L’open banking può aiutare a migliorare l’inclusione finanziaria e l’accesso al credito. Se una banca o una realtà del credito al consumo può accedere alle transazioni bancarie di un cliente, infatti, può valutarne meglio l’abilità a ripagare un finanziamento.
Soprattutto rispetto ai sistemi di scoring tradizionali, «che hanno ragione in media, ma si sbagliano in ogni caso individuale», esordisce Gerald Chapell, CEO e co-fondatore della fintech britannica Abound, nella nostra intervista al Web Summit 2023.
AG. Gerald, che cosa non va con il credit scoring tradizionale?
GC. I sistemi tradizionali di rating sono utilizzati in tutte le decisioni di credito al consumo nella quasi totalità dei mercati europei, negli Stati Uniti… praticamente ovunque. E il problema è che sono uno strumento molto grezzo per valutare il rischio di credito di una persona.
In media è piuttosto corretto, ma sbaglia in ogni caso singolo. E questo si traduce in molte persone che vengono escluse dal credito, o che vi accedono a costo eccessivo.
Molte valutazioni creditizie sono ancora basate su tecnologie anni ‘80, una regressione logistica del credito che hai avuto finora. Ma oggi abbiamo accesso a nuove fonti di dati.
AG. Ed è per questo che avete deciso di fondare Abound…
GC. Prima di entrare in Abound nel 2020, sono stato Partner a McKinsey and Company, dove ho rivestito due ruoli. Ero Head of Digital Lending e Global Head of Credit Analytics. Lavoravamo moltissimo con grandi istituzioni finanziarie e banche per reinventare e migliorare il credito.
E mi ha sempre colpito che il credito al consumo si sarebbe potuto fare molto meglio, eliminando la dipendenza dal credit scoring tradizionale.
AG. Come?
GC. La nostra idea era guardare alla reale situazione finanziaria delle persone, facendo una “radiografia” del loro denaro: con i dati delle loro transazioni bancarie, potremmo capire il loro reddito, le spese, la reale affidabilità.
E così possiamo prendere decisioni creditizie migliori. Lo score tradizionale guarda al passato, ma non sa chi sei, come spendi e così via.
AG. E come avete trasformato questa idea nel progetto Abound?
GC. Volevamo lanciare un servizio che usa i dati delle transazioni bancarie per analizzare correttamente le persone e prendere decisioni più eque. E poter così offrire tassi di interesse migliori, accettando al contempo più richieste.
E volevamo farlo come un fornitore di tecnologia creditizia, costruendo questa capacità per fornirla a banche e aziende di credito, che così avrebbero potuto servire più clienti.
Ma abbiamo subito capito che nessuno avrebbe creduto in questo modello, se non ne dimostravamo noi stessi la validità. E quindi abbiamo iniziato a fare credito, costruendo la tecnologia per noi stessi.
AG. E come è andata?
GC. Abbiamo erogato circa 200 milioni di sterline in prestiti nel Regno Unito, e stiamo crescendo rapidamente. Abbiamo iniziato a marzo 2021 e fino ad oggi abbiamo avuto un tasso di default inferiore del 70% rispetto a quanto previsto dai modelli di credit scoring tradizionale.
In altre parole, su 10 default previsti dai sistemi di valutazione tradizionali, ne abbiamo avuti solo 3.
E questo dimostra che utilizzando i dati delle transazioni bancarie si ottiene un risultato decisamente migliore rispetto ai credit score tradizionali.
AG. Che impatti avete avuto, in termini di inclusione finanziaria?
GC. La nostra base clienti è composta da un 20% di clienti Prime e dal restante 80% “near Prime”, che include molte categorie, tra cui molte persone classificabili come “New to Credit”.
Ad esempio, neolaureati che stanno entrando nel mondo del lavoro. O persone appena arrivate in un Paese. In entrambi i casi, non c’è storia creditizia.
Ci sono poi casi di storia creditizia interrotta, magari per un trasferimento temporaneo. Anche in questo caso possono esserci problemi nell’accesso al credito.
In alcuni casi, i sistemi tradizionali stimano una elevata probabilità di default, mentre il nostro modello dice che questi clienti possono essere affidabili. Alcuni hanno una buona affidabilità strutturale, un reddito stabile e possono ripagare un finanziamento.
Grazie ai dati dell’open banking, possiamo aprirci a un nuovo segmento che, altrimenti, non avrebbe accesso al credito, o lo avrebbe a condizioni ingiuste. Possiamo costruire un’offerta di credito molto migliore, per queste persone.
AG. State valutando l’uso di altre tipologie di dati alternativi per valutare l’affidabilità creditizia dei clienti, individui o imprese?
GC. Sono convinto che più dati conducono sempre a decisioni migliori e più corrette. E quindi possiamo provare a usarne il più possibile.
Oggi usiamo i dati delle transazioni bancarie e quelli che provengono dai credit bureau, ma non usiamo il credit scoring.
Potremmo usare anche altri dati. Potremmo guardare ai dati di LinkedIn, e valutare il nome del datore di lavoro su LinkedIn con quello che paga il salario a cui abbiamo accesso grazie all’open banking.
Ancora, sempre da LinkedIn potremmo guardare il percorso di studi e le esperienze lavorative precedenti del cliente. Oppure i dati di catasto, per vedere dove vive e se possiede immobili.
Alcuni di questi dati aggiungerebbero sicuramente valore alla valutazione, ma il miglioramento incrementale sarebbe piuttosto marginale.
Sappiamo che alcune realtà in altre regioni del mondo stanno lavorando con i dati relativi ai dispositivi mobili per prendere decisioni creditizie. Sono casi interessanti, in assenza di informazioni finanziarie solide.
Ma se hai accesso ai dati delle transazioni bancarie, il vantaggio incrementale di analisi che ottieni da questi dati alternativi è marginale. Abbiamo scelto per questo di non usarli, anche per venire incontro alle preoccupazioni dei clienti per la privacy.
AG. Hai detto che era necessario dimostrare alle banche che era possibile fare credito usando i dati delle transazioni bancarie, anziché il credit scoring tradizionale. Oggi le banche ci credono?
GC. Le banche sono interessate a questo concetto, ma lo trovano difficile da mettere in pratica. È molto difficile portare innovazione in una grande azienda finanziaria. Si procede lentamente, con molti costi e un elevato tasso di fallimento.
Se vuoi portare un nuovo modo di fare le cose in una banca, devi coordinare almeno una dozzina di reparti diversi, ognuno con priorità differenti.
Qualunque nuova idea ci mette molto tempo a partire, ammesso che parta.
Le banche vorrebbero cambiare il modo in cui prendono decisioni di credito, e alcune di loro affermeranno di usare dati di open banking. Ma, per quanto ne so, non è realmente così. Lo stanno facendo per sostituire alcuni dei processi già in uso.
Un caso tipico: anziché chiedere al cliente di fornire copia delle buste paga, magari con una scansione della versione cartacea, il cliente può collegare il proprio cliente. Ma la banca cercherà comunque la transazione relativa allo stipendio.
Usare il dato sulla retribuzione non significa usare l’open banking per prendere decisioni di credito. È molto diverso da costruire le fondamenta del tuo modello operativo sui dati delle transazioni bancarie, che è quello che abbiamo fatto noi.
Le banche hanno avuto i dati transazionali per decenni, ma non li hanno mai usati nei loro modelli.
AG. Ma pensi che lo faranno, in futuro?
GC. Penso che tutti dovranno farlo nel giro di 3-5 anni, per due ragioni.
La prima: funziona. Abbiamo dimostrato che possiamo ottenere un ottimo risultato in termini di default ridotto, utilizzando i dati delle transazioni. E puoi servire molti più clienti.
Se puoi servire più persone con un rischio di credito minore, allora si tratta di un modello di business profittevole e se non ne approfitti, lo faranno i tuoi competitor.
La seconda: la Regolamentazione spingerà l’adozione dell’open banking nel credito. Tutte le Autorità europee sono preoccupate per l’inclusione finanziaria e il credito responsabile. Vogliono assicurarsi che i prestiti siano erogati solo se sostenibili.
E non puoi affermare di fare credito responsabile, se non analizzi i dati delle transazioni bancarie.
Nel Regno Unito, ad esempio, la sostenibilità del credito viene valutata con i dati dell’Office of National Statistics. È tutto statistica. Se guadagni tot e vivi in un determinato posto, si va a valutare la spesa media di chi risiede in quel luogo e si valuta se il prestito è sostenibile.
Come detto per il credit score: è tutto basato sulla media. Funziona per la media, ma sbaglia nei casi individuali. E quindi molti di questi finanziamenti risultano poi non sostenibili.
Usando i dati delle transazioni bancarie si possono anche intercettare le vulnerabilità finanziarie, dalla ludopatia alle speculazioni in borsa o in crypto, e così via. Abbiamo stimato che ogni anno, nel Regno Unito, 2 miliardi di sterline sono prestati a persone con ludopatia. Che, quei soldi, li usano per giocare.
Oggi, quel tipo di comportamento potrebbe essere finanziato, perché non vengono analizzate le transazioni bancarie. E penso che in futuro questa posizione diventerà indifendibile.
AG. E la nuova generazione di banche digitali? Sono culturalmente più vicine a un credito basato sull’open banking?
GC. Lo spero, per le ragioni che ho appena nominato. Ci sono molte neobanche che hanno costruito un’ottima reputazione nei depositi e hanno attratto molti clienti. Ma per fare soldi, nel banking, devi lavorare sul margine di interesse netto.
Una delle cose che facciamo è stringere partnership con aziende di questo tipo per aiutarle a lanciare servizi di finanziamento.
Abbiamo una offerta embedded di lending, dove ci integriamo nei sistemi di un partner ed eroghiamo in white label per conto loro. O possiamo semplicemente fornire loro la tecnologia, che utilizzano al loro interno. E rieccoci all’origine “credit tech” del nostro business.
Questa è una traduzione dell'articolo originale uscito su InclusiveMoney.com
