Calificación crediticia: El proceso de desarrollo de principio a fin

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Publicado

14 sep. 2017

Categoría

Ciencia de datos

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

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Parte 1 ¿Porqué se realiza la calificación crediticia?

Razones

"Comprar ahora, pagar más tarde" es una oferta atractiva hecha por muchas empresas financieras y minoristas a sus clientes para aumentar su base de clientes. Sin embargo, ambas partes deben tener en cuenta de los riesgos al tomar tal decisión de crédito. Es importante para el prestamista y el cliente que los clientes sean capaces de aceptar la obligación de crédito y el reembolso de lo que se debe para la compra al final del plazo del préstamo. Los prestamistas deben ser capaces de evaluar el riesgo de incumplimiento de cada cliente para que el prestamista pueda decidir a quién se debe conceder la oferta.

¿Qué es una calificación crediticia?

Los avances en la tecnología han permitido a las entidades crediticias reducir el riesgo de préstamos haciendo uso de una variedad de datos sobre los clientes. Utilizando técnicas estadísticas y de aprendizaje automático, los datos disponibles se analizan y se reducen a un único valor conocido como calificación crediticia que representa el riesgo crediticio. Este valor pueden contribuir a guiar el proceso de decisión. Cuanto mayor sea la calificación crediticia, más seguro será un prestamista de la solvencia del cliente. La calificación crediticia es una forma de Inteligencia artificial, se basa en el modelado predictivo, que evalúa la probabilidad de que un cliente incumpla una obligación de crédito, llegando a ser moroso o insolvente. El modelo predictivo "aprende" mediante la utilización de datos históricos de un cliente, junto con datos del grupo de pares y otros datos, para predecir la probabilidad de que el cliente muestre un comportamiento definido en el futuro.

El mayor beneficio de la calificación crediticia es la capacidad de asistir el proceso de decisión de una manera rápida y eficiente, tal como para aceptar o rechazar a un cliente o aumentar o disminuir el valor, la tasa de interés o el plazo del préstamo. La rapidez y la exactitud resultantes de tomar tales decisiones han vuelto la calificación crediticia en la piedra angular de la gestión de riesgos a lo largo de sectores que incluyen: bancas, telecomunicaciones, seguros y minoristas.

Tipos de calificación crediticia y Customer journey

La calificación crediticia se puede utilizar a lo largo del customer journey, abarcando toda la experiencia del cliente durante la duración de la relación entre un cliente y una organización. Aunque principalmente desarrollados para los departamentos de riesgo de crédito, los departamentos de marketing también pueden beneficiarse de las técnicas de calificación crediticia en sus campañas de marketing (Figura 1).

Como se muestra en la Figura 1, se utilizan diferentes calificaciones crediticias en diferentes etapas del customer journey:

  • Application score evalúa el riesgo de incumplimiento de los nuevos solicitantes al tomar la decisión de aceptar o rechazar al solicitante.
  • Behavioural score evalúa el riesgo de incumplimiento asociado con un cliente existente al tomar decisiones relacionadas con la administración de cuentas, tales como límite de crédito, gestión de límites excesivos, nuevos productos y similares.
  • Collections score se utiliza en las estrategias de cobros para evaluar la probabilidad de que los clientes en cobros reembolsen la deuda.
Scorecards.es es
Figura 1. Calificación crediticia en todo el customer journey

Cuadros de mandos del riesgo de crédito

A lo largo de los años, una cantidad de técnicas diferentes de modelado para la implementación de la calificación crediticia se han evolucionado. Varían de los algoritmos paramétricos o no paramétricos, estadísticos o de aprendizaje automático, a algoritmos supervisados o no supervisados. Las técnicas más recientes incluyen enfoques altamente sofisticados que utilizan cientos o miles de modelos diferentes, varios marcos de trabajo de validación y técnicas de conjunto con múltiples algoritmos de aprendizaje para obtener una mayor precisión.

A pesar de esta diversidad, hay una técnica de modelado que sobresale: el modelo Cuadro de mando crediticio. Por lo general, se basa en Cuadro de mando estándar, se basa en la regresión logística como el modelo subyacente. En comparación con otras técnicas de modelado, este método cumple todos los requisitos, lo que lo convierte en el enfoque preferido entre los profesionales y es utilizado por casi el 90% de los desarrolladores de cuadros de mandos. Un modelo de cuadro de mandos es fácil de construir, entender e implementar, y es rápido de ejecutar. Como un híbrido estadístico/de aprendizaje automático, su exactitud de la predicción es comparable a otras técnicas más sofisticadas y sus puntuaciones se pueden utilizar directamente como estimaciones de la probabilidad y por lo tanto proporcionar la entrada directa para los precios basados en riesgo. Esto es fundamental para los prestamistas que cumplen con el marco normativo de Basilea II. Siendo muy intuitivos y fáciles de interpretar y justificar, los reguladores ordenan los cuadros de mandos como la técnica exclusiva de modelado de riesgo de crédito en algunos países.

El resultado de un modelo del cuadro de mandos consta de un conjunto de atributos (características del cliente) que normalmente se muestran en forma tabular (Figura 2). Dentro de un atributo, se asignan puntos ponderados (positivos o negativos) a cada valor de atributo en el rango y la suma de esos puntos es igual a la calificación crediticia final.

Criterios de cuadro de mandosRangoPuntos
EdadHasta 2510
De 26 a 4025
De 41 a 6538
66 y más43
IngresosHasta 20.000-10
De 21.000 a 40.00016
De 41.000 a 70.00028
71.000 y más45
Calificación del buróHasta 300-25
300 - 5000
500 - 65030
650 - 75050
750+70
Puntuación totalSuma de puntos

Figura 2. Formato estándar del cuadro de mandos