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Credit Scoring

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Muchas veces es posible que se hayan preguntado qué es lo que hace que algunas entidades financieras, con solo algunos datos puedan definir si otorgan o no un crédito a una persona, sin realizar un análisis más profundo y extenso. La respuesta viene dada por un indicador numérico que es arrojado por un sistema informático y que muchas veces los propios asesores comerciales no saben explicar a los clientes.

El scoring es una técnica estadística que permite a las entidades financieras “conocer” cómo se comportará un cliente, es decir si realizará el pago o no de su crédito en función de sus características demográficas y económicas. Esto se realiza analizando una base de datos histórica en la que se contrasta las características de todos los clientes pasados, entre los que se encuentran clientes con buen comportamiento de pagos, así como clientes que no pagaron satisfactoriamente sus obligaciones. El análisis de esta base de datos permite con determinados grados de certidumbre poder perfilar las características comunes que definen un perfil más confiable o menos confiable de cliente.

El análisis estadístico se realiza primero a nivel uni-variable y luego multi-variable, de forma que se determine una relación matemática que asigne las ponderaciones correspondientes a cada variable. Clásicamente la metodología involucra una Regresión Logística que permite definir una ecuación que otorga un score, sin embargo también se pueden determinar scores a través de redes neuronales.

Una tabla de score tradicionalmente solo demográfica solicitará variables como las siguientes:

  • Edad
  • Zona geográfica
  • Estado Civil
  • Número se dependientes
  • Nivel de ingresos
  • Profesional Autónomo o Profesional Dependiente

En la medida en la que se cuenten con más datos se puede realizar un modelo mucho más preciso y “rico”. Otras variables interesantes son: Antigüedad laboral, Nivel de educación, Nivel jerárquico en el trabajo, Tipo de Vivienda, etc.

Las utilidades de un modelo de credit scoring son varias, aunque tienden a estar sesgadas hacia el beneficio de las entidades financieras:

  • El crédito se hace mucho más barato en su originación, ya que se elimina el costo de un analista.
  • El tiempo de otorgación o negación del crédito es reducido.
  • La cantidad de requisitos solicitados a un cliente es inferior.
  • La entidad financiera puede segmentar clientes por nivel de riesgo y en función a eso redefinir su oferta comercial de forma más precisa.
  • La entidad financiera puede colocar el precio del crédito (tasa de interés) en función del riesgo que presumiblemente este trae asociado.
  • La entidad financiera puede estimar la probabilidad de default y en función de eso definir las previsiones por impagos.

A medida que el modelo cuenta con más variables y mayor cantidad de observaciones, se puede hacer mucho más preciso. Ésta misma tecnología aplicada a banca corporativa permite el desarrollo de modelos de credit rating.

Finalmente las aplicaciones de esta tecnología no solo alcanzan a entidades financieras, ya que también se puede utilizar a nivel comercial para realizar modelos de previsión de éxito de campañas comerciales sobre bases de datos de clientes, otras entidades que frecuentemente utilizan esta metodología son las telecom.

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