La economía de China está creciendo a su tasa más baja en más de 30 años, pero si las casi 40 millones de pequeñas y medianas empresas (PYME) del país pudiesen superar la falta de acceso a la financiación, ellas podrían convertirse en un poderoso motor de dinamismo económico. ¿Pueden los innovadores digitales cerrar la brecha de financiación de las PYME?
El gobierno de China ciertamente lo ha intentado. Desde el 2005, los encargados de la formulación de políticas se han esforzado por ampliar el acceso a servicios financieros para las PYME y los hogares de bajos ingresos. Las medidas han incluido el establecimiento de más de 8.000 empresas de microcrédito, incremento de los requisitos regulatorios que los bancos deben cumplir anualmente con respecto a la concesión de préstamos a las PYME, y la reducción obligatoria en la tasa de interés promedio para los préstamos PYME en un punto porcentual anual durante los años 2018 y 2019.
Sin embargo, a pesar de esos esfuerzos, sólo el 20% de las PYMES chinas obtienen alguna vez préstamos de los bancos. Una razón para ello es que las PYME, aunque numerosísimas, no siempre son fáciles de encontrar, debido a su pequeño tamaño y encontrarse geográficamente diseminadas. Una razón más importante es que muchos bancos no pueden emplear eficazmente un sistema de fijación de precios basado en el mercado para las PYME.
Teniendo en cuenta que la PYME china promedio sobrevive menos de cinco años, no se puede afirmar que prestarles no sea riesgoso.
Sin embargo, la reducción obligatoria de los costos de los préstamos otorgados a las PYME significa que los bancos no pueden utilizar las tasas de interés como un mecanismo para compensar los riesgos más altos que enfrentan, y el gobierno no ha ofrecido subsidios compensatorios.
Si bien los bancos más grandes probablemente se han ajustado mediante subsidios cruzados, los bancos más pequeños no tienen esa opción. Para ellos, prestar a las PYME significa arriesgar la salud de sus balances. Además, se requiere que los empleados del banco asuman la responsabilidad de por vida por todos los préstamos de dudosa recuperación. Por lo tanto, en lugar de arriesgarse a conceder préstamos morosos (NPL, por sus siglas en inglés), muchos bancos simplemente mienten con respecto a cumplir con el requisito regulatorio.
Pero incluso si los reguladores no exigieran tasas de interés artificialmente bajas para las PYME, los bancos tendrían dificultades para implementar una fijación eficaz de precios de riesgo. Los modelos tradicionales de calificación crediticia enfatizan el historial financiero y los activos fijos (garantías) del prestatario, así como cualquier garantía gubernamental implícita. Las PYME generalmente no tienen ninguna de estas cosas.
Por lo tanto, el desafío que se plantea es doble. Con el objetivo de alentar a los bancos a prestar más, las autoridades chinas deben permitir que las tasas de interés de préstamos sean más flexibles, en lugar de imponer requisitos de tasas de interés excesivamente bajas que aumenten la vulnerabilidad de los balances de los bancos. Al mismo tiempo, los bancos deben encontrar formas eficaces de realizar evaluaciones del riesgo de las PYME.
Un enfoque innovador se centra en la “información sin confirmar fuera de línea, también llamada ‘información suave’, es decir, el comportamiento y las relaciones sociales de los empresarios. Los bancos comerciales más pequeños – como los bancos de Tailong, Taizhou y Mintai en la provincia de Zhejiang – ya están utilizando este enfoque para orientar su concesión de préstamos a las PYMES.
Pero la verdadera revolución en la evaluación de riesgos de las PYME está ocurriendo en línea. Una plataforma tecnológica registra datos sobre las huellas digitales de los usuarios; la computación en la nube permite compartir información relevante; y el aprendizaje automático, también llamado aprendizaje de las máquinas, estimula la velocidad, la eficiencia y la precisión.
Según las investigaciones del Instituto de Finanzas Digitales de la Universidad de Pekín y el Banco de Pagos Internacionales, tales modelos de puntuación de créditos basados en la tecnología son mejores para predecir el riesgo de incumplimiento de los préstamos concedidos a las PYME en comparación con los modelos tradicionales utilizados por los bancos, por al menos tres razones. En primer lugar, los nuevos modelos incluyen variables de comportamiento e indicadores de red, que son más estables que la información del balance. En segundo lugar, utilizan algunos datos de transacciones en tiempo real – incluyendo los flujos de caja y el entorno empresarial – en lugar de indicadores financieros mucho menos actualizados. Y, en tercero lugar, los métodos de aprendizaje automático pueden capturar mejor las relaciones interactivas no lineales entre las variables individuales que los modelos lineales tradicionales de los bancos.
La naturaleza de “cola larga” de la tecnología digital ofrece una ventaja adicional. Una vez establecida la plataforma, el costo marginal de atender a clientes adicionales es casi nulo. Los dos principales proveedores de pagos móviles de China – Alipay de Alibaba y WeChat Pay de Tencent – ya tienen cada uno alrededor de mil millones de clientes.
Y, por supuesto, la tecnología digital trabaja a gran velocidad. Los bancos en línea que son pioneros en este enfoque – WeBank, MYBank, y XWbank – procesan las solicitudes de préstamos casi al instante. La unidad empresarial dedicada a préstamos para las PYME de MYBank desarrolló el modelo “310”, en este modelo el llenado del formulario de solicitud en línea toma menos de tres minutos; una vez aprobado, el dinero está en la cuenta Alipay del prestatario en un segundo; y no hay intervención humana en todo el proceso.
Aprovechando las innovaciones digitales, WeBank, MYBank y XWbank otorgan en la actualidad cada una alrededor de diez millones de préstamos personales o para PYMES al año, a pesar de que cada una de dichas instituciones tiene sólo entre 1.000 a 2.000 empleados. Y, sus tasas de morosidad rondan el 1%.
Sin duda, hay desafíos que superar – comenzando con la desigualdad de datos. Sin embargo, esta desigualdad de datos continúa siendo una de las limitaciones más graves para los bancos tradicionales, los cuales se centran sólo en los récords financieros del pasado, a diferencia de los bancos en línea, que utilizan datos más variados. WeBank utiliza mayor cantidad de datos provenientes de las redes sociales; MYBank depende en gran medida de los récords de comercio electrónico; y XWBank, un sistema bancario abierto, toma información de otras plataformas tecnológicas. Por lo tanto, alguien sin historial crediticio aún puede acceder a la financiación basada en, por ejemplo, sus récords en las redes sociales.
Con respecto a los clientes que carecen por completo de una huella digital, los bancos en línea han estado desarrollando estrategias para que los clientes puedan construirla. Por ejemplo, un banco en línea puede conceder un préstamo muy pequeño a un prestatario sin ningún registro de datos en línea. A medida que el prestatario devuelve gradualmente los préstamos y se comunica con el banco, él llega a establecer una huella digital.
Desde tiempo atrás China ha reconocido la importancia que reviste el incrementar el acceso de las PYME a la financiación. Ahora, los bancos en línea están proporcionando la solución que el país necesita. Esto podría ser una bendición no sólo para el crecimiento económico y la innovación, sino también para una mayor inclusión financiera: en China y más allá de las fronteras de este país.
Huang Yiping, a former member of the Monetary Policy Committee of the People’s Bank of China, is Professor of Economics and Finance at the National School of Development and Director of the Institute of Digital Finance, Peking University, and a member of the International Monetary Fund’s External Advisory Group on Surveillance. Traducción del inglés: Rocío L. Barrientos.