growth - Fraud detection | Credit scoring | Marketing segmentation. Helps you say "YES" more confidently to more customers!

Learn more about credolab's products and possibilities with our features through our Blog section, and feel free to share our content with your team!

Follow us on social or get in touch today: Book a meeting | Blog | LinkedIn  | Twitter |Contact Us

Neste artigo vamos explicar os 4 conceitos errados sobre score de crédito alternativo. Vamos demonstrar porque essas declarações são falsas e explicar como os dados alternativos ajudam no entendimento e compreensão do perfil de risco de uma pessoa.


A concessão de empréstimos a indivíduos que, por diferentes razões, ainda não fazem parte dos serviços financeiros tradicionais tem sido um desafio constante. Que dados utilizamos para dar créditos saudáveis a pessoas com dados incompletos, pessoas sem histórico, fora do sistema bancário ou que utilizam muito pouco o sistema? Como transformar os consumidores mal classificados por avaliações de crédito tradicionais em clientes rentáveis? Como você dá crédito a clientes que merecem crédito, mas ainda estão fora do sistema?


Insights preditivos sobre essas questões são cruciais para melhorar as decisões de empréstimos ou linhas de crédito. No entanto, os scores de crédito tradicionais não fornecem uma imagem completa da capacidade creditícia de um indivíduo. Isso afeta negativamente as decisões de crédito, incluindo processo de pré-seleção e aprovação, alocação de linha de crédito e gerenciamento de contas.

Qual seria a saída? A Pontuação de crédito alternativa com base nos metadados consentidos, anônimos e privados dos smartphones. 

Essa abordagem ajuda a obter uma visão comportamental mais profunda do cliente e fornece velocidade e previsibilidade incomparáveis para melhores decisões de crédito, aumentando as pontuações de score de pessoas com renda mais baixa e de clientes que normalmente não têm acesso a linhas de crédito tradicionais. Isso ajuda a transformá-los em clientes valiosos e aumentar as taxas gerais de aprovação de crédito. No entanto, apesar dos benefícios óbvios do uso de dados alternativos para pontuação de crédito, existem conceitos errados sobre a abordagem. Continue lendo para saber mais sobre os quatro principais mitos da pontuação de crédito alternativa e por que eles não são verdadeiros.


Mito #1: Os dados de crédito alternativos não são confiáveis

Como os dados de crédito tradicionais têm sido o principal recurso por décadas, eles reinaram como a fonte confiável para os credores. No entanto, nos últimos anos, as opiniões sobre os recursos de pontuação de crédito mudaram. De acordo com a Experian, 89% dos credores concordam que os dados alternativos de crédito permitem conceder crédito a mais consumidores. Dados alternativos que auxiliam na pontuação de crédito podem ajudar os credores a ter uma noção da confiabilidade financeira do solicitante e da disposição de pagamento. Seja combinado com scores de crédito tradicionais fornecidos por birôs de crédito ou usado sozinho, os scores de crédito alternativos provêem uma imagem mais holística da capacidade creditícia do solicitante.

Ainda mais, os rápidos avanços em inteligência artificial (IA) permitem converter os metadados alternativos em scores de crédito confiáveis. Com dados de crédito alternativos, os credores podem identificar novas oportunidades de linhas de crédito, melhorando o desempenho global do seu portfólio.


Mito #2: Dados alternativos do consumidor são usados apenas para financiamento ao consumidor

Os dados alternativos de crédito vão muito além do financiamento ao consumidor. Os avanços nos empréstimos de fintech e o uso de big data mudaram a maneira como as pequenas empresas obtêm financiamento. Após a crise financeira de 2008, os scores de crédito das pequenas empresas sofreram um impacto significativo. Foi quando as fintechs se tornaram um recurso de financiamento cada vez mais popular para pequenas lojas que precisavam de um empréstimo. As fintech usam uma variedade de fontes de dados alternativas, incluindo dados digitais, informações de PoS e dados como pagamentos de contas e serviços públicos, para que os consumidores anteriormente desassistidos agora tenham acesso ao crédito.


Mito #3: dados de crédito alternativos violam a privacidade do cliente

Para tomar melhores decisões de crédito, todas as informações contam e os proponentes estão mais do que dispostos a compartilhar esses dados. Uma pesquisa da Experian descobriu que 80% dos consumidores estão dispostos a fornecer informações adicionais a um credor se isso pode significar maiores chances de aprovação de crédito ou melhores taxas de juros no crédito. Com o aumento da regulamentação e proteção da privacidade de dados, os metadados do smartphone, com permissão concedida, permitem que os consumidores escolham compartilhar seus dados para fins específicos de pontuação de crédito sem se preocupar com violação de dados de sua privacidade.


Mito #4: Dados de crédito alternativos significam apenas dados de redes sociais

Embora vários credores estejam explorando scores nas mídias sociais em seu processo de aprovação de crédito, estes não são os únicos dados disponíveis para pontuação de score. Por exemplo, na credolab, utilizamos algoritmos de nível bancário para analisar quase 10 milhões de recursos de metadados da Web e de smartphones com permissão concedida para encontrar os padrões comportamentais mais preditivos antes de convertê-los em scores de crédito. Isso permite que qualquer instituição financeira, até mesmo a Crediários Digitais (BNPL), avaliem o nível de risco, o comportamento de reembolso e a capacidade creditícia de seus solicitantes com maior precisão antes de conceder crédito.


O futuro dos dados alternativos

Não faz muito tempo que a maioria dos credores tradicionais não tinha conhecimento de como aproveitar os dados de histórico de pagamentos de aluguel, de serviços públicos, contas bancárias ou mídias sociais para tomar decisões de crédito. Como resultado, milhões de pessoas ficaram sem acesso ao crédito. De acordo com um relatório do Banco Mundial de 2018 sobre o uso de serviços financeiros, globalmente, 1,7 bilhão de adultos permaneciam sem conta bancária, mas dois terços deles possuia um telefone celular que poderia ajudá-los a acessar serviços financeiros. O relatório afirma ainda que dados alternativos podem ajudar a fornecer serviços financeiros formais para até 100 milhões de adultos a mais em todo o mundo.


Os dados alternativos estão definitivamente encontrando seu lugar ao lado dos dados tradicionais de crédito. Isto é um começo para reduzir finalmente a invisibilidade de crédito. Os processos modernos de análise de crédito aumentarão a força de aprovação de crédito e levarão a uma mudança no setor de crédito e em seus processos.


Interessado em saber mais sobre scores de crédito alternativos? Continue lendo para entender como novas pontuações de crédito determinam a fiabilidade creditícia de um cliente.

En este artículo, explicaremos los cuatro conceptos erróneos típicos sobre la calificación crediticia alternativa. Descubriremos por qué estas declaraciones son falsas y explicaremos cómo los datos alternativos ayudan a desarrollar una comprensión integral del perfil de riesgo de una persona.


Prestar dinero a personas que, por diferentes razones, aún no forman parte de los principales servicios financieros ha sido un desafío constante. ¿Cómo extender préstamos a aplicantes de suscripciones dudosas? ¿Qué datos utilizar para otorgar crédito de manera rentable a clientes con poco o sin historial crediticio, no bancarizado o sub bancarizado? ¿Cómo convertir a los consumidores mal clasificados por los scores crediticios tradicionales en clientes rentables? ¿Cómo se otorga crédito a las personas que lo merecen pero aún están fuera del sistema?


Poder responder estas preguntas de manera predictiva es crucial para mejorar las decisiones de préstamo. Sin embargo, los scores tradicionales no brindan una imagen completa de la solvencia de un individuo. Esto afecta negativamente las decisiones crediticias, incluyendo el proceso de preselección y aprobación, la asignación de líneas de crédito y la gestión de cuentas


¿El camino de salida? Calificación crediticia alternativa basada en metadatos anónimos, con consentimiento de privacidad, provenientes de la web y de teléfonos inteligentes. Gracias a este nuevo enfoque, se puede tener una visión más profunda del comportamiento a una velocidad y previsibilidad inigualables, lo que permite tomar mejores decisiones de préstamo. 

Asimismo, los scores alternativos ayudan a aumentar la calificación crediticia de las personas con ingresos más bajos que normalmente no tienen acceso a las líneas de crédito tradicionales, lo que permite convertirlos en clientes valiosos. Sin embargo, a pesar de los beneficios obvios de usar datos alternativos para la calificación crediticia, prevalecen conceptos erróneos sobre el enfoque. Siga leyendo para saber más sobre los cuatro principales mitos de la calificación crediticia alternativa y por qué no son ciertos.


Mito #1: Los datos de crédito alternativos no son confiables

Dado que los datos crediticios tradicionales han sido la referencia por excelencia durante décadas, reinan como la fuente confiable para los prestamistas. Sin embargo, en los últimos años, las opiniones sobre los recursos de calificación crediticia han cambiado. Según el proveedor de información crediticia Experian, el 89% de los prestamistas están de acuerdo en que los datos crediticios alternativos les permiten otorgar crédito a más consumidores. Los datos alternativos pueden ayudar a los prestamistas a tener una idea de la credibilidad financiera y la disposición a pagar del solicitante. Ya sea que se combinen con los puntajes de las agencias de crédito tradicionales o que se usen solos, los puntajes de crédito alternativos brindan una imagen más holística sobre la solvencia del solicitante.


Además, los rápidos avances en inteligencia artificial (IA) ayudan a convertir metadatos alternativos en calificaciones crediticias confiables. Con datos de crédito alternativos, los acreedores pueden identificar nuevas oportunidades de préstamo, mejorando el rendimiento general de la cartera



Mito #2: Los datos alternativos sólo se utilizan para la financiación al consumo

Los datos crediticios alternativos van mucho más allá de la financiación al consumo. Los avances en los préstamos fintech y el uso de big data han cambiado la forma en que las pequeñas empresas obtienen financiamiento. Después de la crisis financiera de 2008, los puntajes crediticios de las pequeñas empresas, que las instituciones financieras tradicionales dejaron atrás, sufrieron un impacto significativo. Fue entonces cuando los prestamistas de las empresas fintech se convirtieron en un recurso de financiación cada vez más popular para los pequeños negocios que necesitaban un préstamo. Los prestamistas de fintech utilizan una variedad de fuentes de datos alternativas, incluidos datos digitales, información de PoS y datos sustitutos, como servicios públicos y pagos de facturas, de modo que los consumidores que antes no tenían acceso al crédito, ahora pueden tenerlo. 


Mito #3: Los datos de crédito alternativos violan la privacidad del cliente

Cada porción de información importa a la hora de tomar mejores decisiones de crédito, es por eso, que los solicitantes están cada vez  más abiertos a compartirla. Una encuesta de Experian encontró que el 80 % de los consumidores están dispuestos a proporcionar información adicional a un prestamista si eso significa mayores posibilidades de aprobación o mejores tasas de interés en los créditos. Con el aumento de la regulación y la protección de la privacidad de los datos, los metadatos de los teléfonos inteligentes -con previo permiso otorgado -  permiten a los consumidores elegir compartir sus datos para fines específicos de calificación crediticia, sin preocuparse por la filtración de datos y las violaciones de su privacidad. 



Mito #4: Los datos alternativos utilizan sólo datos de redes sociales

Aunque varios prestamistas están explorando la puntuación de las redes sociales en su proceso de suscripción de crédito, no es el único tipo de información disponible para un score de crédito. Por ejemplo, en credolab, aprovechamos los algoritmos de grado bancario para analizar alrededor de  10 millones de funciones de metadatos de teléfonos inteligentes y de  sitios web para encontrar los patrones de comportamiento más predictivos. Esto permite que cualquier institución financiera - incluso las que se dedican al negocio de  Compre ahora y pague después (BNPL) - pueda evaluar el nivel de riesgo, el comportamiento de pago y la solvencia de sus solicitantes con mayor precisión antes de otorgarles un crédito.

El futuro de los datos alternativos

No hace mucho tiempo, la mayoría de los prestamistas tradicionales no sabían cómo aprovechar los datos del historial de alquiler, de pagos de servicio, de las cuentas bancarias o de las redes sociales para tomar decisiones crediticias. Como resultado, millones carecían de acceso al crédito. Según un informe del Banco Mundial de 2018 sobre el uso de servicios financieros, en todo el mundo, 1700 millones de adultos siguen sin acceder a servicios bancarios, pero dos tercios de ellos poseen un teléfono móvil que podría ayudarlos a acceder a servicios financieros. El informe afirma además que los datos alternativos podrían ayudar a proporcionar servicios financieros formales a hasta 100 millones de adultos en todo el mundo.


Los datos alternativos definitivamente están encontrando su lugar junto con los calificadores tradicionales para el crédito. Los procesos modernos de suscripción de crédito aumentarán la tasa de aprobación de crédito y conducirán a una reorganización de la industria  y sus procesos.


¿Está interesado en saber más sobre el scoring crediticio alternativo? Siga leyendo para comprender cómo los nuevos puntajes de crédito determinan la solvencia de un cliente