Los bancos del mundo desarrollado saben bastante sobre los solicitantes antes de decidir si prestarles dinero o no. Las transacciones tienen lugar dentro de un flujo masivo de información financiera detallada que incluye declaraciones de impuestos, puntajes de crédito, solicitudes de préstamos y extractos bancarios. Un océano de datos personales acompaña a las personas a lo largo de su vida y determina su acceso al crédito.

Por el contrario, los bancos de los países más pobres están hambrientos de información sobre clientes potenciales. Los historiales financieros son casi inexistentes en la mayoría de los lugares. Los bancos a menudo se basan en nada más que los ingresos autoinformados y una evaluación de carácter subjetivo al decidir si aprobar o no un préstamo pequeño. Como resultado, resolver los problemas de información es clave para expandir el acceso al crédito para los pobres en gran parte del mundo. Varios de los proyectos de investigación de IPA tratan cuestiones de solvencia, selección de clientes y márgenes de beneficio para las instituciones microfinancieras (IMF).

Annie Duflo señaló recientemente en este blog que los bancos a menudo requieren que los clientes gasten sus préstamos en inversiones comerciales a pesar de que es casi imposible para ellos controlar el cumplimiento. Una posible razón es que ante la información limitada, las IMF están utilizando la propiedad de pequeñas empresas o el interés declarado en invertir en una pequeña empresa como pantalla aproximada para la solvencia. No les importa cómo se utiliza el préstamo en sí mismo, pero sí lo que les dicen las intenciones del cliente sobre el cliente.

Por otra parte, cada vez hay más pruebas de que muchas IMF con fines de lucro son innecesariamente conservadoras en sus criterios de concesión de préstamos. Los investigadores de IPA Dean Karlan y Jonathan Zinman muestran en trabajo reciente con un prestamista sudafricano, que prestar a clientes por debajo del nivel de aprobación actual aún puede ser rentable. Esto sugiere que los indicadores de solvencia en los que se basan actualmente las instituciones financieras, incluida, tal vez, la propiedad de empresas, están lejos de ser perfectos.

Varios de los proyectos actuales de IPA en Filipinas ayudará a las IMF a desarrollar sistemas más precisos y objetivos para identificar clientes solventes. Estos proyectos están destinados principalmente a medir la sensibilidad de los clientes de microfinanzas a los cambios en las tasas de interés, pero en el camino involucrarán el desarrollo de calificaciones crediticias internas en los bancos asociados. La ventaja de una fórmula consistente sobre el juicio caso por caso es que puede revisarse y calibrarse para precisión a lo largo del tiempo, tal como la utilizan las IMF en la práctica.

En un estudio, los oficiales de crédito de varios bancos reciben PDA que llevan consigo cuando comercializan préstamos a clientes potenciales. El PDA está programado para tomar información del cliente, como el flujo de caja comercial, la antigüedad del negocio, la edad, los bienes del hogar y calcular una calificación crediticia en el acto. Con base en el puntaje, el oficial de préstamos podrá brindar una decisión de aprobación tentativa, en espera de la confirmación de los detalles de la solicitud. Este proceso podría potencialmente ahorrar tiempo al personal y acelerar el proceso de aprobación del préstamo.

Dichos puntajes estarán sujetos a algunos de los mismos problemas que plagan los sistemas actuales de aprobación de préstamos, dado que los datos disponibles aún son limitados y autoinformados. Además, esos puntajes no pueden codificar las decisiones basadas en el juicio que el personal del banco toma a partir de su experiencia y familiaridad con clientes y comunidades particulares. Idealmente, los bancos podrán experimentar con diferentes indicadores de solvencia para hacer que los puntajes crediticios sean más confiables, al mismo tiempo que permiten que el personal anule las decisiones de aprobación cuando sea necesario.

Los tres proyectos de calificación crediticia aún se encuentran en las etapas de implementación y recopilación de datos. Mire el sitio web y el blog para obtener actualizaciones sobre cómo esta idea está funcionando en la práctica durante los próximos años.