En los últimos 10 años, las posibilidades para almacenar y procesar información han cambiado sustancialmente, lo que ha abierto nuevas oportunidades para las empresas. Los avances tecnológicos han abartado el coste de producción de dispositivos móviles, así como la recopilación y acumulación de grandes cantidades de datos. Esto ha permitido recopilar información personalizada de los usuarios y utilizar el Big Data para analizar y predecir los riesgos en los negocios. Por ejemplo, mediante el análisis del puntaje crediticio digital.
El sistema de evaluación de crédito ha simplificado considerablemente el trabajo con los clientes, así como el crecimiento y desarrollo de las organizaciones microfinancieras y los bancos. Hoy veremos qué es el puntaje crediticio digital y qué es el servicio de análisis de crédito, para qué se utiliza el análisis crediticio y cómo puede ayudar a las empresas modernas. Este artículo será útil para los propietarios de bancos y entidades de microfinanciación, así como para todos los empresarios.
¿Qué es el puntaje de crédito digital?
Un sistema de puntaje de crédito digital es un algoritmo matemático que evalúa el nivel de riesgo de un prestatario al otorgar un crédito. El principio del algoritmo consiste en analizar grandes cantidades de datos estadísticos y mostrar el perfil completo de riesgo de un cliente potencial en una puntuación.
El sistema de puntaje de crédito digital determina el nivel de riesgo basándose en estadísticas recopiladas previamente con una serie de parámetros similares: cuanto mayor sea la base de datos estadística del banco, más preciso será el algoritmo para determinar el riesgo.
¿Para qué sirve el puntaje de crédito digital?
La principal función del análisis de crédito es evaluar el riesgo del prestamista en cada etapa del contrato con el prestatario. Las entidades financieras utilizan varios sistemas de análisis de crédito para un análisis exhaustivo de los riesgos, lo que permite calcular con precisión la solvencia del prestatario y seleccionar las condiciones de financiación óptimas.
El uso del análisis de crédito es beneficioso tanto para los bancos como para los prestatarios potenciales. Las entidades financieras pueden elaborar rápidamente una decisión preliminar sobre la solicitud de un prestatario o evaluar la probabilidad de fraude; el cliente tiene la posibilidad de enviar solicitudes de crédito sin necesidad de acudir a una oficina bancaria.
De qué depende la aprobación de una solicitud de crédito: factores que influyen en el análisis de crédito
Al evaluar el grado de riesgo de financiación de un cliente potencial, el programa de análisis de crédito utiliza datos estadísticos recopilados por el banco para su análisis. En los algoritmos de análisis de crédito pueden incluirse:
- Estado civil, presencia de hijos: la existencia de un contrato prenupcial o el matrimonio oficial aumenta la puntuación de análisis de crédito. Los bancos y las entidades de microfinanciación también dan preferencia a los prestatarios sin hijos.
- Edad y sexo del prestatario: los clientes menores de 21 años y los pensionistas obtienen la puntuación más baja en la categoría.
- Situación financiera: importe del salario en el trabajo principal, nivel de ingresos adicionales, transparencia de los ingresos.
- Riesgo de la profesión y antigüedad laboral: empleo oficial en una organización comercial o pública. Una antigüedad laboral inferior a 5 años reduce la puntuación de análisis de crédito.
- Disponibilidad de un seguro: la contratación de un seguro de vida y propiedad puede aumentar la puntuación de análisis de crédito.
- La historia crediticia y la carga crediticia del prestatario influyen en gran medida en los resultados del análisis. También influye en la puntuación de análisis de crédito la cantidad de información personal en la base de datos de la entidad financiera. La disponibilidad de información actualizada sobre el lugar de registro y residencia, la actualidad de las referencias del lugar de trabajo, la cantidad de canales de comunicación con el cliente (correo electrónico, teléfono móvil y teléfono del trabajo, etc.).
Tipos de sistemas de análisis de crédito
El programa de análisis de crédito es utilizado por el banco durante todo el ciclo de vida del cliente. Las estadísticas acumuladas permiten analizar y predecir el comportamiento de los clientes, y utilizar los datos para evaluar los riesgos en la realización de otros productos bancarios.
Para elaborar un perfil completo de riesgo, las entidades financieras utilizan con mayor frecuencia los siguientes tipos de análisis de crédito:
- Application scoring: modelo que procesa las solicitudes de préstamo o crédito de los clientes potenciales. El algoritmo analiza el formulario o extrae información de la base de datos del banco, tras lo cual elabora una evaluación preliminar de la solvencia del prestatario.
- Collection scoring: sistema que determina las acciones encaminadas al cobro de deudas de clientes que no han devuelto los fondos prestados a tiempo. Este modelo de análisis de crédito se utiliza en las fases iniciales del cobro de deudas o después de la transmisión del caso del cliente a una agencia de cobro.
- Behavioral scoring: el algoritmo se utiliza en el trabajo con contratos que prevén la renovación de la línea de crédito. El modelo evalúa el comportamiento del cliente durante un período de tiempo concreto y corrige la puntuación del prestatario.
- Fraud scoring: el modelo funciona en combinación con otros sistemas de evaluación de crédito y analiza las acciones del cliente. Los resultados del análisis reflejan la probabilidad de acciones fraudulentas por parte del cliente, lo que permite reducir el riesgo del banco mediante la reducción de la cantidad de financiación o el aumento del tipo de interés.
Tendencias de desarrollo del análisis de crédito
El modelo de análisis de crédito para préstamos ya es una de las herramientas clave para evaluar la solvencia de los clientes potenciales. El sistema de análisis de crédito está en constante desarrollo, lo que simplifica el análisis de riesgos y reduce la probabilidad de pérdidas del banco o de la entidad de microfinanciación en las operaciones financieras.
Actualmente se observan varias tendencias positivas en relación con el sistema de análisis de crédito:
- El regulador está eliminando gradualmente las restricciones sobre el uso de modelos de aprendizaje automático no interpretables para el análisis de crédito, lo que contribuye a aumentar la precisión del análisis al trabajar con grandes cantidades de datos.
- Los ecosistemas y las corporaciones obtienen una clara ventaja al acumular datos sobre el comportamiento de los clientes en diferentes áreas y aplicar la información para predecir la morosidad de los prestatarios.
- Actualmente, junto con el análisis de crédito, se utiliza el análisis de fraude, que predice la probabilidad de fraude por parte del prestatario. Esto reduce considerablemente la proporción de riesgo y reduce la carga de trabajo del personal del banco, permitiendo rechazar automáticamente a los prestatarios problemáticos.
La eliminación de las restricciones por parte del regulador y el rápido desarrollo del Big Data presagian una mayor expansión de las tecnologías para un análisis preciso de los riesgos en los negocios. Las soluciones de vanguardia se utilizarán en el entorno fintech y, con el tiempo, se trasladarán a los bancos y a las entidades de microfinanciación.
