Descubrir la moderna calificación del riesgo crediticio en el "compre ahora y pague después".

La idea de permitir a los consumidores pagar los productos en varios plazos no es en absoluto un invento nuevo. Los pagos a plazos han formado parte del paisaje financiero y de consumo durante décadas. Pero ahora, tras un lento proceso de modernización, el método de pago se ha transformado, ha cambiado de marca y se ha ampliado para llegar a un grupo demográfico global mucho más amplio. Y lo llamamos Buy Now, Pay Later o BNPL.

Si bien la pandemia ha acelerado el consumo de BNPL, también ha planteado preguntas válidas sobre la verdadera comprensión de los productos por parte de los consumidores, su capacidad para pagar lo que están comprando y las posibles repercusiones en sus calificaciones crediticias.

En este informe, profundizaremos en el mercado del "compre ahora y pague después", sopesaremos su enorme potencial actual y le ofreceremos las últimas ideas e investigaciones sobre cómo el sector puede seguir prosperando, asumiendo un papel de liderazgo en la mejora del crédito a los consumidores.

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¿Qué hay dentro?

BNPL para millenials, trabajadores autónomos y más

Descubra por qué el BNPL es el modo de pago preferido hoy en día y qué puede estar entendiendo mal al respecto.

Sopesar los riesgos frente a los beneficios

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CredoLab está a la vanguardia de las prácticas innovadoras de gestión de riesgos que utilizan los nuevos enfoques de modelización del riesgo crediticio que ofrece el aumento del uso de los teléfonos móviles. El núcleo de la actividad de CredoLab es su sistema de modelización. Tomando el teléfono inteligente como entrada, la línea de procesamiento de datos consiste en una serie de pasos automatizados, basados en técnicas de aprendizaje automático, que en última instancia produce un modelo de predicción de incumplimiento crediticio. Para proteger la confidencialidad y evitar el sesgo hacia los clientes individuales de los préstamos, sólo se utilizan metadatos no identificables.

Este libro electrónico recoge las conclusiones de la Dra. Xiaofei (Susan) Wang, profesora e investigadora de la Universidad de Yale, de un estudio que realizó sobre el modelo de puntuación de CredoLab. La Dra. Wang estudió una amplia gama de enfoques alternativos para los distintos pasos del proceso y encontró resultados favorables, incluso cuando se aplicó a datos reales.

En este libro electrónico, primero exploramos los conjuntos de datos que consume CredoLab, cómo los traduce en puntuaciones y el resultado que sirve. En la última parte del documento, analizamos cómo le ha ido al algoritmo de CredoLab en comparación con el de otros grandes actores con modelos de puntuación similares.

Dra. Xiaofei (Susan) Wang, PhD

Profesor y becario de investigación, Departamento de Estadística y Ciencia de los Datos, Universidad de Yale

Nacida en Nanjing (China), la Dra. Wang se trasladó a Estados Unidos a una edad temprana y ha colaborado con algunas de las principales instituciones. Se licenció en la Universidad de California y se doctoró en Estadística en la Universidad de Yale. En la actualidad, ocupa cargos de prestigio en varias asociaciones y trabaja en la Universidad de Yale como profesora e investigadora. Tiene varias publicaciones y reconocimientos en su haber.