Ante el éxito de prestamistas entre particulares como Lending Club y Prosper, muchos prestamistas han experimentado con mecanismos alternativos a la puntuación crediticia.¹ Una de estas alternativas es una mayor dependencia de la información blanda, es decir, datos subjetivos que son difíciles de interpretar sin gestores de préstamos. Sin embargo, los gestores de préstamos no solo son costosos por su remuneración. Sus características —como ser cautelosos o tener poca capacidad— podrían distorsionar sus decisiones de préstamo en perjuicio del prestamista.
Analizo el valor de estos gestores de préstamos utilizando datos de préstamos y reembolsos de 2010–2013 correspondientes a aproximadamente 32.000 prestatarios de un prestamista chino. Este gran prestamista se especializa en préstamos en efectivo sin garantía para hogares y pequeñas empresas. Antes de elegir el importe aprobado, los gestores de préstamos examinan el expediente completo del prestatario, incluidos estados financieros, referencias, notas, puntuaciones crediticias e incluso fotografías.²
Mi artículo para el mercado laboral calcula el valor de contratar a estos gestores de préstamos comparándolos con una alternativa en la que el prestamista solo utiliza información objetiva, como los ingresos y las puntuaciones crediticias (Wang 2014). Es importante señalar que esto no mide el valor de la puntuación crediticia. La fijación de precios basada en el riesgo se utiliza ampliamente desde al menos principios de la década de 1990 (Johnson 1992), y su eficacia no está en duda. Tanto Einav et al. (2013) como Edelberg (2006) aportan pruebas convincentes de la solidez de la puntuación crediticia frente a la evaluación exclusivamente subjetiva. Mi artículo compara a los gestores de préstamos que trabajan junto con la puntuación crediticia con la puntuación crediticia por sí sola.
Aunque las solicitudes de préstamo se asignan aleatoriamente,³ existen diferencias entre los gestores de préstamos. La Figura 1 muestra el importe medio aprobado en función de la calidad crediticia. Obsérvese que el gestor de préstamos A aprueba un importe mayor que el gestor B en todos los niveles. También hay diferencias en la variación del tamaño de los préstamos y en su desempeño. Para explicarlo, presento en el artículo un marco empírico que permite explicar su comportamiento y tener en cuenta las diferencias en la actitud ante el riesgo, la capacidad e incluso el exceso de confianza.
Figura 1. Importe medio del préstamo según la calidad crediticia
Notas: El gráfico muestra los importes medios aprobados de 282 préstamos concedidos por gestores de préstamos en junio de 2012, con una TAE del 48 % y un plazo de 24 meses. Los prestatarios solicitan un importe con una TAE y un plazo de pago preestablecidos, y los gestores de préstamos deciden el importe que se aprueba. A más del 90 % de los prestatarios se les conceden préstamos por importes muy inferiores a los solicitados. La calidad crediticia es una medida interna y patentada del prestamista sobre el riesgo del prestatario. Los valores más altos indican prestatarios más seguros.
A partir de las conclusiones del marco empírico, calibro un algoritmo que solo tiene en cuenta la información objetiva del prestatario y comparo sus resultados con el desempeño real de los gestores de préstamos. La Figura 2 muestra el beneficio adicional por préstamo, en dólares, que aportó cada gestor por encima de esta alternativa. Aunque algunos gestores no son rentables, el principal resultado del artículo es que, en promedio, cada gestor aporta beneficios anuales adicionales equivalentes a tres veces su remuneración.⁴ Esto implica que estos gestores son mucho más rentables que el prestamista cuando opera por sí solo.
Figura 2. Beneficio adicional por préstamo de los gestores frente al algoritmo
Notas: El gráfico muestra la diferencia entre los beneficios de los préstamos gestionados por los gestores y los de un algoritmo que solo tiene en cuenta información objetiva, para aproximadamente 32.000 prestatarios. El algoritmo se calibra utilizando más de 700 datos sobre cada prestatario y los datos reales de reembolso. El gestor de préstamos medio recibe aproximadamente 11 dólares por préstamo, y el beneficio adicional medio supera ligeramente los 35 dólares.
Cabe preguntarse cuánto de este resultado se debe a la eficacia del algoritmo. ¿Podría un algoritmo más predictivo superar a estos gestores de préstamos? Probablemente no, porque el algoritmo se calibra utilizando los datos reales de reembolso del prestatario.[5] Este algoritmo idealizado equivale a elegir una cartera de inversión en 2013 después de observar datos de 2014, lo que significa que los algoritmos alternativos desarrollados en el momento de originar un préstamo probablemente serían peores. Además, el algoritmo tiene en cuenta más de 700 datos sobre cada prestatario, incluidos muchos que podrían excluirse en algunos contextos, como el género, la edad y la etnia.
Conclusión
He sostenido aquí que estos gestores de préstamos son valiosos, pese a sus sesgos y a la existencia de un modelo automatizado de concesión de préstamos con acceso a grandes cantidades de información objetiva y datos de reembolso. En términos más generales, mi artículo para el mercado laboral ofrece un marco empírico para evaluar las contribuciones de la experiencia subjetiva, que puede aplicarse en otros contextos, como los gestores de activos o incluso los asesores de admisiones. Aunque los expertos han sido superados en muchos campos, como el ajedrez y la gestión de fondos de inversión (Gruber 1996), esta es un área en la que el ser humano aún puede vencer a las máquinas.
Este artículo se publica en colaboración con Vox EU. La publicación no implica que el Foro Económico Mundial respalde estas opiniones.
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Autor: James Wang es candidato al doctorado que busca empleo en Economía en la Universidad de Michigan
Imagen: Imagen genérica de una mujer en una oficina usando un ratón de ordenador. OFFPO REUTERS/Catherine Benson
