Caso de estudio EFL: Como EFL logra incrementar la eficiencia en

Caso de estudio EFL: Como EFL logra incrementar la eficiencia en el
proceso de financiamiento a pequeñas y medianas empresas
Banco BTPN – Indonesia
Resumen ejecutivo
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El banco BTPN, el 4to mayor prestamista de micro, pequeña y mediana empresa en
Indonesia, se asoció con EFL para aprovechar mejor los análisis de información crediticia
y optimizar sus procesos de selección crediticia.
EFL trabajó con el banco BTPN para rediseñar sus procesos de desembolso de préstamos
en torno a la herramienta de score EFL, posibilitando una toma de decisiones más rápida
y pudiendo así mejorar la distribución de recursos.
Este proceso de rediseño resultó en una reducción de 79% del tiempo total de
desembolso de créditos.
Motivado por los resultados preliminares, el banco BTPN decidió emprender el proceso
facilitado por EFL en su red de más de 600 sucursales.
Reducir la dependencia del banco BTPN en métodos subjetivos y que supongan un ahorro
importante de tiempo de evaluación crediticia, posibilitó una mejor adjudicación de recursos
mediante la filtración anticipada de solicitantes de alto riesgo. La Figura 1, a continuación,
demuestra el impacto que tuvo el implementar la tecnología de score crediticio de EFL en las
primeras etapas de análisis crediticio en el tiempo total necesario promedio de principio a fin del
banco BTPN.
Figura 1 Impacto del score EFL en el tiempo total necesario de principio a fin
La tecnología de EFL le permitió al banco BTPN reducir su tiempo total necesario para
desembolsos en un 79%, de 6.3 días a 1.3 días en promedio y permitió así ahorros importantes
en costes y estimó un 20% de ingresos en el portafolio de micro empresas.
Visión General de los Socios
Un mercado indonesio cambiante
La cuarta nación más populosa de la tierra, Indonesia, tiene uno de los mercados más grandes y
de crecimiento más rápido en el mundo en lo relacionado a servicios financieros en la base de la
pirámide. Sin embargo, a pesar de que es el caso de muchos mercados emergentes, los
prestamistas de Indonesia tradicionalmente se han enfocado en el segmento de ingresos altos
de la población, donde los riesgos y costes para proporcionar el servicio a los clientes son
proporcionalmente más bajos. Como resultado, las clases media y baja, que principalmente son
informales o independientes, han sido históricamente marginadas por las instituciones
financieras de Indonesia.
De hecho, en el 40% más pobre de la población,
al año menos del 7% de indonesios acceden a
préstamos por parte de instituciones financieras
formales. Por otro lado, casi el 45% de la misma
población con ingresos bajos obtienen un
préstamo de amigos y familiares. Esta disparidad
sugiere que hay una tremenda demanda de
capital de trabajo en las incipientes clases media
y baja en Indonesia, pero hasta la fecha esa
demanda no ha se podido satisfacer.
En los últimos años, sin embargo, el acceso a las
finanzas ha empezado a expandirse. Una
creciente necesidad de servicios financieros en
los segmentos con ingresos medios y bajos ha
presionado a muchas instituciones financieras a
que cambien sus estrategias y busquen
nuevos modelos para atender a la parte más
baja de la pirámide económica.
Figura 2 Tipos de préstamos en Indonesia
La importancia del tiempo necesario para desembolsos en el mercado masivo de préstamos
La transición de atender a relativamente pocos clientes con altos ingresos netos a una más amplia
base de clientes de bajos ingresos representa una estupenda oportunidad para las instituciones
financieras, pero también presenta grandes retos en términos de atender a esta población de
bajo consumo de manera eficiente.
Más específicamente, las presión por tiempos de desembolso más rápidos (TAT en inglés) en el
segmento de micro empresas es el desafío central para los prestamistas en mercados emergentes
porque los préstamos más pequeños son proporcionalmente más costosos de atender que para
el caso de préstamos más grandes. Como sugiere un reporte del Centro para el Desarrollo Global
(Center for Global Development): “Un préstamo de 100 dólares no cuesta diez veces menos que
la gestión de un préstamo de 1000 dólares. Así que mientras más pobre sea el solicitante, mayor
será el costo por dólar prestado”. Esta desproporción en los altos costes operativos más tiempos
totales necesarios prolongados se deriva de dos fuentes principales:
Evaluaciones sensibles al tiempo: Sin herramientas automatizadas para evaluar el riesgo de los
solicitantes de crédito, las instituciones financieras del segmento de micro empresas están
forzadas a basarse en procesos sensibles al tiempo como entrevistas con vecinos y familiares para
determinar a quién es seguro prestarle o no.
Pobre segmentación y distribución de recursos: Debido a que muchas instituciones financieras
enfocadas a clientes de micro empresas confían en unos cuantos componentes tediosos de
evaluación crediticia, no son capaces de filtrar particularmente clientes de riesgo al comienzo del
proceso. Esto significa que ellos se encargan de todos los costos de evaluación de todos los
solicitantes, aún si ellos desisten, conllevando a una mala adjudicación de procesos y,
evidentemente, pérdida de tiempo.
Para aquellas instituciones financieras que están trabajando por capturar esa increíble
oportunidad de prestar en la base de la pirámide, el descubrir nuevas formas de reducir el tiempo
total necesario para desembolso no solo es importante para la última línea, sino que también es
esencial para atraer y mantener a clientes con alto potencial en un ya saturado mercado.
Un masivo mercado en crecimiento de prestamistas
Fundado en 1958, el banco BTPN se ha enfocado la mayor parte del tiempo en ofrecer servicios
financieros y préstamos a pensionistas. Después de una adquisición realizada en 2008 a cargo de
la firma de capital privado Texas Pacific Group (TPG), el banco BTPN identificó una considerable
oportunidad de crecimiento en el mercado a gran escala y se enfocó en micro, pequeñas y
medianas empresas con préstamos entre 400 y 17 000 dólares americanos. Al realizar préstamos
primordialmente a negocios informales que corresponden a las dos terceras partes de la fuerza
laboral del país, el banco BTPN
cuadruplicó el tamaño de su
portafolio de micro, pequeña y
medianas empresas entre 2009 y
2011 a 4.6 trillones de rupias (500
millones de dólares americanos).
Hoy en día, el banco atiende a más
de 150 000 micro, pequeña y
Figura 3 Red de sucursales del BTPN en todo Indonesia
medianas empresas a lo largo de su red de más de 600 sucursales, y los préstamos a las micro,
pequeña y mediana empresas conforman casi el 25% del total de préstamos del banco.
A medida que el banco BTPN se ha expandido, ha buscado formas innovadoras de reducir el
tiempo total necesario de desembolso al impulsar herramientas automatizadas y analíticamente
rigurosas. Además, con operaciones prestatarias a lo largo de una extensa red de sucursales y
casi 80 000 miembros del personal, el banco ha buscado nuevas formas de asegurar la
consistencia en sus procesos de aprobación crediticia.
Resumen del Proyecto
El banco BTPN se asoció con EFL en setiembre de 2012 para ayudar a administrar un mejor
análisis de crédito y optimizar sus procesos de revisión crediticia. EFL empezó por implementar
su modelo tradicional de score psicométrico con una aplicación de score que fue desarrollada
utilizando la vasta base de datos existente de clientes del banco BTPN. Al integrar variables
psicométricas con el modelo de score del banco BTPN, EFL fue capaz de alcanzar capacidades
predictivas más allá de aquellas variables psicométricas o de la información de la aplicación por
sí solas. De manera más específica, EFL pudo segmentar a los clientes en un rango de morosidad
de hasta 10 veces de diferencia entre el más bajo y el más alto y permitió una mejor evaluación
y mitigación del riesgo crediticio en el portafolio de las micro, pequeña y medianas empresas del
banco BTPN.
Además de usar la herramienta de score crediticio de EFL para entender mejor y mitigar el riesgo
crediticio, el banco BTPN buscó impulsar los medios analíticos de EFL para reducir el tiempo total
necesario para el desembolso de sus préstamos
Disección de un proceso de revisión crediticia de un mercado de préstamos a gran escala
EFL y el banco BTPN comenzaron analizando cuidadosamente cada paso del proceso de revisión
crediticia al nivel de sucursal. Como muchas instituciones financieras, el proceso del banco BTPN
constaba de 3 fases principales: selección, verificación y aprobación. Estas fases hicieron que el
tiempo total necesario sea de más de 6 días.
Selección inicial y de ventas – 3 días: Los agentes de ventas reunen información básica del cliente
y aseguran que el negocio del cliente cumpla con los requerimientos mínimos básicos definidos
por el banco BTPN.
 Tiempo actual con el cliente: 1 hora (aprox.).
 Principio del cuello de botella: Disponibilidad del Agente de crédito para llevar a cabo una
visita de seguimiento.
Verificación – 2 días: Los agentes de crédito verifican el tiempo total necesario y gastos mensuales
de los clientes, su capacidad de pago y valor hipotecario. Esto requiere más pericia que la de la
visita de ventas.
 Tiempo actual con el cliente: 1.5-2 horas (aprox.).
 Principio del cuello de botella: Atraso de los límites de tiempo de los clientes para
empezar con el proceso de aprobación.
Proceso de aprobación – 1.3 días: El personal bancario toma la decisión final de aprobación,
establece los términos que se le ofrecerán al cliente y realizará el desembolso del préstamo.
 Tiempo actual requerido: 30-45 minutos (aprox.).
 Principio del cuello de botella: Establecimiento del precio y términos después de la
negociación requerida entre el Agente de crédito y personal de riesgo crediticio más
experimentado.
Figura 4 Proceso original de aprobación de préstamos del banco BTPN
Figura 5 Método1: Administrar la solicitud EFL durante la Fase de verificación
El impulso de EFL para la optimización de las operaciones
EFL y BTPN condujeron dos métodos separados para incrementar la eficiencia con la herramienta
de EFL.
Método 1: Administrar la aplicación EFL durante la fase de verificación
En este método, el agente de crédito administra la solicitud EFL en una tablet durante la fase de
verificación, seguido de un proceso de selección inalterado en el cual al agente de crédito reúne
información básica y verifica que el solicitante cumpla con el criterio mínimo del banco. El score
EFL se usa para informar las decisiones de préstamo y establecer los costos y términos en la fase
final de aprobación.
Método 2: Administrar la solicitud EFL durante la Fase de selección
En este método, la solicitud EFL se administra en una tablet desde el primer contacto con el
cliente potencial durante la fase de selección. Luego de completar la solicitud, el agente de
crédito recibe una decisión por parte de EFL segmentando al solicitante como alto, medio, bajo
o rechazado. A aquellos que se encuentren dentro de este último segmento, se les declinará la
solicitud sin mayor revisión. Para aquellos que se encuentren en cualquier de los otros tres
segmentos, el agente de créditos calcula los términos del préstamo y los costos a través de una
aplicación adicional que se encuentra en la tablet, y permite que en ese momento se pueda
realizar la aprobación condicional del préstamo. Durante la siguiente fase de verificación, el
agente de crédito confirma la información provista por el solicitante durante la fase de selección
y envía la solicitud para que se realice el desembolso.
Figura 6 Método2: Administración de la solicitud durante la Fase de selección
Resultados
El Banco BTPN realizó una prueba piloto de estos dos métodos en ciertas sucursales para evaluar
su impacto en el tiempo total necesario para desembolso y en la eficiencia global.
Resultados del Método 1: Administrar la solicitud EFL durante la Fase de verificación
El integrar la solicitud EFL en la fase de verificación logró una reducción significativa en el tiempo
requerido durante la fase final de aprobación. Al usar el sistema de score automatizado de EFL
para establecer los términos y costos, a diferencia de confiar solo en el el juicio propio del
personal de riesgo crediticio, el banco BTPN redujo el tiempo de la fase de aprobación de 1.3 días
a 0.3 días, lo que representa una reducción del 77%.
Esta disminución en el tiempo de aprobación produjo una reducción del 16% en el tiempo total
necesario para los clientes aprobados, de 6.3 días a 5.3 días.
Figura 7 Impacto del Método 1 en el Tiempo total necesario
Resultados del Método 2: Administrar la solicitud EFL durante la Fase de selección
El introducir la solicitud EFL en la fase de selección cambió, fundamentalmente, cada una de las
tres fases de revisión crediticia del banco BTPN.
Fase de selección: Al permitir que los agentes de crédito puedan realizar aprobaciones
condicionales sin confiar solamente en procesos de evaluación tediosos y subjetivos, EFL permitió
una disminución del 83% en el tiempo de selección, de 3 días a tan solo medio día.
Fase de verificación: Ya que muy pocos solicitantes lograban pasar la fase de selección, los
agentes de crédito pudieron administrar su tiempo de manera más juiciosa entre la menor
cantidad de solicitantes en la fase de verificación y confiar menos en métodos de verificación que
quiten mucho tiempo, permitiendo así una disminición del 77% en el tiempo de verificación de 2
días a tan solo medio día.
Fase de aprobación: Finalmente, como fue en el caso del Método 1, el modelo de score crediticio
optimizado de EFL le permitió al banco BTPN tomar decisiones mucho más rápidas e informadas
en la fase de aprobación y permitió así una reducción del 77% en el tiempo de aprobación, de 1.3
días a tan solo 0.3 días.
En suma, estos cambios se tradujeron a una reducción del 79% en el tiempo total necesario para
desembolsos, yendo de 6.3 días a solo 1.3 días.
Figura 8 Impacto del Método 2 en el Tiempo total necesario
La herramienta de score psicométrica de crédito de EFL produjo ganancias significativas de
eficiencia y disminución importante en el tiempo total necesario para desembolsos, al permitir
que el banco BTPN no se base en métodos de evaluación subjetivos que quitan mucho tiempo y
al permitir la mejor adjudicación de recursos a los solicitantes de alto riesgo. Además, la
introducción del sistema de EFL ha asegurado una mejor consistencia operacional en todas las
sucursales de prueba, una ganancia significativa para una institución financiera de rápido
crecimiento con una extensa red de sucursales.
Mirando hacia el futuro
Motivados por los primeros resultados, el banco BTPN ha decidido implementar el Método 2 tal
cual se describió anteriormente y logró tiempos totales necesarios para desembolsos más
rápidos y con mayor consistencia operacional en toda su red de sucursales. Además, la
implementación del modelo de score de EFL ha reducido la necesidad de personal administrativo
de trastienda de BTPN, permitiéndole al banco redistribuir los recursos en roles en los que
pueden ver al cliente cara a cara y los que generen más ingresos. El próximo año, este cambio
permitirá el incremento del 20% de agentes crediticios, así como también un incremento
proyectado del 20% en los ingresos anuales correspondientes al portafolio de micro empresas
del banco BTPN.