Cómo PayJoy aceleró aprobaciones y redujo el riesgo de su cartera con AltScore.
La fintech de crédito al consumo en Ecuador integró datos alternativos a sus modelos de machine learning, logrando evaluar perfiles sin historial en 35 segundos.
Agenda una demoCrédito al consumo en mercados emergentes.
PayJoy es una fintech que permite a clientes en mercados emergentes acceder a smartphones y productos financiados. En Ecuador, gran parte de su base de clientes no tiene historial crediticio formal — lo que hacía imposible evaluarlos con modelos tradicionales.
Modelos tradicionales que no veían al cliente real.
PayJoy necesitaba originar más crédito sin aumentar su exposición. Pero los modelos convencionales dejaban fuera a quienes más lo necesitaban.
Puntos clave:
- Clientes sin historial crediticio formal que los modelos tradicionales no podían evaluar.
- Perfiles calificados automáticamente como alto riesgo, limitando aprobaciones.
- Mayor exposición a fraude sin datos suficientes para segmentar con precisión.
- Rentabilidad y sostenibilidad del negocio comprometidas por decisiones basadas en información incompleta.
De perfiles invisibles a aprobaciones en segundos.
PayJoy implementó AltScore para potenciar sus modelos de scoring. Al complementar la información tradicional con datos aplicables al 99% de la población, lograron evaluar solicitudes en segundos y segmentar con mayor precisión — incluso a clientes sin historial financiero formal.
El resultado es un proceso más justo y meritocrático que fomenta la inclusión financiera, reduce la fricción en la originación y sienta las bases para un crecimiento escalable.
Más inclusión, menos riesgo y fraude.
Evaluadas con datos alternativos en tiempo real.
Modelos más precisos para evaluar riesgo real.
Menor exposición sin sacrificar aprobaciones.
¿Quieres resultados como estos?
Habla con nuestro equipo y descubre cómo AltScore puede transformar tu operación.