1
00:00:00,837 --> 00:00:02,838
¿Cuánto necesitan saber de una persona

2
00:00:02,862 --> 00:00:05,396
antes de sentirse cómodos
al darles un crédito?

3
00:00:06,044 --> 00:00:08,499
Supongan que querían prestar USD 1000

4
00:00:08,523 --> 00:00:11,277
a la persona que está sentada 
dos filas detrás de Uds.

5
00:00:11,277 --> 00:00:13,322
¿Qué tendrían que saber de esa persona

6
00:00:13,346 --> 00:00:15,347
antes de sentirse cómodos?

7
00:00:15,347 --> 00:00:19,215
Mamá vino hacia EE.UU. desde India
con casi 40 años.

8
00:00:19,614 --> 00:00:21,046
Es médica en Brooklyn,

9
00:00:21,070 --> 00:00:25,293
y a menudo permite a amigos y vecinos
realizar consultas de salud,

10
00:00:25,317 --> 00:00:27,546
y puedan pagar de inmediato o no.

11
00:00:27,955 --> 00:00:31,162
Recuerdo encontrar a sus pacientes
y a ella en el supermercado

12
00:00:31,186 --> 00:00:32,337
o en la acera,

13
00:00:32,360 --> 00:00:35,201
y a veces le pagaban en el momento

14
00:00:35,225 --> 00:00:36,583
por las citas anteriores.

15
00:00:36,607 --> 00:00:37,846
Ella les daba las gracias,

16
00:00:37,870 --> 00:00:40,591
y les preguntaba por 
sus familias y su salud.

17
00:00:41,466 --> 00:00:44,718
Les daba crédito 
porque confiaba en ellos.

18
00:00:45,122 --> 00:00:47,489
La mayoría somos como mi mamá.

19
00:00:47,899 --> 00:00:50,762
Daríamos crédito a alguien conocido

20
00:00:50,786 --> 00:00:52,182
o que vive cerca.

21
00:00:52,206 --> 00:00:55,910
Pero la mayoría quizá 
no le prestaría a un extraño

22
00:00:55,934 --> 00:00:59,000
a menos que sepamos algo de ellos.

23
00:00:59,634 --> 00:01:03,337
Los bancos, las tarjetas de crédito
y otras instituciones financieras

24
00:01:03,361 --> 00:01:05,621
no nos conocen a nivel personal,

25
00:01:05,645 --> 00:01:08,524
pero tienen formas 
de confiar en nosotros,

26
00:01:08,548 --> 00:01:10,873
mediante nuestra calificación crediticia.

27
00:01:10,873 --> 00:01:13,138
Nuestra calificación crediticia
se crea mediante

28
00:01:13,138 --> 00:01:17,572
la agregación y el análisis de datos 
de crédito de consumo público.

29
00:01:17,596 --> 00:01:20,837
Y gracias a eso tenemos
más o menos un acceso fácil

30
00:01:20,861 --> 00:01:23,305
a los bienes y servicios que necesitamos,

31
00:01:23,329 --> 00:01:26,173
desde electricidad hasta 
la compra de una casa,

32
00:01:26,197 --> 00:01:28,654
o tomar un riesgo y abrir un negocio.

33
00:01:29,561 --> 00:01:30,722
Pero...

34
00:01:30,746 --> 00:01:35,113
hay 2500 millones de personas en el mundo

35
00:01:35,137 --> 00:01:37,223
que no tienen calificación crediticia.

36
00:01:37,247 --> 00:01:40,271
Eso es un tercio de la población mundial.

37
00:01:40,930 --> 00:01:42,185
Y no la tienen

38
00:01:42,209 --> 00:01:45,470
porque no existen 
registros formales de ellos,

39
00:01:45,494 --> 00:01:46,858
no tienen cuentas bancarias,

40
00:01:46,882 --> 00:01:48,376
ni historial crediticio,

41
00:01:48,400 --> 00:01:50,412
ni números de la seguridad social.

42
00:01:50,412 --> 00:01:52,371
Y por no tener calificación crediticia,

43
00:01:52,371 --> 00:01:56,876
no tienen acceso al crédito
ni a productos financieros

44
00:01:56,900 --> 00:01:58,746
que puedan mejorar sus vidas.

45
00:01:59,509 --> 00:02:01,571
No son de confianza.

46
00:02:02,968 --> 00:02:06,138
Por eso queríamos encontrar
una forma de crear confianza

47
00:02:06,162 --> 00:02:10,213
y abrir el acceso financiero
de estos 2500 millones.

48
00:02:10,771 --> 00:02:13,232
Y creamos una aplicación móvil

49
00:02:13,232 --> 00:02:17,552
que construye una calificación crediticia
mediante datos del móvil.

50
00:02:18,345 --> 00:02:22,755
Hoy hay más de mil millones de móviles
inteligentes en los mercados emergentes.

51
00:02:22,755 --> 00:02:25,813
Las personas los usan 
igual que nosotros.

52
00:02:26,235 --> 00:02:29,188
Envían textos a sus amigos,
buscan instrucciones,

53
00:02:29,188 --> 00:02:30,670
buscan en Internet,

54
00:02:30,670 --> 00:02:33,127
e incluso hacen 
transacciones financieras.

55
00:02:33,127 --> 00:02:36,353
Con el tiempo, estos datos 
se capturaron con los móviles

56
00:02:36,377 --> 00:02:40,172
y proveen una foto muy rica
de la vida de la persona.

57
00:02:41,002 --> 00:02:43,302
Nuestros clientes 
nos dan acceso a estos datos

58
00:02:43,302 --> 00:02:46,442
y los captamos mediante
nuestra aplicación móvil.

59
00:02:46,446 --> 00:02:49,160
Eso nos ayuda a entender la solvencia

60
00:02:49,160 --> 00:02:53,835
de personas como Jenipher, dueña de 
un pequeño negocio en Nairobi, Kenia.

61
00:02:54,290 --> 00:02:59,173
Jenipher tiene 65 años, y durante décadas
ha tenido un puesto de comida

62
00:02:59,197 --> 00:03:01,255
en el distrito central de negocios.

63
00:03:01,897 --> 00:03:05,050
Tiene tres hijos que mandó
a la escuela profesional,

64
00:03:05,050 --> 00:03:07,644
y además es líder de su chama local,

65
00:03:07,668 --> 00:03:09,131
o grupo de ahorro.

66
00:03:09,609 --> 00:03:11,532
Al puesto de Jenipher le va bien.

67
00:03:11,556 --> 00:03:15,000
Lo suficiente cada día
como para cubrir sus gastos.

68
00:03:15,024 --> 00:03:17,392
Pero no tiene seguridad financiera.

69
00:03:17,842 --> 00:03:20,582
Cualquier emergencia podría 
forzarla a endeudarse.

70
00:03:20,887 --> 00:03:22,734
No tiene ningún ingreso discrecional

71
00:03:22,758 --> 00:03:24,996
para mejorar la forma 
de vida de su familia,

72
00:03:25,020 --> 00:03:26,259
para emergencias,

73
00:03:26,283 --> 00:03:28,956
o para invertir en el 
crecimiento de su negocio.

74
00:03:30,065 --> 00:03:33,291
Si Jenipher quiere crédito,
sus opciones son limitadas.

75
00:03:33,443 --> 00:03:35,111
Podría obtener un microcrédito,

76
00:03:35,135 --> 00:03:38,979
pero tendría que formar un grupo que 
pudiera dar fe de su credibilidad.

77
00:03:39,003 --> 00:03:41,975
Y aun así los montos de los préstamos
serían demasiado pequeños

78
00:03:41,999 --> 00:03:44,256
para realmente tener 
un impacto en su negocio,

79
00:03:44,280 --> 00:03:46,568
un promedio de unos USD 150.

80
00:03:47,525 --> 00:03:50,043
Los usureros son siempre una opción,

81
00:03:50,067 --> 00:03:54,017
pero con tasas de interés
superiores al 300 %,

82
00:03:54,041 --> 00:03:55,595
son un riesgo financiero.

83
00:03:56,079 --> 00:04:00,064
Y como Jenipher no tiene garantía 
ni historial de crédito,

84
00:04:00,088 --> 00:04:03,875
no puede ir a un banco
y pedir un préstamo comercial.

85
00:04:04,331 --> 00:04:05,654
Pero un día,

86
00:04:05,678 --> 00:04:09,656
el hijo de Jenipher la convenció
de descargar nuestra aplicación

87
00:04:09,680 --> 00:04:10,931
y solicitar un préstamo.

88
00:04:11,407 --> 00:04:13,946
Jenipher respondió algunas
preguntas en su teléfono

89
00:04:13,970 --> 00:04:17,964
y nos dio acceso a unos pocos
datos clave de su dispositivo.

90
00:04:18,560 --> 00:04:19,899
Y esto es lo que vimos.

91
00:04:20,392 --> 00:04:21,891
Las malas noticias primero.

92
00:04:22,996 --> 00:04:27,762
Jenipher tenía un saldo de ahorro bajo
y ningún antecedente de préstamo anterior.

93
00:04:28,395 --> 00:04:29,546
Estos factores

94
00:04:29,570 --> 00:04:32,596
habrían lanzado una señal de 
alerta a un banco tradicional.

95
00:04:32,620 --> 00:04:35,351
Pero había otros datos en 
su historia que nos mostraron

96
00:04:35,375 --> 00:04:38,706
una imagen mucho más rica 
de su potencial.

97
00:04:39,342 --> 00:04:40,493
Por un lado,

98
00:04:40,517 --> 00:04:44,372
vimos que ella hizo llamadas 
regulares a su familia en Uganda.

99
00:04:45,629 --> 00:04:48,086
Pues bien, resulta 
que los datos muestran

100
00:04:48,110 --> 00:04:50,844
un aumento del 4 % en el reembolso

101
00:04:50,868 --> 00:04:55,604
en las personas que constantemente
se comunicaban con contactos cercanos.

102
00:04:56,657 --> 00:04:57,816
También pudimos ver

103
00:04:57,840 --> 00:05:00,648
que aunque ella viajaba 
mucho a lo largo del día,

104
00:05:00,672 --> 00:05:03,403
en realidad tenía patrones
de viaje bastante regulares:

105
00:05:03,427 --> 00:05:06,562
o estaba en su casa
o en su puesto de comida.

106
00:05:07,315 --> 00:05:11,302
Y los datos muestran
un aumento de 6 % en el reembolso

107
00:05:11,326 --> 00:05:13,713
en clientes que son consistentes

108
00:05:13,737 --> 00:05:16,346
en el lugar donde pasan 
la mayor parte de su tiempo.

109
00:05:17,349 --> 00:05:19,930
También pudimos ver
que se comunicaba mucho

110
00:05:19,954 --> 00:05:22,302
con muchas personas diferentes
durante todo el día

111
00:05:22,326 --> 00:05:24,668
y que tenía una fuerte red de apoyo.

112
00:05:25,287 --> 00:05:26,680
Nuestros datos muestran

113
00:05:26,704 --> 00:05:31,384
que las personas que se comunican
con más de 58 contactos diferentes

114
00:05:31,408 --> 00:05:34,309
es más probable que sean 
buenos prestatarios.

115
00:05:34,333 --> 00:05:35,602
En el caso de Jenipher,

116
00:05:35,626 --> 00:05:39,669
se comunicaba con 89 personas diferentes,

117
00:05:39,693 --> 00:05:42,944
lo que mostró un 9 % de 
aumento en su reembolso.

118
00:05:43,888 --> 00:05:47,655
Estos son solo algunos de 
los miles de datos diferentes

119
00:05:47,679 --> 00:05:50,912
que miramos para entender
la solvencia de una persona.

120
00:05:51,397 --> 00:05:54,470
Y después de analizar todos
estos datos diferentes,

121
00:05:54,494 --> 00:05:56,466
asumimos el primer riesgo

122
00:05:56,490 --> 00:05:58,533
y le dimos un préstamo a Jenipher.

123
00:05:59,370 --> 00:06:02,696
Este es un dato que no encontraríamos
en un registro de papel,

124
00:06:02,720 --> 00:06:05,288
o en cualquier registro 
financiero formal.

125
00:06:05,720 --> 00:06:07,508
Pero demuestra confianza.

126
00:06:08,193 --> 00:06:09,954
Al mirar más allá del ingreso,

127
00:06:09,954 --> 00:06:12,661
podemos ver que las personas 
en los mercados emergentes

128
00:06:12,661 --> 00:06:16,044
que pueden parecer un riesgo
impredecible en la superficie

129
00:06:16,068 --> 00:06:20,294
en realidad están dispuestas
y tienen capacidad de reembolso.

130
00:06:21,334 --> 00:06:26,519
Los registros de crédito nos ayudaron
a dar más de 200 000 créditos en Kenia

131
00:06:26,543 --> 00:06:28,140
contando solo el año pasado.

132
00:06:28,164 --> 00:06:31,466
Y nuestras tasas de reembolso
están por encima del 90 %

133
00:06:31,490 --> 00:06:36,785
que, por cierto, están en línea con las 
tasas de pago bancarias tradicionales.

134
00:06:37,564 --> 00:06:40,473
Con algo tan simple como 
una calificación crediticia

135
00:06:40,497 --> 00:06:44,012
le damos a las personas el poder
de construir su propio futuro.

136
00:06:44,647 --> 00:06:47,954
Nuestros clientes han usado sus 
préstamos para gastos familiares,

137
00:06:47,978 --> 00:06:49,835
emergencias, viajes,

138
00:06:49,859 --> 00:06:52,831
y para invertir de nuevo en 
el crecimiento de sus negocios.

139
00:06:53,792 --> 00:06:57,264
Ahora están construyendo 
mejores economías y comunidades

140
00:06:57,288 --> 00:06:59,612
donde más gente puede tener éxito.

141
00:07:00,664 --> 00:07:03,392
En los últimos dos años,
usando nuestro producto,

142
00:07:03,416 --> 00:07:07,600
Jenipher ha aumentado
sus ahorros el 60 %.

143
00:07:07,624 --> 00:07:10,276
También puso dos puestos 
de comida adicionales

144
00:07:10,300 --> 00:07:13,377
y ahora está haciendo planes
para poner su propio restaurante.

145
00:07:13,401 --> 00:07:16,805
Pidió un préstamo de pequeña empresa
en un banco comercial,

146
00:07:16,829 --> 00:07:21,554
porque ahora tiene el historial 
crediticio para demostrar que lo merece.

147
00:07:22,038 --> 00:07:24,953
Vi a Jenipher en Nairobi 
la semana pasada,

148
00:07:24,977 --> 00:07:28,228
y me dijo lo emocionada
que estaba de empezar.

149
00:07:28,252 --> 00:07:29,540
Me dijo:

150
00:07:30,178 --> 00:07:35,657
"Solo mi hijo creía que podía hacer esto.
Yo no creía que esto fuera para mí".

151
00:07:36,250 --> 00:07:38,536
Ella ha vivido toda su vida

152
00:07:38,560 --> 00:07:42,853
creyendo que había una parte
del mundo cerrada para ella.

153
00:07:43,536 --> 00:07:47,892
Nuestro trabajo ahora es abrir
el mundo para Jenipher

154
00:07:47,916 --> 00:07:52,111
y para los miles de millones como ella
que merecen confianza.

155
00:07:52,135 --> 00:07:53,294
Gracias.

156
00:07:53,318 --> 00:07:57,650
(Aplausos)