En un entorno donde la tecnología redefine constantemente la forma en que se toman decisiones financieras, entender cómo funcionan las herramientas detrás de esa transformación es más relevante que nunca. Así nació Nosis Insights, una serie de videos que construimos con especialistas en diferentes ramas profesionales y puestos jerárquicos dentro de Nosis para brindarte conocimiento invaluable.

La primera edición está a cargo de Pedro Baroni, Gerente de Inteligencia de Negocios y actuario con más de 10 años de experiencia en machine learning y data analytics, y propone una mirada introductoria a la aplicación de modelos predictivos en la evaluación de riesgo de crédito dentro del mundo fintech: el score crediticio.

Desde qué es un score de riesgo, para qué sirve y sus aplicaciones en la evaluación de crédito, hasta por qué es necesario un score específico para la industria fintech. El objetivo no es solo explicar una metodología, sino también mostrar cómo los datos, la analítica y el aprendizaje continuo están cambiando la forma de evaluar riesgo con mayores herramientas.

1. ¿Qué es un score de riesgo y por qué es importante para las fintechs?

Un score crediticio o score de riesgo es una herramienta estadística que permite predecir un comportamiento específico de un grupo de personas con características similares en una ventana de tiempo determinada. Para ello, se toman datos históricos de perfiles similares para que el modelo pueda aprender de esas variables y ver cuáles son las más adecuadas para predecir con precisión un comportamiento.

“A primera vista, un score es un puntaje que nos permite predecir si una persona o empresa va a pagar en los próximos meses. Por detrás, un score es un modelo predictivo, un modelo estadístico, también llamado modelo de Machine Learning  que, a partir de una determinada información nos ayuda a estimar una probabilidad de que ocurra algo, por ejemplo, que una persona o empresa entre en default”, explica Pedro Baroni, Gerente de Inteligencia de Negocios y especialista en data analytics y machine learning con más de 10 años de experiencia.

“Esto es un tipo de modelo muy común y utilizado en la industria bancaria/financiera, pero si uno lo aplica a segmentos riesgosos o atendidos por canales digitales, típicos de la industria fintech, puede no obtener los mejores resultados”, continua. “Por ello, es necesario un score que sea aplicable específicamente a este segmento y ahí nace el Score Fintech de Nosis”.

2. Score de riesgo tradicional versus score fintech

Un error común es pensar que un mismo score de riesgo puede ser aplicable a cualquier contexto o segmento. Con más de 37 años de experiencia como buró de crédito, el equipo de especialistas de Nosis ha observado que el comportamiento de cumplimiento de pagos en cuanto crédito presenta diferencias claras entre la banca tradicional y aquellos canales de la industria fintech.

Los perfiles atendidos por canales digitales muestran una distribución de los créditos distinta, así como desemejanzas de las edades, los niveles socioeconómicos, las actividades registradas, sus comportamientos de consumo, etc. Por ello, es imprescindible entender que un modelo efectivo debe ser alimentado por datos reales y contextualizados dentro del segmento que se quiere atender.

“SI uno quiere atender un canal diferente con las mismas herramientas del otro, probablemente uno se quede corto. No es que las otras herramientas sean malas, sino que no son herramientas específicas para ese segmento”, explica Pedro. “Por ello, es necesario un modelo, como el que dispone Nosis, orientado específicamente a ese canal y trae múltiples beneficios a quien lo utilice”.

3. El Score Fintech de Nosis

El score de riesgo no solo funciona como una herramienta de automatización en la etapa de evaluación de perfiles, sino también como un potenciador de decisiones con información clara y confiable. Basado en datos dinámicos, permite evaluar riesgos, personalizar ofertas y escalar operaciones de forma eficiente. Su evolución depende de un proceso continuo que incluye recolección de datos, entrenamiento de modelos, validación, monitoreo y ajuste.

En este sentido, y luego de un arduo trabajo de análisis, Nosis ha desarrollado un modelo a medida específico para la industria fintech llamado Score Fintech. Este modelo permite mantener el riesgo controlado para el segmento tan particular de canales digitales, así como obtener mayor negocio dentro del mismo.

“Es un modelo de score orientado específicamente a los canales digitales, a los créditos otorgados por canales digitales, lo cual significa que está entrenado y entiende mejor el comportamiento de pagos que ocurre en estos segmentos”, enfatiza Pedro. “Provee una predicción mucho más precisa que ordena de mejor forma los perfiles atendidos y permite optimizar toda la política de riesgos de la empresa que está ofreciendo crédito”.

Catálogo de Scores de Nosis

Nosis propone una completa suite de herramientas de scoring diseñadas para mejorar la gestión de riesgo en múltiples industrias, combinando información estadística y modelos predictivos de alta robustez. Estos scores facilitan la toma de decisiones al traducir comportamientos de pago en indicadores numéricos claros, lo que optimiza procesos de aprobación, cobranza y monitoreo continuo de cartera.

Dentro de este catálogo, cada modelo está orientado a un caso de uso específico:

• Score de Riesgo: predice la probabilidad de default de individuos o empresas en los próximos 12 meses, integrando datos de todo el mercado para ofrecer gran alcance y alto poder predictivo.
• Score Fintech: enfocado en créditos otorgados por canales digitales, este score identifica perfiles de riesgo moderado que podrían ser descartados por metodologías tradicionales, permitiendo así ganar negocio y reducir pérdidas.
• Score de Servicios: especializado en prever atrasos en el pago de servicios seleccionados, trabaja con targets distintos y mejora la discriminación en deudas de bajo importe
• Score de Recupero: estima la probabilidad de recuperar deudas en mora en un horizonte de seis meses, ayudando a priorizar esfuerzos y estrategias de cobranza.
• Score Personalizado: desarrollado a medida para cada negocio, combina la experiencia del equipo de analítica de Nosis con los datos propios del cliente, potenciando tanto los indicadores de riesgo como de volumen de operaciones.

Además, Nosis ofrece servicios de backtesting, acompañamiento por especialistas y múltiples canales de contacto para la implementación de estos scores, garantizando adaptabilidad y soporte continuo en la puesta en marcha de cada modelo.

Para obtener más información o solicitar un desarrollo a medida, completá el formulario online acá o chateá con un ejecutivo de Nosis.