La IA y el Big Data ayuda a fomentar la cultura del Buy Now Pay Later o Compra Ahora Paga Después (BNPL), una práctica que se consolida como la opción cada vez más popular entre los consumidores españoles, sobre todo los más jóvenes. Los Millennnials y la generación Z, principalmente, han provocado el auge del modelo BNPL como un método de pago más accesible que les permitan fraccionarlos sin incurrir en los intereses de un crédito tradicional que se consolida en nuestro país. Compañías especializadas en tecnología del dato y la analítica, como Equifax, ya han desarrollado sistemas basados en inteligencia artificial (IA) para que pagar a plazos y sin agobios sea moneda corriente a partir de ahora.
El modelo BNPL se está consolidando como una solución de pago cada vez más popular en España: un 58% de los consumidores ha acudido a él de forma recurrente y dos de cada tres compradores online cambiarían de establecimiento para tener esta opción de pago a plazos, según datos de FLOA y Kantar.
El auge del modelo responde a la demanda por parte de los consumidores jóvenes, sobre todo Millennnials y Gen Z, de métodos de pago más accesibles que les permitan fraccionarlos sin incurrir en los intereses de un crédito tradicional. Las compras de productos tecnológicos, electrodomésticos o viajes lideran la adopción del BNPL. Según Juniper Research, el valor de las transacciones de BNPL aumentará un 106% en todo el mundo de aquí a 2028, impulsado por los avances normativos y el aumento del uso B2B.
el «compra ahora y paga después» es una solución que utilizan los jóvenes, y dirigida tanto a fintechs emergentes, como a proveedores de crédito y entidades bancarias consolidadas
Una de estas plataformas ha sido desarrollada por la compañía Equifax, especializada en datos, analítica y tecnología y líder en el sector de la información crediticia, que se ha puesto en su momento manos a la obra para analizar los retos del modelo Buy Now Pay Later (BNPL) y cómo solventarlos, con la idea de ayudar a las entidades de crédito a optimizar la toma de decisiones, al tiempo que previene el sobreendeudamiento de los usuarios fomentando un sistema de crédito más responsable.
Y es que aunque su adopción está siendo muy muy rápida, este modelo de pagos aún plantea importantes retos. El negocio de las entidades crediticias, basado en márgenes muy ajustados, depende de mantener tasas de impago extremadamente bajas para garantizar su rentabilidad. También necesitan adaptarse a la nueva legislación sobre créditos de consumo que amplía la protección al usuario para evitar el sobreendeudamiento (Directiva Europea UE 2023/2025).
Tal y como lo explica el director general de Equifax Iberia, Jon Egaña, con este contexto actual, «las entidades crediticias necesitan evaluar el riesgo de las solicitudes BNPL en tiempo real, para ofrecer financiaciones seguras sin fricciones en la experiencia del consumidor. Se trata de un mercado muy dinámico en el que Fintechs consolidadas y bancos tradicionales compiten con organizaciones de crédito emergentes y propuestas disruptivas por el mismo trozo de pastel».
EQUIFAX PONE IA Y BIG DATA AL SERVICIO DE PAGO A PLAZOS
La solución que propone la compañía Equifax permite a las entidades financieras evaluar la solvencia de los consumidores que solicitan financiación BNPL y proporciona una «visión clara y precisa del perfil crediticio de cada cliente», según explican.
Las principales ventajas del Risk Score BNPL que destacan incluyen la analítica avanzada, que se basa en una «sólida experiencia de más de 15 años desarrollando modelos de riesgo de crédito y de más de 30 años con el bureau de crédito». También sacan pecho del conocimiento del sector BNPL, e indican que Equifax «es consultada en el 95% de las solicitudes de financiación de BNPLs que tienen lugar en España». Las principales entidades financieras, establecimientos de crédito, y especialistas del segmento BNPL «confían en los datos y modelos predictivos» de la compañía para la toma de sus decisiones crediticias.
El sistema aporta una evaluación instantánea y personalizable. Se trata de una solución que se integra de manera directa con los procesos y pasarelas de pago para obtener resultados en tiempo real y sin fricciones en el proceso de compra. La herramienta enlaza fácilmente con los sistemas de admisión de riesgo del cliente, además de ser personalizable a sus criterios de riesgo específicos.
Las entidades de crédito pueden con este sistema personalizar sus estrategias y tomar decisiones más informadas en función del perfil de riesgo de cada usuario ayudando a reducir los impagos y asegurando la rentabilidad de cada operación
Desde Equifax ponen el foco también en el fomento del crédito responsable. El sistema también trata de proteger a los consumidores de situaciones de sobreendeudamiento y vulnerabilidad, con lo que «se promueve la estabilidad del sistema financiero en España». Y presumen también de la flexibilidad, porque su sistema es aplicable a diferentes casos de uso, como el fraccionamiento de pagos en compras online, la división de cargos en tarjetas de débito o la financiación en el punto de venta, tanto en tiendas físicas como en plataformas digitales.
Por el lado de las entidades de crédito, gracias a la analítica avanzada de la solución, estas pueden personalizar sus estrategias y tomar decisiones más informadas en función del perfil de riesgo de cada usuario ayudando a reducir los impagos y asegurando la rentabilidad de cada operación. También consiguen captar y fidelizar a más clientes al aumentar la tasa de conversión y aceptación, e incrementar las ventas y el valor medio de cada compra, «así como ofrecer condiciones más competitivas a los consumidores finales y a los comercios», según señalan los responsables de Equifax.
Se trata, en definitiva, de una solución dirigida tanto a fintechs emergentes, como a proveedores de crédito y entidades bancarias consolidadas, que les proporciona un input adicional para sus procesos de admisión de riesgos, ofreciendo una visión más completa del perfil de riesgo de cada solicitante ayudándoles a tomar mejores decisiones de crédito.
