Cuando lo que había eran bancos locales, la reputación de cada cual en el pueblo era lo que le permitía conseguir un crédito razonable. Pero como las instituciones financieras globales no pueden fiarse de los desconocidos, se creó la calificación crediticia.

Una start-up llamada Lenddo espera devolver el mundo de los préstamos a la época de los bancos locales, pero con un toque moderno. La empresa concede créditos evaluando la credibilidad de una persona a través de su reputación en línea, valorada a través de sitios como Facebook, Twitter y LinkedIn. Para asegurarse de la devolución del préstamo no se apoya en los avales, sino en la presión social entre iguales que se genera a través de esas mismas redes sociales. 

Su mercado objetivo es un sector demográfico al que los bancos ignoran a menudo: los 1.200 millones de personas -la mayoría en países en vías de desarrollo- que forman parte de la emergente clase media mundial pero que siguen teniendo problemas para acceder a créditos porque no tienen un historial crediticio documentado ni informes personales sólidos. “Nuestra teoría es que podemos replicar la dinámica social de la microfinanciación, pero en línea”, afirma el director general de la empresa, Jeff Stewart, refiriéndose a la práctica de hacer pequeños préstamos en efectivo a las personas más pobres del mundo y depender de la responsabilidad entre iguales para asegurarse de mantener la morosidad baja.

Por el momento Lenddo presta unos cientos dólares cada vez–el equivalente a un mes de salario- a solicitantes en Filipinas y Colombia. En mayo recaudó 8 millones de dólares (unos 6,4 millones de euros) de inversores para contratar más ingenieros y expandirse a otros países.

Lenddo cree que existe un gran mercado futuro. Según Stewart solo en México se licenciarán 800.000 ingenieros en los próximos 4 años y muchos de ellos querrán acceder a un crédito por primera vez. Solo se presta dinero para gastos de “importancia vital” como la salud o la educación.

Stewart sostiene que en última instancia Lenddo no es una institución crediticia, sino una empresa tecnológica, y espera que las grandes instituciones financieras usen su plataforma para expandir el acceso en todo el mundo a muchos servicios financieros, desde los créditos hasta los seguros. 

En el corazón de la plataforma de financiación de Lenddo está la tecnología que usa para calcular la puntuación de crédito después de que el usuario dé permiso para acceder a sus cuentas, incluyendo las de Facebook, Gmail, Twitter, LinkedIn y Yahoo.

La empresa depende de tres tipos de algoritmos para evaluar la probabilidad de que una persona devuelva un crédito. Uno valida la autenticidad. Por ejemplo, sería estadísticamente extraño que un supuesto estudiante de ingeniería en Bogotá (Colombia) tuviera pocos amigos en la facultad o nunca escribiera correos que contuvieran determinadas palabras. Otro algoritmo busca pistas de comportamiento y demográficas que predicen la probabilidad de devolución de pagos basándose en patrones de navegación de la Web (algo parecido a lo que hacen los anuncios dirigidos).

Stewart denomina al último elemento “clasificación de páginas para personas”, en referencia al método de Google para proporcionar resultados de búsqueda de gran calidad examinando la credibilidad de los hiperenlaces que le llegan. Lenddo anima a los solicitantes de préstamos a invitar a sus amigos más fiables a apuntarse a que Lenddo los califique y se conviertan así en parte de la “red de confianza” del usuario. Una red de mayor calidad proporciona al solicitante una mejor evaluación por parte de Lenddo.

Y ahí es donde entra en juego la responsabilidad. Una vez concedido el préstamo, Lenddo informará a la red de esa persona si se retrasa en un pago, y la puntuación de los amigos también caerá. En la actualidad, según Stewart, a veces se deniegan los créditos a los solicitantes que aún no tienen una red sólida, algo que será cada vez más fácil si la gente de un país devuelve más créditos Lenddo.

No resulta difícil imaginar un escenario en el que un timador sofisticado pudiera manipular el sistema, por ejemplo creando cuentas falsas o comprometiendo cuentas auténticas. Sin embargo, ni siquiera la calificación crediticia tradicional es perfecta. Durante la crisis financiera, mucha gente optó por no devolver sus créditos sin que su historial y calificación FICO fueran capaces de predecirlo. Stewart afirma que, hasta la fecha, las tasas de devolución han sido superiores al 95 por ciento.

Rodney Nelsestuen, director de investigación sénior en CEB Tower Group afirma que las empresas de informes de crédito y otras instituciones financieras en mercados desarrollados también se están “interesando muchísimo” por explorar cómo los datos sociales y en línea pueden mejorar las calificaciones crediticias y las decisiones de crédito. Pero el trabajo aún está en sus primeras fases y hay preguntas por resolver en los campos de la privacidad y la regulación, afirma Nelsestuen. Mucha gente comparte más información en línea de la que es consciente. Y aunque el valor de esos datos está claro en los sectores de venta y marketing, algunas instituciones financieras quieren ver correlaciones conductuales aún más fuertes antes de usar este método.

Nelsestuen es escéptico. “Todo el mundo es un poco más listo, más rico y más guapo en Facebook”, afirma. “En el sector del crédito… tenemos que ver qué pasa cuando la gente no presenta su mejor cara”, concluye.