Por Gonzalo Martínez Mosquera
Los bancos comerciales cumplen varias funciones. Quizás las más importantes sean servir como plataforma de pagos y dar préstamos. Ambas se encuentran amenazadas por las plataformas digitales.
Las CBDCs
La semana pasada, el Banco Central Europeo aplicó para tener los derechos de propiedad intelectual de la marca “Digital Euro”. Por otro lado, emitió su primer reporte oficial respecto a la posibilidad de lanzar la moneda en formato virtual.
Son pasos concretos hacia el lanzamiento de una CBDC (moneda digital del banco central) en el Viejo Continente. Ya es conocido el caso de China, que promete lanzarla en 2021. Estados Unidos, por su parte, pareciera estar calentando motores con su reciente “Fed Now”.
Recordemos que las CBDC permitirán a los particulares tener un equivalente al efectivo en formato digital y manejarlo a través de su celular. Adicionalmente, dará la posibilidad de tener un ente digital programable e interoperable.
Al tener estas características, una CBDC podría darle una experiencia de uso al ahorrista mucho más amigable que la que podría tener un depósito bancario. Surge la duda, por tanto, si valdrá la pena seguir guardando los ahorros en una caja de ahorro bancaria.
En general, la versión más probable de CBDC sea las que se llaman “híbridas”. En las mismas, el banco central emitirá la moneda digital a distintos intermediarios que se ocuparían de la distribución de la misma y del trato directo con el cliente final.
No necesariamente esos intermediarios van a ser los bancos y, por lo tanto, estos podrían verse ante la amenaza de perder aquel negocio.
Préstamos bancarios
Una duda que surge es si pudiera ocurrir una “corrida” desde los depósitos hacia las CBDC. Según algunos, esto podría generar que los bancos pierdan la capacidad de dar préstamos. Personalmente, no creo que sea el caso.
Más allá de lo antedicho, no me estoy refiriendo a ese tipo de amenazas cuando hablo de los préstamos financieros sino a la que surge frente a la posibilidad de estimar riesgos de default basados en Big Data y Machine Learning.
A finales de septiembre, el Fondo Monetario Internacional (FMI) publlicó un paper en el que muestra que el análisis crediticio basado en aquellas tecnologías podría ser más eficiente que el que se efectúa por los métodos tradicionales.
El estudio se realizó en base 1,8 millones de préstamos otorgados por MYbank entre marzo y agosto de 2017 en China y comparó los resultados obtenidos por el sistema tradicional con los que se hubieran alcanzado mediante el uso de la tecnología.
Recordemos que los pagos digitales y el e-commerce en China son muy comunes gracias a las plataformas AliPay y Alibaba. Por lo tanto, existe muy buena información respecto al comportamiento financiero de los usuarios.
El resultado que se observa es de una mejora de 20% en la asertividad del comportamiento crediticio de los prestatarios versus el que se obtuvo por el análisis tradicional.
Existen otros ejemplos de estudios similares, como el de marzo de 2019 en el cual el Bank for International Settlements (BIS) mostró que, en Argentina, las Big Tech tienen una ventaja informativa en el cálculo del riesgo comparado con las oficinas de crédito tradicionales.
Hay quienes aseguran que revisar, por ejemplo, el historial de comportamiento en Instagram o Facebook podría ser mucho mejor predictor de la factibilidad de default de un préstamo.
La idea es que en vez de estudiar la historia crediticia, los recibos de sueldo, el estado patrimonial del prestatario, etcétera, se supone que si alguien da, por ejemplo, muchos likes a fotos con perritos en Instagram eso podría ser un mejor predictor de cuan buen pagador de préstamos sea la persona.
Un ejemplo claro de cómo las plataformas digitales nos pueden conocer mejor que incluso nosotros mismos se muestra en el reciente documental de Netflix “El dilema de las redes sociales”, que recomiendo enfáticamente.
¿Cómo funciona?
Simple. Se junta la historia de préstamos otorgados y se la cruza con el comportamiento de cada prestatario en Internet (redes sociales, por ejemplo).
El análisis de Big Data permite calcular millones de correlaciones entre actividades de prestatarios en Internet y su historial de pagos. Esto permitiría desarrollar modelos mucho más fiables para el otorgamiento de préstamos exitosos.
Esa coctelera sumada al Machine Learning permiten que, a medida que va pasando el tiempo y se van sumando más datos, el modelo se retroalimenta de información aumentando la asertividad del mismo.
No es de extrañar que Facebook esté interesado en meterse en el mundo de los pagos con su criptomoneda Libra, la cual le permitirá completar el combo necesario: datos de comportamiento en redes más disciplina financiera.
Algo para destacar de este nuevo formato es que, al no necesitar información formal, como por ejemplo un recibo de sueldo en blanco, permitirá una mayor inclusividad financiera para aquellos que trabajan en el sector informal de la economía.
Conclusión
Que los bancos junten las funciones de plataforma de pagos y otorgamiento de créditos es una realidad que no tiene por qué perdurar en el tiempo.
Surgió en su momento cuando las autoridades monetarias vieron que no era conveniente la existencia de muchos signos monetarios, uno por cada entidad prestamista. Es por ello que los bancos centrales regulan a aquellas entidades y le dan licencias a para emitir dinero cuando dan préstamos.
La aparición de las CBDC pone en duda la necesidad de mantener ese esquema. Sumado al hecho de que las plataformas Big Tech podrían tener mejor información para una mejor asignación del crédito es indudable que los bancos se verán amenazados en sus dos funciones más importantes.
Estos deberán adaptarse y tal vez les convenga especializarse, entendiendo que lo que durante décadas fue cierto puede dejar de serlo en el corto plazo. Luchar contra la corriente y no aceptar que les está llegando su “momento Uber” puede ser un error fatal para su futuro.
