Las pequeñas y medianas empresas son fundamentales para la economía mexicana, pero el crédito pyme en México continúa llegando a una proporción reducida de negocios.
Sólo una de cada cuatro empresas mexicanas utiliza crédito de la banca comercial, de acuerdo con datos de Banco de México citados por Ubimia. Al mismo tiempo, la Asociación de Bancos de México estima un potencial de 140,000 millones de pesos adicionales en crédito para las pymes.
¿Por qué existe esa distancia?
En los últimos años se han impulsado distintas iniciativas para ampliar ese acceso. La Asociación de Bancos de México ha promovido la digitalización de pagos y la apertura de cuentas como mecanismos para generar historial transaccional, mientras que el Plan México contempla esquemas de garantías y financiamiento a cadenas productivas. Aun así, la penetración del crédito entre las pymes no avanza al ritmo que requiere la economía.
Para Ubimia, compañía especializada en tecnología, datos e inteligencia artificial para la gestión del crédito, parte del problema está en la dificultad para integrar la información que las instituciones financieras ya tienen disponible para evaluar a las empresas.
Los datos existen, pero se encuentran dispersos entre facturación, cuentas bancarias, burós y otras fuentes que no necesariamente se comunican entre sí.
“La pyme mexicana tiene la información, lo que le falta es que las entidades puedan consumirla. Los datos de facturación, burós y cuenta bancaria ya existen por separado; el reto está en cruzarlos para prestar al cliente que es hoy, no al que fue hace un año”, explicó Diego Rodríguez, director general de Ubimia en México.
Este planteamiento forma parte de una estrategia más amplia de la compañía alrededor del uso de tecnología y datos para la gestión del crédito.
En Hablemos de Dinero ya hemos contado sobre el fortalecimiento de la operación de Ubimia en México.
Crédito pyme en México: tres fuentes para evaluar mejor a las empresas
Ubimia identifica tres fuentes que, analizadas conjuntamente, pueden ofrecer una fotografía más actual de un negocio.
La primera es la facturación electrónica del SAT, que permite estimar ventas reales y observar la concentración de clientes.
La segunda son los burós y agencias, que aportan información sobre el historial y comportamiento de pago.
La tercera es la cuenta bancaria principal, donde quedan registrados cobros, pagos a proveedores, nómina, impuestos, terminales punto de venta y operaciones de factoraje.
El cruce de estas fuentes permitiría estimar las ventas utilizando información del trimestre más reciente en lugar de depender exclusivamente del balance del año anterior.
Según Ubimia, este análisis puede traducirse en hasta 30% más línea de crédito sin modificar la probabilidad de incumplimiento, además de generar oportunidades para instrumentos como factoraje y confirming.
Los datos también pueden anticipar problemas
La información no sólo puede utilizarse para decidir si se otorga un crédito.
De acuerdo con Ubimia, algunos signos de deterioro financiero pueden aparecer primero en la operación cotidiana de la empresa: caídas en las transacciones de terminales punto de venta, cheques devueltos o aplazamientos en pagos de IVA e IMSS.
Al combinar estas señales con información fiscal e historial crediticio, la compañía señala que podrían anticiparse hasta 90 días.
La inteligencia artificial puede utilizarse para ordenar reportes, detectar desviaciones y preparar alertas para los analistas. Sin embargo, la decisión final sobre el crédito permanece en manos de la institución financiera.
“La materia prima para financiar mejor a la pyme ya existe en México. Lo que falta es la fábrica que la procese: un categorizador capaz de convertir el movimiento de una cuenta en información de riesgo comparable”, agregó Rodríguez.
Para Ubimia, ampliar el crédito pyme en México requiere no sólo generar más información, sino aprovechar mejor los datos que las instituciones ya tienen disponibles. El reto para ampliar el crédito pyme en México pasa entonces por convertir información que hoy existe de manera fragmentada en señales útiles para la toma de decisiones. La posibilidad de observar la operación reciente de una empresa permitiría complementar los modelos tradicionales y dar seguimiento a los cambios en su situación financiera a lo largo de la vida del crédito.