El nuevo scoring alernativo: Scoring Predictivo-Probabilístico

Predecir el comportamiento de la evolución del riesgo económico del cliente se está posicionando como una necesidad en el mercado financiero.

El BCE está dando constantes avisos a las Entidades Financieras del creciente aumento de la morosidad derivada del COVID-19 pero, es más, este aumento de la morosidad ha puesto de manifiesto que el modelo hasta ahora utilizado para medir el riesgo económico no es suficiente.

Según las proyecciones del BCE, y aunque la estabilidad financiera se ha mantenido hasta ahora, los préstamos dudosos en los bancos de la zona del euro podrían alcanzar en el 2021 los 1,4 billones de euros, muy por encima de los niveles de la anterior crisis financiera y de deuda soberana.

Gónzalo Cortazar (CEO de CaixaBank) indicó:

“Vienen tiempos duros. La morosidad hasta ahora no ha caído, pero es un espejismo. No sabemos el grado de deterioro que habrá en el 2021”.

Esta situación determina la necesidad de la identificación temprana de los atrasos -impagos-, para poder actuar y llevar a cabo las reclasificaciones requeridas y por ello, las opciones de aprovisionamiento prudentes -dotaciones-.

Esto requiere de una metodología de valoración cuidadosamente diseñada y debidamente estandarizada y verificada que ayude a la Entidad Financiera a adelantarse al riesgo sobrevenido de impago, pero incluso, que la pueda ayudar a mutualizar dicha deuda para liberarla del balance.

Los ficheros de morosos

Las Entidades Financieras están acostumbradas a la utilización de ficheros de morosos como Asnef, RAI o CCI, pero estos ficheros muestran una información del afectado en el momento en el cual se hace la consulta, pero en ningún momento hacen una previsión del comportamiento futuro del cliente.

Además, una reciente sentencia del Tribunal Supremo en respuesta a un recurso de la Financiera de El Corte Ingles -empresa que tiene el grupo de grandes almacenes junto con el Banco Santander-, obliga a cambiar la manera en la cual las Entidades Financieras comunicaban a sus clientes deudores que iban a ser incorporados al fichero de morosos. Hasta ahora con un simple envío de una carta por correo ordinario era suficiente para anunciar al cliente moroso que se iba a incorporar al fichero de morosos.

El efecto será un fuerte impacto en los ficheros morosos dado que ya no va a ser tan sencillo incorporar a un posible moroso en dichos ficheros.

El uso de las nuevas tecnologías

Incofisa Digital, la empresa tecnológica del Grupo Incofisa, ha desarrollado un Scoring Predictivo-Probabilistico basado en el desarrollo de unos algoritmos que permiten predecir la evolución del riesgo económico de: persona física, autónomo, y pyme, cuyo objetivo es adelantarse a una posible situación de impago y/o fraude.

Es un hecho que la información anticipada ayuda a dar un pronóstico temprano del comportamiento basados en parámetros y correlaciones, pero no a la casualidad. Es decir, los algoritmos nos permiten indicar hacia donde vamos y cual es el motivo. “Esto es lo que busca la UE con su directiva en Basilea”.

Por definición, un modelo es transparente si las decisiones que toma se pueden explicar e interpretar. Si el modelo no es interpretable o no se pueden explicar las decisiones es difícil corregir los errores.

El scoring predictivo-probabilístico desarrollado por Incofisa Digital consiste en extraer un modelo analítico de datos históricos que predice el comportamiento futuro y estima resultados. Este Scoring emplea diversas técnicas estadísticas de modelización, aprendizaje automático y minería de datos para reunir toda la información para elaborar predicciones de comportamiento y además tiene en cuenta la información aportada por los ficheros de morosos como una variable de entrada adicional al modelo.

La minería de datos y los textos analíticos, en conjunción con las estadísticas, permiten construir modelos de inteligencia predictiva, descubriendo tendencias y relaciones, tanto en el conjunto de datos estructurados como no estructurados.

Las Entidades Financieras observan la evolución de sus clientes y necesitan anticiparse al deterioro crediticio mediante modelos automáticos de alertas, preclasificado a los clientes y fijando límites de crédito. Además, en el ámbito de las recuperaciones de deuda necesitan identificar perfiles estadísticos de clientes morosos para aplicarles diferentes estrategias de recobro.

La utilización del modelo de Scoring Predictivo-Probabilístico de Incofisa Digital aporta indudables beneficios, entre ellos:

• La automatización en la toma de decisiones, que a su vez facilita la mejora de la eficiencia a través de la reducción de los costes asociados al análisis y a la decisión manual.

• La objetividad en la toma de decisiones, garantizando el resultado de las estimaciones sea el mismo ante idénticas circunstancias y el reaprovechamiento de la información interna y externa, poniendo en valor la experiencia histórica.

• La capacidad de sintetizar cuestiones complejas, como el perfil de riesgo agregado.

El Scoring Predictivo-Probabilísticos permiten discriminar a los clientes con una menor probabilidad de impago de aquellos que tienen una mayor probabilidad e incluso detectar posibles futuras posiciones de fraude.

En Incofisa Digital llevamos ya tiempo trabajando en diseño de Patrones de Comportamiento de: Fraude, Morosidad, Demanda Crédito al Consumo, Comportamiento de Impago, Deudor de Financiación Alternativa, Demanda de Financiamiento, etc. que nos permite, una vez obtenida la información del cliente y el objetivo del riesgo, cruzarlos con dichos patrones e identificar, con un 87% de nivel de acierto, el riesgo probabilístico de comportamiento de impago y por tanto, adelantarnos a la posible situación de riesgo.

El scoring predictivo-probabilístico de Incofisa Digital es estratégico para las empresas dado que permite adelantarse a esta situación de riesgo de impago, ayudar a la evaluación del riesgo de la cartera, y establecer estrategias de recuperación de deuda.

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