Calificación crediticia: Parte 8 – Estrategias de riesgo de crédito

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Publicado

08 Nov 2017

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Calificación crediticia | Ciencia de los datos

De: Natasha Mashanovich, Científica de datos superior en World Programming, Reino Unido

«La acción es la clave fundacional de todo éxito (Pablo Picasso)». La escala de valor analítica de Gartner identifica cuatro tipos diferentes de análisis: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo, ordenados por el nivel de dificultad y el valor de la empresa. La analítica prescriptiva, como el nivel más complejo pero que ofrece el mayor valor, está en la parte superior de la escala. La analítica prescriptiva da una receta para el éxito de la empresa en forma de acciones respondiendo a la pregunta clave: «¿Cómo lo podemos realizar?» En el ámbito del riesgo de crédito, la respuesta a esta pregunta se encuentra en la estrategia del riesgo de crédito.

La estrategia de riesgo de crédito es el proceso que sigue después del desarrollo del cuadro de mandos y antes de su implementación. Nos dice cómo interpretar la puntuación del cliente y cuál sería un tratamiento viable adecuado correspondiente a esa puntuación. La estrategia ganadora es la que, si se implementa: (1) aumenta la base de clientes, (2) reduce el riesgo de crédito, y (3) maximiza las ganancias.

Antes de comenzar el análisis de estrategias y ejecutar muchas iteraciones de escenarios de tipo «si», es importante identificar el claro objetivo de la empresa y entender los procesos empresariales que por lo tanto forman el análisis. La forma más común y más simple de la estrategia de riesgo de crédito se basa en un límite unidimensional para una decisión de aceptar o rechazar. El nivel límite, es decir, la puntuación mínima para la aprobación de crédito, puede ser un límite rígido con un único valor fijo, o puede tener valores ajustables con múltiples tratamientos como la aceptación incondicional, aceptación condicional o rechazo. A menudo, las entidades crediticias usan una estrategia de segmentación para identificar diferentes niveles límite en los segmentos de clientes. La segmentación se puede realizar con muchos factores incluyendo región, demografía, distribuciones de canales o clientes rechazados anteriores. Por ejemplo, la segmentación estratégica puede basarse en la misma tasa de malos a lo largo de los segmentos de clientes, beneficiándose de mayores tasas de aprobación para mejores segmentos o la misma tasa de aprobación puede preservarse a lo largo de todos los segmentos, resultando en una menor deuda incobrable a lo largo de mejores segmentos.

Los niveles límite dependen de los objetivos globales de la empresa. Por ejemplo, si el objetivo se basa en retener una tasa de aceptación del 80%, el análisis retrospectivo puede especificar que el valor límite sea 320, si, no obstante, el objetivo se basa en una tasa máxima de incumplimiento del 6%, la estrategia podría ser aún más restrictiva y el nivel límite podría elevarse a 360. Si la estrategia se basa en una medida de puras ganancias/pérdidas, esto requeriría establecer la puntuación límite a 440 según el ejemplo de la figura 1.

Figura 1. Diferentes estrategias límite

Las estrategias de riesgo de crédito más sofisticadas tienen múltiples niveles límite o combinan dos o más puntuaciones de crédito, por ejemplo, la puntuación de la solicitud interna y las calificaciones de buró. A menudo, las estrategias incluyen otros modelos predictivos como la retención de clientes o la tasa de respuestas o el valor de vida del cliente. Estas puntuaciones conductuales, combinadas con las políticas y los reglamentos, y los KPIs de la empresa pueden aprovechar al máximo de las reglas analíticas predictivas y de negocios.

Figura 2. Múltiples niveles límite para múltiples tratamientos

Las puntuaciones también pueden utilizarse para establecer precios basados en el riesgo para ajustar las ofertas de productos, tales como las tasas de interés, los límites de crédito, las condiciones de pago y demás. Los precios basados en el riesgo toman muchas formas: desde múltiples tratamientos límite unidimensionales, basados en el análisis de ganancias/pérdidas (por ejemplo, aceptar con límite inferior), a un enfoque de la matriz que combina dos dimensiones, por ejemplo la puntuación conductual y el saldo pendiente para identificar los límites de crédito o las tasas de interés. El enfoque de la matriz también puede adoptarse para una simple optimización con el fin de controlar el costo de operación. Por ejemplo, la combinación de dos modelos predictivos (puntuaciones y tasa de respuestas) puede permitir a los departamentos de marketing centrarse en clientes con bajo riesgo y alta probabilidad de responder a una oferta. 

Figura 3. Precios basados en el riesgo mediante el enfoque de la matriz

Figura 4. Estrategia de retención y segmentación de riesgos

Existe el peligro de usar estrategias excesivamente simplistas; la estrategia puede, por ejemplo, rechazar clientes riesgosos que hubieran sido leales o altamente rentables. Un modelo de valor de vida del cliente (CLV) ayuda a identificar segmentos valiosos; las entidades crediticias, sin embargo, pueden ser reacios a usar CLV, ya que puede ser muy difícil y complejo de determinar. En tales situaciones, un análisis exhaustivo de la perspectiva puede ayudar a identificar segmentos valiosos y ajustar la estrategia en consecuencia.

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