El Programa de Protección de Cheques (PPP) estaba destinado a ayudar a todas las pequeñas empresas a sobrevivir a la pandemia, pero hasta que las fintechs entraron en el juego, las empresas de propiedad negra carecían de acceso. Un estudio de 2021 expone las tres razones principales por las que las fintechs fueron las más eficaces a la hora de llegar a esta comunidad desatendida, y lo que todos los prestamistas pueden aprender de estos resultados. En esta serie de blogs de 3 partes ofrecemos una visión de este estudio que cambia el juego y nuestra opinión sobre cómo las fintechs sirven mejor a las comunidades subcapitalizadas.
Cuando el Programa de Protección de Cheques terminó, las cifras revelaron el verdadero impacto que los prestamistas online no bancarios tienen en la comunidad de pequeñas empresas desatendidas. Mientras que los prestamistas fintech representaron sólo el 17,4% de todos los préstamos PPP, fueron responsables del 53,6% de los préstamos PPP a las empresas de propiedad negra. Las empresas de propiedad negra tenían unos 12 puntos porcentuales más de probabilidades de obtener su préstamo PPP de un prestamista fintech.
Un estudio de la Universidad de Nueva York titulado "Automation in Small Business Lending Can Reduce Racial Disparities: Evidence from the Paycheck Protection Program" (La automatización de los préstamos a las pequeñas empresas puede reducir las disparidades raciales: pruebas del programa de protección de los cheques de pago), señala tres razones principales por las que las tecnologías financieras pudieron financiar a tantos propietarios de pequeñas empresas desatendidas que solicitaron el programa de protección de los cheques de pago: los importes de los préstamos, la creación en línea y la eliminación del sesgo humano y estadístico.
Este artículo se centra en la tercera razón.
La automatización de la suscripción y la toma de decisiones elimina los sesgos humanos
Cuando la tecnología, que no depende de la revisión manual, decide qué préstamos priorizar, la equidad es un resultado claro. El sistema de una fintech no tiene en cuenta el nombre del solicitante ni la foto del carné de conducir, que se identifican como factores comunes que hacen que el ojo humano asocie a un solicitante con una raza concreta. Los algoritmos de la fintech solo ven los números.
El estudio de la Universidad de Nueva York utilizó varios métodos para identificar áreas de animadversión racial en comunidades de todo el país. Entre las herramientas que utilizaron se encuentran las búsquedas en Google con sesgo racial, los registros de segregación de viviendas locales y encuestas recientes como la encuesta Nationscape y el Test de Asociación Implícita, que miden los niveles de sesgo hacia los afroamericanos en determinadas comunidades. ¿Los resultados? Incluso en las zonas de mayor animadversión racial, la automatización bancaria tiene un efecto positivo en las tasas de préstamo a las empresas de propiedad negra.
De hecho, en las zonas con mayor grado de animadversión racial, las empresas de propiedad negra eran especialmente propensas a obtener sus préstamos PPP de prestamistas fintech.
Cuanto más automatización adoptó cada categoría de prestamista durante la APP, más equitativos fueron. En todos los tipos de prestamistas, la incorporación de la automatización en varios pasos de sus procesos aumentó la proporción de préstamos PPP del prestamista a las empresas de propiedad negra entre un 4,4 y un 12%.
Las condiciones y garantías incorporadas al PPP subvierten la discriminación estadística
Tanto la discriminación humana como la estadística afectan al acceso de los empresarios afroamericanos a los préstamos responsables. Cuando todas las demás variables del crédito empresarial son iguales, las comunidades minoritarias experimentan históricamente tipos de interés más altos y tasas de aprobación más bajas porque sus préstamos se consideran más arriesgados para los prestamistas.
Los criterios del programa PPP proporcionaron un caso de prueba perfecto para el impacto de separar los estereotipos estadísticos de la ecuación. Las condiciones y garantías de la APP neutralizaron las preocupaciones sobre el riesgo crediticio y demostraron que esas preocupaciones son falsas. En aras de la eficiencia, el tamaño de los préstamos de la APP se determinó únicamente en función de las cifras de la nómina, y no hubo variación en otros términos del contrato. Además, los préstamos estaban garantizados al 100% por el gobierno federal, por lo que los prestamistas no tenían que preocuparse por el riesgo crediticio.
El sesgo estadístico también supone falsamente que los solicitantes pertenecientes a minorías tienen más probabilidades de cometer fraude. Esto también se demostró falso. Mientras que las empresas de tecnología financiera originaron la mayor parte de las solicitudes de APP fraudulentas (46%), la proporción de préstamos fraudulentos de los negros fue equivalente a la proporción de los negros en todas las solicitudes de APP. No eran ni más ni menos propensos a cometer fraude que los demás.
Los prestamistas que se preocupan por las prácticas equitativas tienen mucho que aprender de las Fintech
El hecho de que los algoritmos de suscripción se alimenten de datos sesgados sigue siendo una preocupación válida. La mayoría de los datos sobre préstamos que se utilizan para definir los préstamos "buenos" frente a los "malos" se basan en préstamos concedidos mayoritariamente a hombres blancos. Diversificar el conjunto de datos es un elemento importante para la concesión de préstamos equitativos, sin duda. Sin embargo, ahora se ha demostrado que la mejor manera de incorporar comunidades más diversas de propietarios de empresas al conjunto de datos es aumentar la automatización.
Al fin y al cabo, el objetivo final es encontrar más formas de decir "sí" a las empresas propiedad de mujeres y personas de color.
Haga clic aquí para leer la primera parte, sobre cómo los altos volúmenes de préstamos de menor cuantía se adaptan al modelo fintech y a la comunidad empresarial de propietarios negros.
Haga clic aquí para leer la segunda parte, sobre cómo las fintechs superan las limitaciones geográficas de acceso al capital.
Mientras que las fintechs fueron el prestamista PPP número uno para la comunidad negra, las CDFIs, que son impulsadas por la misión y activas en las comunidades desatendidas, fueron el número dos. Lendistry es ambas cosas. Lendistry, un prestamista dirigido por afroamericanos, es la única CDFI con automatización de principio a fin y una huella de préstamo nacional. Lendistry SBLC, LLC, una subsidiaria de propiedad absoluta de Lendistry, ofrece préstamos SBA 7(a) de $50K-$5MM en todo el país. Haga clic aquí para ponerse en contacto con el equipo financiero de Lendistry.