QUASH, startup que ayuda a las instituciones financieras a aprobar créditos con el menor riesgo, levanta 3.7 MDD

QUASH, una startup que utiliza la inteligencia artificial para hacer que el crédito sea más accesible sin incrementar el riesgo para las instituciones financieras, levantó una ronda de financiamiento por 3.7 millones de dólares, liderada por inversionistas reconocidos en Silicon Valley como Alex Porto de Riverwood Capital, Barak Kaufman de Insight Partners, así como las firmas de capital de riesgo HTwenty, G2 Momentum y Q Capital.

Esta compañía fue fundada en 2019 y más del 70% de sus clientes se encuentran en México y Brasil. “Vimos una oportunidad de negocio en una banca que necesitaba apoyo para tomar mejores decisiones, no solo para aumentar la aprobación de créditos, sino para moldearlos a su forma y acercar productos financieros específicos a sus usuarios”, indica Yoel Gavlovski, founder y CEO de QUASH.

Este levantamiento de capital le permitirá a la startup ampliar sus servicios a más de 1,000 instituciones financieras en los próximos tres años. Actualmente, cuenta con modelos pre entrenados para 14 productos financieros, los cuales son alimentados por más de 30 millones de transacciones provenientes de 10 países de Latinoamérica.

“Son necesarias nuevas herramientas de análisis de la solvencia crediticia de las personas. Es decir, encontrar formas en las que el crédito se vuelva mucho más accesible para la mayoría de las personas, pero sin que haya un riesgo controlado para las instituciones financieras detrás de esos financiamientos. Con la tecnología actual y los avances en materia de inteligencia artificial (IA) es posible dotar a las empresas de criterios más precisos para la preselección de sujetos de crédito, eficientando el proceso de toma de decisiones lo cual llevará a una industria financiera más sólida y con mayor potencial de crecimiento”, explica Gavlovski.

“Las Financieras que no utilicen Inteligencia artificial y datos alternativos no van a lograr mantenerse competitivos”, Leon Palafox, Head of Artificial Intelligence de Algorithia.

Mejores decisiones, mejores empresas

Argumenta que los modelos de QUASH están entrenados para apoyar en la toma de decisiones a los Directores de Riesgo de Crédito y a los Directores Comerciales de las instituciones financieras, quienes utilizan diversos mecanismos estadísticos para determinar productos financieros específicos.

“Más del 80% de los usuarios que solicitan un crédito no alcanzan el umbral de solvencia con los modelos internos que utilizan los bancos. Lo que nosotros hacemos es analizar atributos, características, dimensiones, intereses, demografía y comportamientos de esos mismos usuarios para que obtengan un crédito sin que esto represente un mayor riesgo para las instituciones, en síntesis, vamos más allá de un simple score para aprobar servicios financieros”, puntualiza el CEO de QUASH.

Bancos y fintech

Con este levantamiento, QUASH no sólo busca llegar a más instituciones bancarias; sino también a fintechs, un sector que ha crecido más de 26% en los últimos 12 meses y en donde hasta el cierre del 2022 se contabilizaron 650 empresas  en el país, según registros de del Finnovista Fintech Radar 2023.

“Nuestro motor de crédito está diseñado para instituciones que quieren prestar y no tiene data; o bien ya cuentan con data pero no han utilizado la Inteligencia Artificial de forma correcta o instituciones grandes que requieren un complemento para su modelo de riesgo. En QUASH evaluamos tanto los datos predictivos (con los que ya cuentan las empresas) como los alternativos (información que se obtiene de cruce de datos de la industria)”, precisa el CEO y fundador de QUASH.

Además de mejorar la toma de decisiones en el análisis de riesgo crediticio, QUASH ayuda a las instituciones a automatizar sus procesos y disminuir el tiempo de respuesta al cliente final.  

“Hay un impulso notable por crear productos y servicios financieros que sean accesibles a poblaciones más grandes. Sin embargo, es necesario que ese impulso venga acompañado de una gestión inteligente del riesgo. Es decir, no se trata de dar créditos por darlos, sino encontrar un justo medio, en el cual se puedan ofrecer financiamientos específicos que necesitan las personas”, concluye Gavlovski.