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Analytics, Big Data

¿Qué es el scoring?

El scoring bancario es un sistema de evaluación automático que procesa rápidamente bases de datos y pondera el riesgo crediticio que supone otorgar un producto de financiación a un futuro cliente o a un cliente existente. Este tipo de programa informático es de particular interés para bancos porque estandariza las respuestas ante solicitudes de este tipo, además de regular el juicio humano sobre la toma de decisiones crediticias.

El uso de técnicas de credit scoring comenzó en los años 70 y se generalizó en la década de los 90 no solo por el desarrollo creciente de mejores recursos computacionales y estadísticos, sino también por la imperante necesidad del sector en obtener mayor precisión y eficiencia en la originación de financiaciones como créditos y préstamos, y en la gestión de riesgo.

¿Qué información procesa?

Todo sistema de scoring moderno procesa y pondera innumerables variables para construir un perfil de riesgo del individuo, agilizando la tarea de analistas ante grandes volúmenes de solicitudes de financiación. Existen dos conjuntos de datos que pueden procesar estos algoritmos financieros: fuentes públicas de información como también las bases propias del bureau por colaboración de sus clientes.

  • Datos personales;
  • Historial de comportamiento financiero;
  • Antecedentes laborales;
  • Entre otros.

¿Cómo funciona el scoring de un bureau?

El scoring, como se mencionó más arriba, es un algoritmo informático que realiza una evaluación crediticia de un grupo de solicitantes a partir del cruzamiento de datos de fuentes externas e internas.

El análisis que realizan las entidades financieras para otorgar un crédito suele tener en cuenta variables del mercado como el nivel de endeudamiento, la estabilidad laboral, entre otros, además del scoring financiero. Generalmente se utiliza el scoring para definir un punto de corte que sirva como umbral para decidir si se otorga o no el crédito. Además, se puede utilizar el scoring del bureau como herramienta para hacer más eficiente el negocio, por ejemplo, ofreciendo mejores condiciones crediticias a los clientes con mejor score.

Hoy en día cualquier scoring puede generar predicciones con altos niveles de objetividad y consistencia, impulsando decisiones estratégicas con resultados más rentables. Por ejemplo, las hay proactivas, aquellas que permiten brindar ofertas de préstamos a personas y empresas, y las reactivas, aquellas que surgen ante una solicitud de crédito específica.

El objetivo de cualquier entidad bancaria o financiera va a ser multiplicar los beneficios resultantes de la mediación crediticia con solicitantes. Esto quiere decir que utilizando un score que contempla toda la información del mercado, aquella que generalmente no se encuentra disponible en su totalidad dentro de la entidad financiera, se pueden optimizar los resultados del negocio.

¿Cuál es la importancia de tener una herramienta?

El scoring evalúa las operaciones de financiación de igual manera que podría hacerlo un analista interno, con el diferencial de procesar una gran cantidad de información en menor tiempo y con menor costo. Además, elimina la posibilidad del error humano a partir de la aplicación mecánica y automática de las políticas de crédito establecidas, reduciendo las probabilidades de poner en riesgo la rentabilidad de la entidad financiera.

Esto no quiere decir que se elimine por completo la participación del analista. Muchas veces se pueden tomar decisiones automáticas sin la necesidad de contar con un experto (podría ser una decisión de la entidad rechazar a todo solicitante con score menor a 100 puntos), pero en otros casos se requiere la intervención del mismo para tomar la decisión más acertada para el negocio (por ejemplo, personas con score entre 100 y 200 puntos se podrían clasificar como "dudosos" y se requiere a un analista humano que analice su reporte final para decidir si se otorga o no el crédito).

En todos los casos, para que el algoritmo ofrezca mejores predicciones es necesario que se cuente con información completa, de calidad y debidamente documentada. Sin datos que proporcionen objetividad y transparencia, un sistema de scoring es ineficiente.

Nosis lanzó Nosis Big Data, un innovador y potente servicio que permite analizar la totalidad de habitantes argentinos a partir de más de 600 variables socioeconómicas, financieras, geográficas, de contacto y de comportamiento crediticio, entre otras. La excelencia en calidad de datos, avalada por los más de 30 años de historia en el sector, permite evaluar el riesgo de su cartera con fundamento estadístico y accionar para adecuarla a los criterios de su negocio.

El módulo de Performance del Score le permite validar la calidad de predicción del modelo de scoring de Nosis, mostrando el score a una fecha y los defaults ocurridos 12 meses después. Para cada mes y segmento seleccionado podrá analizar la probabilidad de default por cada rango de score, el KS (estadístico de Kolmogorov-Smirnov), Odds, entre otros.

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Fuente:

  • Publicaciones del Banco Central de la República Argentina (BCRA)
  • Especialistas de Nosis
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Sobre Romina Gayoso

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