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Kredito crea un modelo de predicción de comportamientos de pago con la lA de Google Cloud

PRINCIPALES RESULTADOS
  • Democratiza el acceso a datos en todas las áreas

  • 99,8% de precisión en el modelo de predicción de comportamientos de pago

  • 9 mil millones de data points analizados para predecir comportamientos

  • Reducción de la carga de trabajo de la base de datos principal

La empresa creó un data lake en la nube que ayudó a mejorar el análisis de datos y la evaluación de riesgos para brindar mejores soluciones financieras a sus clientes

Kredito, la fintech chilena pionera en la entrega de créditos en línea sin papeleos y en la creación de evaluaciones automáticas para clientes, tiene como objetivo ofrecer herramientas financieras a empresas pequeñas y medianas para potenciar su desarrollo y ayudarlas a gestionar sus finanzas de manera eficiente. 

Fundada en 2019 y con 24 empleados, es la primera startup chilena en desarrollar una cuenta digital pensada específicamente para emprendedores, en un mercado muy competitivo, donde los actores principales son bancos tradicionales. 

Su valor agregado es que utilizan la tecnología para optimizar y automatizar procesos, de forma tal que los costos relacionados al realizar operaciones sean mínimos. De esa manera, ofrecen servicios a un costo menor y de manera más rápida que los competidores.

Plataforma de Kredito
Imagen de la plataforma de Kredito - Foto: Divulgación/Kredito

Hacia un mejor análisis de datos y riesgos

Uno de los principales desafíos que enfrentó Kredito en su camino de crecimiento fue el análisis de los datos. En sus comienzos, la fintech contaba con una base de datos que hacía difícil analizar la gran cantidad de información sin afectar la experiencia de usuario. 

Además, la empresa buscaba mejorar su motor de evaluación de riesgos, clave para seguir brindando soluciones financieras adaptadas a las necesidades de las pequeñas y medianas empresas. Para ello, pusieron el foco en la adopción de soluciones que los ayudaran a potenciar las estrategias de Machine Learning.

A inicios de 2023, luego de evaluar diferentes herramientas, Kredito se decidió por las soluciones de Google Cloud y comenzó su proyecto de implementación de un data lake.

Soluciones que potencian el uso de los datos

Kredito llevó adelante su proceso de implementación durante los meses de febrero y marzo de 2023, respaldados por la facilidad de uso de las soluciones de Google Cloud, que no requieren de las habilidades de un programador para ser desplegadas. 

Para abordar sus desafíos de análisis de datos, Kredito implementó BigQuery, que simplificó la adopción del data lake, y los ayudó a analizar datos de manera rápida y precisa, reducir el tiempo de inactividad y tomar mejores decisiones en las diversas áreas de negocio. Asimismo, pudieron integrar los datos de BigQuery con herramientas externas para automatizar sus envíos de campañas de marketing.

Además, utilizan Looker para centralizar los datos provenientes de distintas fuentes, como AWS y MongoDB, y analizarlos de manera más eficiente a través de funciones de Machine Learning (ML). 

Al contar con una arquitectura serverless, los servicios de Google Cloud nos permiten tener una gran flexibilidad y escalabilidad, así como automatizar tareas de manera eficiente, lo que nos lleva al desarrollo más ágil de nuevas funcionalidades y productos.

Sebastián Robles

Co-founder & CEO, Kredito

Finalmente, Kredito adoptó las soluciones PubSub y Dataflow, para la migración de datos de manera incremental, y Dataform, para obtener datos en distintas etapas y gestionar consultas SQL de manera centralizada y con control de versiones.

Así, en sólo dos meses, llevaron su infraestructura a un nivel flexible y escalable que se adaptó fácilmente a los casos de uso específicos de marketing, ventas, operaciones, riesgo y legal de la empresa. Asimismo los empleados pueden acceder a los datos más rápidamente sin necesidad de involucrar a otro equipo, por lo que pueden agilizar sus labores. 

Además, estas herramientas garantizan una mejor seguridad de los datos al gestionar lo que los equipos pueden o no hacer según sus roles, y controlar el acceso para mantener una política de datos consistente.

Un modelo de ML orientado al negocio

Vertex AI nos permitió sacar conclusiones muy valiosas sobre el riesgo e identificar variables alternativas del comportamiento de nuestros clientes. Así, hemos desarrollado un modelo de altísima precisión gracias a la cantidad de data points analizados.

Sebastián Robles

Co-founder & CEO, Kredito

Con Google Cloud, Kredito también fue capaz de llevar adelante un modelo de predicción de comportamientos de pago, que añadió un gran valor al negocio.

A partir de la implementación de Vertex AI, combinada con la capacidad de BigQuery, la empresa potenció su motor de evaluación de riesgos y mejoró su capacidad de predicción del comportamiento de los clientes.

Mediante el análisis de 9 mil millones de data points, Kredito entrenó un modelo de ML generativo que les permitió lograr una precisión del 99,8% en su predicción de comportamientos de pago, con una tasa de positivos reales del 100% y un altísimo umbral de confianza.

Así, con una mejor evaluación del riesgo y de la capacidad de pago, la fintech ayudó a las micro, pequeñas y medianas empresas a acceder con más agilidad y mejores resultados al capital de trabajo con instituciones financieras del mercado de capitales.

Datos que añaden valor al negocio

Gracias a la implementación de Google Cloud, Kredito ahora cuenta con herramientas fáciles de utilizar, que se integran entre sí y con otras soluciones en la nube, lo que les brindó una escalabilidad más fácil de gestionar. 

Hoy, todas las áreas de la empresa pueden consultar los datos relacionados con su negocio y tomar decisiones más informadas. Así, pueden cruzar datos de distintas fuentes para encontrar comportamientos interesantes y obtener información en tiempo real, y analizar datos históricos para predecir comportamientos a futuro.

Al disponibilizar este uso más simple de los datos, junto a un mayor control de seguridad, se liberó más tiempo para el equipo de desarrolladores, quienes ya no deben ocuparse de la consulta de datos y ahora pueden enfocarse en otras tareas que agreguen valor al negocio. Además, la empresa notó una disminución importante en la carga de trabajo de su base de datos principal. 

“Dado que contamos con el apoyo de Google Cloud, pudimos construir una arquitectura que nos ofrece bastante valor y hace justo lo que necesitamos, sin gastar de más. Además, nos ayudó a crecer en usuarios y tomar mejores decisiones de productos”, señaló Sebastian Robles, Co-founder y CEO de Kredito.

Un futuro de posibilidades basado en IA

En un escenario de grandes avances en el área de la inteligencia artificial, Kredito planea ampliar sus estrategias de IA del motor de evaluación de riesgos a otras áreas de la empresa; por ejemplo, la agilización de las consultas en BigQuery en base a lenguaje natural. 

La empresa continúa evaluando las diferentes opciones de servicios y herramientas de Google Cloud para seguir ampliando la lista de posibilidades de lo que pueden hacer en la nube.

Con el apoyo de Google Cloud, desde Kredito buscamos democratizar el acceso al capital con soluciones de inteligencia artificial que superen el sistema tradicional de scoring.

Sebastián Robles

Co-founder & CEO, Kredito

Kredito es una fintech chilena, pionera en la entrega de créditos en línea sin papeleos y en la creación de evaluaciones automáticas para clientes, comprometida a ofrecer un sistema más justo para las pymes.

Industria: Servicios financieros

Ubicación: Chile

Productos: Google Cloud, BigQuery, Dataflow, Dataform, Looker, PubSub, Vertex AI


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