Marcelo Raffin, xcoring: “El diferencial de xcoring es que el puntaje no es genérico, sino que es customizable a cada entidad”

Marcelo Raffin, xcoring: “El diferencial de xcoring es que el puntaje no es genérico, sino que es customizable a cada entidad”

Nace xcoring la start up que ya está dando que hablar, su plataforma que ofrece entre otros, un producto desarrollado con IA customizable para otorgar créditos en tiempo real. Es escalable, está en la nube y no requiere implementación.

Casi con algunos clics se customiza y ofrece scoring a la medida de cada entidad, que además de ofrecer un puntaje, explica de manera gráfica las posibilidades de default y riesgo.

En esta conversación, Marcelo Raffin, uno de los co-fundadores de esta empresa nos cuenta sobre el producto estrella de xcoring, y explica las diferencias respecto de las plataformas tradicionales de scoring del mercado. 

¿Contanos cómo surgió el proyecto xcoring?

M.R: Surgió de la idea de tres personas (uno de ellos es él) con diferentes perfiles: tecnología, data science y riesgo. Combinamos el expertise de cada uno, para brindar un modelo de scoring a través de una plataforma que sea escalable. Tantos años en la industria, nos hicieron ver la necesidad de ofrecer servicios para fomentar la inclusión financiera tanto en Argentina como en Latinoamérica.

¿A qué te referís con el papel de la inclusión financiera?

M.R: El riesgo está conformado por tres factores: la voluntad de pago, la capacidad de pago y la estabilidad.  La voluntad viene por el lado del historial, la capacidad por el nivel de ingresos y el endeudamiento, y la estabilidad por la actividad laboral. Todos estos elementos combinados arrojan un “puntaje” que determinan la capacidad crediticia y el riesgo de una persona. Bajo estas pautas, no se incluye a todos los segmentos de una población.

¿Cómo impacta xcoring en el otorgamiento del crédito?

M.R: En la medida en que la persona que pide el crédito tiene un salario declarado, un historial de crédito y un empleo y poco endeudamiento, ya con esas variables duras puede tener una oferta de crédito. Ese es el problema de la inclusión financiera, los que califican y cumplen esos requisitos son pocos, en Argentina y en Latinoamérica.

¿Cuáles son las diferencias de xcoring, respecto de otras plataformas de scoring existentes en el mercado?

M.R: Nuestro core, se basa en una metodología, no por solo el hecho de añadir datos, ya que trabajamos con los datos del cliente. El mvp que hicimos nosotros parte de datos públicos que están disponibles por BCRA de donde se pueden tomar las variables de originadores que hay en la industria. Hoy existen más de 500 entre mutuales, cooperativas, Fintech, y todas tienen distintos targets de clientes.

¿Qué pasa con quienes tienen ingresos en negro?

M.R: Justamente, hay un altísimo nivel de gente que tiene un ingreso informal, y esto es lo que dificulta la calificación crediticia. Cuando se quiere salir de los datos duros y agregar otras variables, y procesar otros datos con el uso de IA, se hace difícil para los originadores que no tiene una estructura tecnológica. Esto tiene que ver con: tipos de consumo, modelo de celular, hábitos, es decir todo lo que pueda añadir información sobre las variables sociodemográficas y económicas que no se pueden determinar porque faltan esos datos.

El hecho de contemplar este segmento, ¿sería el diferencial de xcoring?

M.R: Nosotros lo que hicimos fue etiquetar a todas las entidades según su desempeño y tipo de producto. Tenemos algoritmos para calcular montos, plazos, perfiles de cliente de los originadores y también hicimos un trabajo de etiquetar por los métodos de cobro.  Lo innovador de eso, no es la idea del método en sí mismo, sino la posibilidad de hacerlo a gran escala con toda la industria y que cualquier entidad se pueda conectar a nuestra plataforma, y tener una posibilidad de estimar default customizada a su tipo de producto y perfil de cliente, sin haber tenido que asumir altos costos ni contar con un gran historial. Porque hay que tener en cuenta que una empresa que recién empieza no tiene la capacidad de tener una base de datos robusta como para poder hacer algo de esto.

¿A qué mercado se dirigen?

Nosotros apuntamos a toda la industria, no está segmentada a un sector en particular.

¿Se puede utilizar tanto en la banca tradicional como las fintech?

M.R: El servicio está subido a una nube, se consulta vía API para hacer consultas masivas o manualmente por web para un reporte de crédito. Hay dos aspectos del producto, una es el de la probabilidad de default customizada, y otro es un concepto de IA explicable, es decir todos nuestros reportes que tienen un gráfico con una probabilidad de default, con una explicación de por qué esa persona tiene un determinado puntaje y muestra graficado cuáles son las variables que pesaron de manera positiva y negativa. Eso para nosotros es algo muy innovador. Porque para que un usuario pueda tener confianza en una predicción tiene que poder entender el modelo está calificando como lo hace. Detrás de eso cada entidad va a tener un uso y una política de crédito. El diferencial es que el puntaje no es genérico, sino que es customizable a cada entidad. Las ofertas de crédito varían de una entidad a otra y esto es lo que permite hacer xcoring.

De alguna manera, diríamos que democratiza el uso.

M.R: Como esto está dirigido a empresas, lo que democratiza es el uso de machine learning porque no cualquier compañía puede acceder a usar inteligencia artificial por los costos y dificultades técnicas y esto hace que cualquier empresa se pueda conectar a nuestro servicio a un bajo costo porque es transaccional. Sin costos de implementación, quien informa a banco central se le hace un plug & play y quien no, se le hace un set up con sus productos y perfiles de cliente. De alguna manera derrama hacia la inclusión financiera porque hace que las empresas no tengan que cobrar cualquier tasa para aprender y soportar los incobrables.

¿Cómo se ven a futuro?

M.R: A futuro está la expectativa de llevar xcoring a toda Latinoamérica, regionalizar la oferta y en esta industria siempre está latente la inversión de capital, pero recién empezamos, llevamos unos pocos meses de vida, de un proyecto muy ambicioso.