Una de las características que definen el mercado de préstamos digitales en Nigeria es el bajo acceso individual a teléfonos inteligentes y dispositivos digitales. Un mismo teléfono inteligente puede ser compartido por varios miembros de la familia o incluso por hogares, lo que dificulta la identificación del prestatario y aumenta el riesgo de solicitudes repetidas de préstamos desde el mismo dispositivo.
Características del mercado: Acceso limitado a dispositivos digitales
CashExpress (que opera bajo la marca CashX en Nigeria) aplica normas avanzadas de prevención del fraude basadas en la tecnología de identificación de dispositivos de JuicyScore para detectar estos casos repetidos y reducir los riesgos asociados a la presencia de múltiples usuarios por dispositivo. En concreto, se utilizan los siguientes parámetros:
- Parámetros técnicos únicos del dispositivo: ayudan a detectar intentos de solicitar múltiples préstamos desde un solo teléfono inteligente.
- Indicadores de comportamiento de la actividad del prestatario, como el número de solicitudes de crédito en los últimos 1, 7 y 30 días: una señal clave de posible fraude o sobreendeudamiento.
- NPL 90 Plus: refleja la probabilidad de impago de un préstamo después de 90 días, según el comportamiento del cliente y el perfil del dispositivo.
Utilizando estos parámetros, CashExpress filtra hasta 25 puntos porcentuales de prestatarios potencialmente fraudulentos. El análisis de datos durante periodos de interrupción técnica (cuando los datos de JuicyScore no estaban disponibles) confirmó que la desactivación de estos mecanismos de prevención del fraude condujo a una disminución de entre 3 y 5 puntos porcentuales en la tasa de impago.
Como señaló Temitope Adetunji, director ejecutivo de CashExpress Nigeria, los desafíos de los préstamos digitales en los mercados emergentes requieren un enfoque fundamentalmente nuevo para la evaluación del riesgo crediticio:
“Cuando diez personas usan un solo teléfono inteligente, la puntuación tradicional se vuelve impotente. JuicyScore se convirtió en nuestros ojos y oídos en este caos digital. El producto nos ayuda a detectar señales técnicas y de comportamiento que simplemente no se pueden obtener por otros medios. Como resultado, podemos evaluar el riesgo con mayor precisión, incluso con datos tradicionales mínimos.”
Mejora de la puntuación para clientes sin historial crediticio
En un mercado donde una parte significativa de la población carece de una puntuación crediticia de una agencia de calificación crediticia, los modelos alternativos de puntuación crediticia desempeñan un papel fundamental. CashExpress opera entre 5 y 6 modelos de puntuación, cada uno adaptado a diferentes segmentos de clientes. Estos modelos muestran una precisión especialmente alta para clientes con historial crediticio invisible, con hasta un 50% de variables basadas en datos técnicos y de comportamiento de JuicyScore.
Al incorporar datos alternativos y análisis de dispositivos, el coeficiente de Gini de los modelos de puntuación mejora entre 3 y 10 puntos, según el tipo de cliente.
Las métricas clave incluyen:
- Productividad de RAM/almacenamiento: mide la eficiencia del funcionamiento del dispositivo, lo que permite segmentar a los usuarios según su madurez digital y la probabilidad de un comportamiento genuino.
- Velocidad de movimiento del cursor/distancia recorrida por el cursor: muestra la naturalidad y la actividad con la que el usuario interactúa con la interfaz, lo que ayuda a detectar bots o patrones de baja interacción.
- Antigüedad de la versión del navegador: indica qué tan desactualizada está la versión del navegador, a menudo correlacionada con la alfabetización digital.
- Marcadores de conexión IDX4 / Calidad de la infraestructura de internet IDX6 / Calidad de las aplicaciones del dispositivo IDX7: índices compuestos que reflejan la estabilidad de la conexión, la calidad de la infraestructura y las características de la aplicación.
- Antigüedad de la IP en meses / Código postal de la IP: muestra el historial de uso de la dirección IP y la ubicación del cliente.
- Utilización del límite de préstamo / trimestres observados: cómo utiliza el cliente los límites de crédito y cuánto tiempo se ha registrado en el sistema.
- Velocidad de desplazamiento / clic único / tiempo en la página: señales de comportamiento adicionales que indican la atención e intención del cliente.
Según Temitope Adetunji, el éxito de la empresa al abordar las complejidades de la detección de fraudes y la invisibilidad crediticia no habría sido posible sin JuicyScore:
“En Nigeria, simplemente no se puede confiar solo en las fuentes de datos clásicas. JuicyScore nos ayuda a detectar riesgos donde otros no ven nada. El producto nos permite distinguir señales críticas, especialmente cuando el cliente no tiene historial crediticio. Como resultado, estamos observando reducciones reales en los impagos y nos sentimos más seguros al trabajar con prestatarios que recién acceden al crédito.”
Resultados: Reducción de impagos y mejora de la precisión de la puntuación
La integración de JuicyScore permitió a CashExpress:
- Disminuir la tasa de impagos entre 3 y 5 puntos porcentuales, lo que demuestra el valor práctico de la inteligencia de dispositivos en la prevención del fraude;
- Mejorar la precisión de la puntuación mediante datos de comportamiento y técnicos;
- Ampliar los préstamos a clientes sin historial crediticio tradicional.
La empresa continúa ampliando el uso de las herramientas de calificación crediticia alternativas de JuicyScore, evolucionando su enfoque de evaluación de riesgos para adaptarse mejor a las realidades de los préstamos digitales en Nigeria y otros mercados emergentes.
Resultados Clave
JuicyScore se convirtió en nuestros ojos y oídos en este caos digital. El producto nos ayuda a detectar señales técnicas y de comportamiento que simplemente no se pueden obtener por otros medios. Como resultado, podemos evaluar el riesgo con mayor precisión, incluso con datos tradicionales mínimos.
Temitope Adetunji, director ejecutivo de CashExpress Nigeria
