La firma especializada en «compra ahora, paga después», con un crecimiento anual de 250 por ciento.
Las fintech buscan aprovechar el potencial del uso de Inteligencia Artificial (IA) para lograr eficiencias. Mediante el aprendizaje automático y análisis de datos, las fintech tienen el objetivo de automatizar procesos complejos, como la evaluación de riesgos crediticios y la detección de fraudes.
En este escenario, Nelo una firma especializada en un modelo de crédito basado en “compra ahora, paga después” anunció recientemente que tuvo su primer trimestre rentable, junto con un crecimiento de ingresos anual de 250%, principalmente impulsado por la implementación de IA.
El modelo de negocio de Nelo busca ofrecer la flexibilidad de realizar compras sin saldos revolventes. En entrevista, el cofundador y director general de la firma, Kyle Miller. explicó que optaron por este modelo al ser más sencillo para los usuarios saber cuándo y cuánto necesitan pagar en el futuro, además, su objetivo como firma es que sus usuarios realicen sus compras y pagos dentro de su aplicación.
Miller agregó que este modelo ha contribuido al aumento de las transacciones a un total de 8 millones de compras realizadas a través de su aplicación y financiadas por la firma.
“Lanzamos el producto hace tres años, entonces somos una empresa nueva y ¿cómo es posible que seamos rentables?, identificamos dos razones: una es nuestro producto, que es importante para nuestros usuarios, es claro con el número de usuarios y transacciones que tenemos, y dos, que somos una empresa de tecnología”, señaló Miller.
La firma indicó que uno de los aspectos fundamentales de su operación fue su enfoque respecto al uso de IA, por el empleo de modelos de aprendizaje automático y análisis de datos para evaluar el comportamiento de sus clientes y mejorar su modelo de calificación de crédito. Alejandro Villalobos, vicepresidente de finanzas y alianzas de Nelo, comentó que esta estrategia ha demostrado ser efectiva para identificar señales claras de comportamiento y mitigar el riesgo crediticio.
Fuente: El Economista
