Crowdlending, big data, redes sociales y riesgo de crédito: un cóctel potencialmente explosivo

Que prestar mal puede tener consecuencias pésimas para la economía es algo que ya hemos comprobado con la crisis de 2008. Lo que no tiene pase es que se hayan (presuntamente) establecido mecanismos de control que eviten que las entidades financieras realicen operaciones crediticias de alto riesgo y al mismo tiempo se esté creando otra vía de financiación al margen del sistema financiero tradicional que favorece precisamente eso: el préstamo de alto riesgo.  Lo peor no es eso, sino que, como explicaré, puede haber efecto sistémico a la banca tradicional.

Me refiero a la financiación colectiva o crowdfunding: muchas personas (físicas o jurídicas), denominadas inversores, aportan pequeñas cantidades para la financiación de un proyecto que puede ser empresarial o de consumo llevado a cabo por el receptor de los fondos denominado promotor de la financiación. Hay muchas modalidades, pero me detengo en la que se realiza a través de un contrato de préstamo con interés denominada crowdlending o préstamo en masa, a la que también presté atención en este post.

Y me centro en el préstamo en masa por ser  la modalidad que más ha recaudado en España habiendo aumentado un 69% en 2017  respecto al año anterior. Se trata de un fenómeno que está en pleno auge a nivel mundialy a nivel europeo, el crowdlending al consumo (P2P consumer lending) también es la modalidad de crowdfunding que prevalece

Una de las razones del éxito ha sido que permite el acceso al crédito a personas excluidas por la banca tradicional. La estabilidad del sistema financiero se ve comprometida cuando el prestamista se comporta de forma irresponsable utilizando recursos procedentes de los depositantes y presta a personas que no podrán devolver los fondos. Aparentemente este riesgo no existe con las plataformas de financiación participativa que se limitan a intermediar entre los fondos que aporta el inversor y el promotor de la financiación, pero no captan ni incluyen como activo en sus balances el capital prestado por el inversor. Los recursos pasan directamente del prestamista al prestatario y la plataforma es un mediador que se limita a poner en contacto a quienes demandan financiación con los que la ofrecen. Cumplirían la misma función que otras plataformas intermediarias en línea como Ebay o Airbnb.

Por ello, las plataformas de crowdlending o de financiación participativa (en adelante, PFP), quehan sido reguladas en España en la Ley de Fomento de Financiación empresarial(en adelante LFFE), constituyen una fuente de financiación que escapa de los requerimientos regulatorios de la banca tradicional porque formalmente no captan fondos reembolsables del público en forma de depósito y no están sujetas al grado de supervisión que las entidades de crédito por más que deban ser autorizadas por la Comisión Nacional del Mercado de Valores (CMNV). Y por ello el prestamista no se beneficia del fondo de garantía de depósitos.

Al margen de su estructuración técnica, lo que no se puede negar es que a través de estas plataformas los particulares y empresas pueden sobreendeudarse. Que fluya el crédito es importante para el crecimiento económico por favorecer el consumo y la creación de puestos de trabajo fruto de la financiación de empresas. La idea no es mala, pero si no se diseña adecuadamente su régimen jurídico, los riesgos que presentan no son desdeñables y a ellos me voy a referir en este post.

Hay que aclarar que las plataformas son empresas, mediadores que ocasionalmente pueden financiar proyectos siempre que no superen el 10% de la financiación solicitada. Esta duplicidad de funciones ya me parece censurable. La ley establece que deben ser neutrales y no hacer recomendaciones de inversión. Malamente se cumple esto si la propia plataforma apuesta por invertir recursos propios en “algunos” proyectos. Esto desnaturaliza su papel de “mediador” que se deduce de su definición legal y su papel “híbrido” complica su régimen jurídico.

El problema clave es ¿Quién está obligado a evaluar el riesgo de crédito, a evaluar la solvencia del promotor de la financiación o prestatario?

Parece lógico que la PFP, al ser un mero mediador, no tenga la obligación de evaluar la solvencia ya que como regla no padecen el riesgo de crédito por no ser financiadoras. Sin embargo, la LFFE les permite prestar este “servicio auxiliar” de evaluar el riesgo de crédito.De no asumir esta obligación voluntariamente, será el prestamista o inversor el obligado a hacerlo. Pero todas las plataformas están ocupándose voluntariamente de prestar este servicio, entre otras razones, porque muchas veces son también financiadoras, algo que no se les debería haber permitido.

Las PFP establecen un scoring crediticio, clasificando a los promotores o prestatarios en función de su prima de riesgo, lo que incidirá en el tipo de interés.

¿Por qué todas las PFP asumen voluntariamente la obligación de evaluar la solvencia?

Sencillamente porque les interesa y además la ley les permite financiar. Los intereses de las plataformas y de los prestamistas o inversores no están alineados.La PFP no sufre el riesgo de crédito, salvo que actúe como financiador, ni está obligada a publicar los datos de morosidad.Como intermediarias, lo que les interesa es que se publiquen proyectos de financiación, que aumenten los usuarios para generar efectos en red. Esto les garantiza ingresos por comisiones.

Este planteamiento ya nos suena porque es lo que pasó con la crisis hipotecaria y la cesión de crédito subprime.

¿Qué datos utilizan para evaluar la solvencia?

Las PFP no pueden acceder a datos de solvencia patrimonial fiables. No pueden acceder a la Central de Información de Riesgos del Banco de España (conocida como CIRBE) porque no son entidades declarantes que es a las que se les permite el acceso.

En los credit bureaus privados solo constan datos negativos de solvencia patrimonial por lo que las PFP no pueden saber qué deudas tiene asumidas el promotor o prestatario. Un deudor que no es moroso puede ser insolvente por tener mucho pasivo asumido. Las PFP no pueden conocer el nivel de endeudamiento del prestatario, deben fiarse de lo declarado por el prestatario que puede mentir impunemente y la PFP no es responsable de la veracidad de la información. De nuevo, que en España no se regulen los ficheros positivos invita a las PFP a evaluar el riesgo con datos poco fiables.

Pero lo que es peor,la eventual morosidad de los prestatarios que incumplen no consta en ningún sitio salvo que voluntariamente las PFP la declaren a los ficheros privados de solvencia. Y, por supuesto, tampoco consta en la CIRBE. Así, cuando un prestatario está endeudado a través de una plataforma o es un moroso empedernido,  esta información no consta en CIRBE  y la banca tradicional puede prestar a ese moroso o a ese sobreendeudado porque no tiene manera de conocer esos datos.De hecho, para atraer usuarios, la publicidad de la plataforma MyTripleA es que “no consume CIRBE”.Hay, por tanto, posible efecto sistémico a la banca tradicional. No hay que olvidar que prestamistas o inversores pueden ser particulares, pero también bancos y otros inversores institucionales.

 ¿Con qué datos evalúan las plataformas el riesgo de crédito?

Lo están haciendo con las técnicas de Big Data, utilizando datos en fuentes accesibles al público, y a datos hechos públicos por su titular, como pueden ser los datos presentes en redes sociales o información generada en internet. Es la denominada prima de riesgo social.

A través de la información presente en redes se trata de deducir rasgos de la personalidad del solicitante que permitan hacer predicciones acerca de su VOLUNTAD DE PAGO. El principio, “dime qué amigos tienes y te diré quién eres”está en el corazón de del desarrollo de la tecnología financiera o Fintech en la que se enmarcan las PFP. De hecho, existen empresas dedicadas exclusivamente a ofrecer esta PRIMA DE RIESGO SOCIAL.

 Así, por ejemplo, NEO FINANCE utiliza el número y la calidad de las conexiones en Linkedin del solicitante con los trabajadores de su empresa para predecir la estabilidad en el empleo y los ingresos futuros. Utiliza los contactos del solicitante con ejecutivos de otras empresas para calcular la probabilidad de que, si perdiera empleo obtuviera otro en poco tiempo.  Otra plataforma como LENDDO, utiliza el número de seguidores de Facebook, las características de los mismos, su nivel educativo, su empleador. A partir de los datos de su red social y la localización geográfica, calcula la probabilidad de impago del crédito. Si alguno de sus amigos deja de pagar, esto afecta negativamente a su probabilidad de obtener un crédito. Parece increíble, pero esto es lo que hay.

¿Cómo se tratan estos datos?

Utilizando técnicas de Big Data, es decir,el almacenamiento y análisis de grandes cantidades y variados datos usando técnicas de inteligencia artificial, es decir, por sistemas informáticos capaces de realizar tareas que tradicionalmente han requerido la inteligencia humana, particularmente, a través de su subcategoría que es la técnica de machine learning o aprendizaje automático de máquinas.

Estas técnicas crean sistemas que aprenden automáticamente, es decir, a través de algoritmos se analizan datos, identificando patrones complejos de forma que se puedan predecir comportamientos de forma automática

Se trata de establecer relaciones entre datos (por ejemplo, árboles de decisión) para posteriormente calcular correlaciones que permiten hacer predicciones. En nuestro caso, la decisión a tomar es la concesión o no de un préstamo tras la predicción de que el solicitante es solvente y con voluntad de pago. Con estas técnicas, el tiempo medio de resolución de una solicitud de un préstamo es de 8 segundos.

El poder predictivo de los modelos de valoración del riesgo basados en estos nuevos tipos de datos no se ha probado ampliamente, pero es el instrumento que están utilizando las PFP y los inversores no tienen conocimiento de qué datos se tienen en cuenta para evaluar la solvencia. Tampoco el promotor o prestatario sabe que su “rastro social” puede suponer que no le den financiación.  Todo ello, sin contar, los problemas que se plantean desde la aplicación de la legislación de protección de datos.

Si son mediadores, deben tener un estatuto jurídico como tales mediadores y no poder financiar. Como mediadores, las PFP no deben evaluar el riesgo de crédito porque su incentivo no es a la calidad del crédito sino a la cantidad y, además, no tienen acceso a datos de solvencia fiables. Si no prestan el servicio subyacente, tampoco deberían evaluar el riesgo con base en datos opacos creando falsa apariencia de solvencia para generar mercado.

Si evalúan el riesgo, la transparencia es fundamental: deben publicar sus datos de morosidad y los datos que han tenido a la vista para evaluar el riesgo. Si se les permite evaluar el riesgo, deben de poder acceder a CIRBE y deben estar obligadas a declarar datos de morosidad y ratio de endeudamiento.

Actualmente, la opacidad de su actuación coloca a las plataformas en VENTAJA COMPETITIVA respecto de la banca tradicional lo que puede incentivar a ésta a realizar también préstamos de alto riesgo para “poder competir”, algo que se ha puesto de relieve en un informe del Financial Stability BoardComo la regulación en materia de préstamo responsable de la banca tradicional no ha mejorado mucho, podemos encontrarnos en el mismo contexto que vio nacer la crisis de 2008, tal y como ya se ha denunciado. No podemos atacar una enfermedad y al mismo tiempo soltar un virus para “crear otra”. Es como si no pudiera crecer las economías si no hay préstamo de alto riesgo.

Que tomen nota los prestamistas o inversores de estas plataformas porque este nuevo sistema de financiación está diseñado para que ninguna institución pública asuma ningún tipo de responsabilidad.