Incorpore su ventaja analítica en las originaciones de préstamos

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Incorpore su ventaja analítica en las
originaciones de préstamos
El uso de modelos analíticos y de la optimización
hará más rentables las decisiones sobre
originación de préstamos
Número 46—Diciembre de 2010
Están cambiando las expectativas sobre lo que pueden y deben lograr las decisiones sobre
originación de préstamos. En los mercados de préstamos minoristas que emergen de la crisis
crediticia se ha vuelto absolutamente crucial tomar decisiones precisas y basadas en análisis para
asegurar la rentabilidad del cliente desde el inicio, así como en condiciones en constante cambio.
Aún en los mercados que no se han visto afectados, y en los que están creciendo, los prestamistas
inteligentes que hacen un uso cada vez más intensivo de los modelos analíticos pueden
incrementar sus márgenes.
Al emplear modelos analíticos, los prestamistas pueden tener en cuenta una gama más amplia de
factores de riesgo y ganancias de manera más estructurada. Pueden tomar una y otra vez decisiones
más inteligentes en tanto alcanzan altas velocidades de procesamiento de las solicitudes de crédito
y mejoran la eficiencia operativa.
La optimización de las utilidades es un componente
estándar de FICO® Origination Manager
En este documento se examinan formas eficaces en función de sus
costos para que las entidades de préstamo de todos los tamaños y
sofisticación analítica tengan una mayor ventaja competitiva en las
originaciones. Algunos prestamistas están centrados en fortalecer la
optimización de sus procesos de originación existentes. Otros necesitan
una solución de punta a punta para la originación de múltiples
productos crediticios simplificada y que redunde en mayores utilidades.
Las soluciones modulares actuales para la originación de préstamos
satisfacen esta gama de requisitos de los prestamistas.
En este documento se tratan los siguientes temas:
• Optimización matemática de las decisiones sobre originación para maximizar las utilidades,
desde el nivel básico hasta el avanzado.
• Perfeccionamiento de la comprensión analítica para incorporar una gama más amplia de factores que incrementan la rentabilidad, presentes y futuros.
• Presentación, al nivel del cliente, de formas de desarrollar e implementar modelos predictivos, estrategias de decisión y mecanismos de optimización de utilidades.
• Mejor desempeño al incorporar en las originaciones la información obtenida del manejo de cuentas y de las cobranzas.
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»» Hacerlo bien desde el principio
Se estima que en el punto de originación se puede discernir hasta un 80% de los riesgos
vinculados con el ciclo total de vida de una cuenta.
Como los bancos requieren más capital como consecuencia de la crisis financiera y en
preparación para aplicar los principios de Basilea III, es menester evaluar con mayor precisión
el riesgo que encierran las cuentas nuevas. En los mercados en los que los buenos clientes han
optado masivamente por un desapalancamiento, los prestamistas deben hacer todo lo posible
para obtener un margen de ganancia de los clientes que todavía están buscando un crédito.
Cuando la normativa restringe la determinación de la tasa de interés del préstamo con base
en el riesgo o la modificación de los términos de las cuentas existentes, las decisiones sobre
originación deben balancear una amplia gama de factores de
riesgo y ganancias a nivel de la cuenta (y, en definitiva, del cliente).
Otro desafío para la toma de decisiones en el momento de la
originación se deriva del hecho de que las condiciones económicas
y la reglamentación han causado cambios en el comportamiento
crediticio de los consumidores, y en algunos mercados es posible
que no vuelva a ser como antes de la crisis. En los Estados Unidos
y el Reino Unido, por ejemplo, los prestamistas están ajustando
la lógica de sus decisiones para tener en cuenta a los buenos
clientes, que ahora están menos propensos a mantener altos saldos
en las tarjetas de crédito y a acelerar el pago de los préstamos.
Algunos prestamistas se han encontrado con un aumento del
índice de incumplimiento de pagos incluso entre las categorías de
clientes de altos ingresos y alta calificación crediticia que antes se
consideraban “absolutamente seguros”.
En los Estados Unidos, el volumen de ofertas
de crédito preaprobado que las entidades de
préstamo envían se redujo significativamente
durante la crisis crediticia. Y si bien ha vuelto
a aumentar ininterrumpidamente desde
principios de 2010, aún no ha regresado a
niveles previos. Mientras tanto, el crecimiento
del número de solicitudes de crédito que se
origina mediante canales internos ad-hoc es
proporcionalmente mayor.
En algunos mercados, inclusive en aquellos en que se prefieren los préstamos al consumidor y
protecciones contra sobregiros en cuenta corriente en lugar de las tarjetas de crédito, el fraude
y el abuso del crédito del titular de la cuenta son galopantes. El punto de originación es el lugar
donde debe atenderse el problema para evitar fraude y abuso debidos a niveles artificialmente
inflados de deudas incobrables y al derroche de recursos para cobranzas.
En aquellos mercados en que los consumidores están utilizando canales en línea para solicitar
productos crediticios, los prestamistas tienen que tomar decisiones sobre originación más
complejas y precisas en condiciones sumamente difíciles. Los solicitantes de crédito que
utilizan estos canales ad-hoc de afuera hacia adentro, por lo general, no están preaprobados.
Sin embargo, para reducir las posibilidades de que se abandone el proceso de una solicitud de
crédito a medio camino, los prestamistas tienen que simplificar el trámite y reducir al mínimo la
cantidad de información que exigen de los eventuales futuros clientes. Además, tomándose en
cuenta la presión que ejerce la búsqueda en línea de precios comparativos, también tienen que
mantener bajos los costos de procesamiento para proteger los márgenes de utilidad.
En todos los mercados, la crisis crediticia—sufrida directamente u observada desde afuera—
ofreció una lección elemental para las decisiones sobre originación de préstamos: las cosas
pueden cambiar. Los prestamistas inteligentes están tomando decisiones al momento de la
originación que no sólo permiten que se hagan las cosas bien desde el principio, sino que
también permite que se hagan las cosas bien para el futuro. Están mirando mucho más adelante
para incorporar el desempeño de la cuenta o el cliente en escenarios previstos (desaceleración
económica, niveles más altos de deuda de clientes individuales, etc.) en sus ecuaciones
de rentabilidad.
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»» Lo mejor y más nuevo
en su tipo
Hoy en día, las mejores soluciones en su tipo brindan a las entidades de préstamo los medios
para tomar constantemente decisiones rentables en mercados crediticios diversos y cambiantes.
Ayudan a los prestamistas a emplear una gama más amplia de modelos analíticos de solicitudes
de crédito a fin de obtener estimaciones más precisas sobre ganancias y pérdidas. Al utilizarlos,
se vuelve más fácil que nunca optimizar las estrategias de decisión sobre originaciones y de esa
manera obtener mayor rentabilidad y alcanzar otras metas de la empresa.
Los prestamistas, al adoptar enfoques modulares en una arquitectura orientada al servicio,
pueden ajustar los procesos de toma de decisiones a los requisitos específicos de múltiples
productos crediticios y a diferentes entornos normativos. Al mismo tiempo adquieren la
eficiencia y la capacidad para compartir datos, calificaciones, reglas empresariales y otros
elementos que intervienen en las decisiones.
Estos enfoques les permiten a los prestamistas tomar decisiones más inteligentes conectándolas
entre ellas. Las decisiones específicas en el momento de la originación—como determinación
de las tasas de interés, líneas de crédito, términos y condiciones—que puedan haberse tomado
previamente en pasos secuenciales pero desvinculados entre sí, ahora mantendrán una relación
más estrecha. La unificación de la toma de decisiones no sólo reduce el tiempo y el costo de
procesamiento, sino que también ayuda a los prestamistas a entender mejor las interrelaciones
entre varios factores de rentabilidad, analizar los pros y contras, y balancear objetivos múltiples
de la forma más favorable para la empresa.
Cuando esto conviene a los intereses de la compañía, los prestamistas pueden extender las
conexiones hacia diferentes líneas de productos crediticios. Pueden tomar decisiones sobre
originación a nivel del cliente, reflejando así el potencial total de rentabilidad de la relación. Más
aún, cuando existe una arquitectura común que sustenta todas las áreas de toma de decisiones
en el ciclo de vida del cliente, los prestamistas pueden incorporar información valiosa del
manejo de los clientes, cobranzas y control de fraudes al momento de la originación para que las
decisiones sean aún más rentables.
»» Optimización rentable de las decisiones sobre originaciones
La optimización matemática es una de las herramientas más poderosas con las que cuenta un
prestamista para entender y mejorar la rentabilidad en un ambiente en constante alteración para
los negocios. La optimización apunta a la mejor estrategia para maximizar o reducir al mínimo
una determinada meta, como por ejemplo, maximizar las utilidades o reducir al mínimo las
pérdidas.
Cuando la optimización se emplea con un modelado cuidadoso de decisiones con base en la
acción y el efecto, proporciona los medios para:
• Identificar y poner a prueba diferentes factores de rentabilidad.
• Predecir los efectos de las reacciones de los consumidores ante una gama de posibles acciones de los prestamistas.
• Mapear las relaciones entre las acciones de los prestamistas, las reacciones de los consumidores y los factores de rentabilidad para que se expliciten las bases que sustentan la estrategia de decisión al momento de la originación.
• Realizar simulaciones hipotéticas que proyecten el impacto que tendría en las utilidades la modificación de uno o más de estos elementos de decisión.
• Crear mejores estrategias innovadoras de decisiones que aceleren el aprendizaje.
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Aunque este tipo de optimización fue empleada por las empresas más importantes de servicios
financieros en algunas áreas de decisión, no ha sido parte estándar del proceso de originación
para la mayoría de los prestamistas. Hoy en día, la optimización tiene mucha más aceptación no
sólo debido a las presiones económicas, regulatorias y del mercado, sino también porque los
avances de la tecnología (p.ej., la arquitectura orientada al servicio) hacen que los prestamistas
de todos los portes incorporen modelos analíticos avanzados en la toma de decisiones.
Las mejores soluciones en su tipo sobre originaciones incluirán el desarrollo y la aplicación de
modelos de decisión y mecanismos de optimización como capacidades integrales y listas para
usar. De esta manera, los prestamistas podrán lograr aumentos significativos de rentabilidad a
nivel de la cuenta, en tanto se benefician de una implementación de bajo costo y de una rápida
inserción en el mercado.
Posteriormente, los prestamistas pueden añadir y extender modelos de decisión, y efectuar
optimizaciones más complejas que abarcan una gama más amplia de factores de ganancias
y pérdidas. El potencial es enorme, y se ilustra en la sección titulada “Llevar el modelado y
la optimización de decisiones al siguiente nivel”, que incluye ejemplos de optimizaciones
avanzadas. Los usuarios que están a la vanguardia en las optimizaciones comienzan a incorporar
datos, predicciones, objetivos y restricciones de diferentes productos en sus ecuaciones, a fin de
tomar decisiones basadas en una visión de 360º de las relaciones con los clientes.
»» Modelado y optimización de decisiones
¿Qué es un modelo de decisión sobre originaciones? Es una representación matemática de la
manera cómo se toma una decisión al momento de la originación de un préstamo. Todos los
que toman decisiones tienen una visión de la manera como se opera una determinada situación
de negocios, lo reconozcan formalmente o no. La gran ventaja del modelado de decisiones
es que hace explícita esa visión y la vincula a un objetivo dado, como la maximización de
utilidades.
FICO® Origination Manager, por ejemplo, incluye modelos genéricos de decisiones elaborados
con base en la acumulación de datos de muchas empresas del ramo. Estos modelos incorporan
un conjunto de predicciones de acción y efecto para líneas de negocios específicas, como
tarjetas de crédito o préstamos en cuotas. Por ejemplo, en el modelo de decisión sobre la
originación de una tarjeta de crédito que se ilustra en la figura 1, los óvalos amarillos representan
datos de entrada para la decisión, los óvalos azules representan los resultados pronosticados
de la acción (aceptar o denegar) y los óvalos anaranjados representan las ganancias o pérdidas
resultantes que afectan el objetivo principal de maximizar las utilidades. Las líneas de conexión
representan ecuaciones matemáticas.
Los usuarios empresariales pueden configurar rápidamente los componentes de los modelos
según las características de la cartera de la compañía y los requisitos a cumplir. Los pasos
típicos de la configuración incluyen datos y puntuaciones importantes y valores de variables
de las predicciones de acción y efecto (ingresos por comisiones, tasas de emisión de tarjetas,
costos basados en el canal, costos de operación y mantenimiento de nuevas cuentas, etc.).
Si la solución de originación está integrada en una arquitectura común orientada al servicio
con otras áreas de toma de decisiones, los usuarios pueden reutilizar fácilmente los datos y las
puntuaciones de mercadotecnia para alimentar el modelo de decisión.
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Figura 1: Modelado de los factores de rentabilidad en una decisión sobre la originación de una tarjeta
de crédito
Calificación de
la solicitud
Puntuación de la
agencia calificadora
de crédito
Límite inicial
Emisión de
tarjeta
Aceptar/Denegar
Saldo
revolvente
Ganancia
UTILIDAD
Saldo moroso
Pérdida
LEYENDAS
APR
(tasa porcentual
anual)
Incobrable/
Cancelación
contable
Datos de entrada
Acción
Predicciones/Resultados
Objetivo
Los usuarios empresariales también especifican restricciones, que son clave para el proceso
de optimización y forman parte de las políticas de la compañía, como puntos de corte de las
calificaciones, tasas de aceptación de la cartera, tasas desfavorables para nuevas cuentas y
exposición total de la cartera. Ponen freno al ideal teórico de una utilidad máxima y lo sujetan a
la mejor situación realista dadas las demás consideraciones de negocios que deben tenerse en
cuenta.
Cuando el mecanismo de optimización opera con el modelo de decisión configurado, responde
a la pregunta: “¿Qué estrategia de decisión sobre originaciones generará la mayor rentabilidad
habida cuenta de todos nuestros objetivos y restricciones?”
Pero la optimización no solo da una respuesta: también cuantifica los pros y contras. Al ajustar
las restricciones y/o los resultados que se quieren obtener, los usuarios empresariales pueden
analizar su impacto en la rentabilidad. Por ejemplo: “¿De qué manera puede un cambio en los
puntos de corte de las calificaciones de riesgo afectar las utilidades previstas?” o “¿Qué efecto
tendrá un aumento de la tasa?”.
Este proceso facilita a los prestamistas la comprensión de la dinámica de la rentabilidad y de la
relación inversa entre ganancias y pérdidas por préstamos para sus carteras. Les ayuda a escoger
un punto óptimo de operación adecuado para su empresa en el momento actual. Esto se
traduce en un árbol de estrategia de decisiones que se implementa directamente en el proceso
de originación basado en reglas de negocios.
En general, la estrategia optimizada se convierte en la innovadora, que sustituye a la habitual
en una prueba sistemática de comparación entre ambas. La optimización acelera el proceso de
incremento de la redituabilidad por medio de métodos que comparan la estrategia innovadora
y la habitual porque identifica la estrategia más propicia, a la que probablemente se hubiera
llegado de otra manera, pero a través de un número mayor de ciclos de prueba y aprendizaje.
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»» Llevar el modelado y la optimización de decisiones al siguiente nivel
Para acelerar e incrementar el desempeño, las entidades de préstamo pueden mejorar
las capacidades estándar con el modelado y la optimización de decisiones acordes a sus
necesidades, construidos con datos propios, que incorporan una gama mucho más amplia de
relaciones y factores de rentabilidad.
Por ejemplo, pueden utilizar segmentos de mercadotecnia como datos que alimenten un
modelo de decisión sobre originaciones. Los modelos analíticos avanzados de segmentación
de mercadotecnia identifican segmentos claramente diferenciados de clientes similares en la
manera en que responden a los atributos de la oferta, canales, determinación de tasas de interés
y otras acciones que podría emprender el prestamista. Cuando se incorpora esa información en
el modelo de decisiones sobre originaciones, la estrategia optimizada de decisión apuntará la
oferta más rentable que se le va a presentar a cada persona con mayor precisión.
Los prestamistas pueden optimizar no solamente las estrategias de decisiones sobre aceptar/
denegar, sino también sobre la determinación de tasas de interés, líneas de crédito, y términos
y condiciones. De hecho, las optimizaciones sofisticadas dirigidas a responder preguntas
complejas suelen requerir múltiples modelos de decisión en los que intervienen redes de una
gran variedad de modelos predictivos de acción-efecto.
Cabe destacar el caso de un importante banco estadounidense con el que trabajó FICO para
optimizar simultáneamente las decisiones sobre tasa porcentual anual y línea de crédito
inicial para su cartera de tarjeta de crédito personales. El banco descubrió que podía elevar
sensiblemente sus utilidades sin aumentar su exposición crediticia. En la figura 2 se muestra el
impacto que tiene en las utilidades un ajuste hacia arriba o hacia debajo de esta restricción: una
“frontera eficiente” de estrategias óptimas que generan un redituabilidad máxima a diferentes
niveles de exposición.
UTILIDAD INCREMENTAL PROMEDIO
POR CUENTA
Figura 2: Frontera eficiente de las estrategias optimizadas para decidir la línea de crédito inicial
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Referencia (estrategia habitual)
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LÍNEA DE CRÉDITO INICIAL
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Figura 3: Frontera eficiente de las estrategias optimizadas para decidir la tasa de interés del préstamo
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Asimismo, la optimización reveló que el banco podía elevar su tasa porcentual anual y seguir
elevando las utilidades. En la figura 3 puede observarse la frontera eficiente de las estrategias
óptimas que generan una rentabilidad máxima a diferentes niveles de precios.
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Referencia (estrategia habitual)
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UTILIDAD INCREMENTAL PROME
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Referencia (estrategia habitual)
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LÍNEA DE CRÉDITO INICIAL
UTILIDAD INCREMENTAL PROMEDIO
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Figura 3: Frontera eficiente de las estrategias optimizadas para decidir la tasa de interés del préstamo
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Referencia (estrategia habitual)
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3.99%
4.49%
4.99%
5.49%
5.99%
6.49%
6.99%
7.49%
TASA PORCENTUAL ANUAL
El banco escogió un solo punto de operación a lo largo de cada frontera eficiente. La estrategia
combinada final limita la exposición crediticia y a la vez maximiza las utilidades al cambiar de
consumidores de bajo riesgo y bajas ganancias a consumidores de bajo riesgo y ganancias
moderadas. Al mismo tiempo, asigna tasas porcentuales anuales más altas a las cuentas más
riesgosas con menos potencial de generar ganancias (los perfiles indican una utilización menor
y saldos más bajos). Los resultados esperados incluyen una disminución de un 17% de las
pérdidas en tanto se mantienen las ganancias, lo que redunda en un aumento de $20 de las
utilidades por cuenta.
Otro cliente de FICO, un banco del Reino Unido de gran tamaño, empleó una optimización aún
más compleja para elevar la rentabilidad de cada solicitud de crédito en un 45%. En este caso,
el objetivo era maximizar las utilidades permanentes en los préstamos concedidos a solicitantes
que no tenían relaciones previas con el banco. Al banco le preocupaba la presión sobre los
márgenes que ejercía cada vez más la competencia y la información de los consumidores sobre
tasas de interés. La normativa que exigía que se asignara la tasa de interés típica anunciada al
66% de los préstamos concedidos también reducía el impacto de su estrategia habitual de
determinación de tasas de interés con base en el riesgo.
Se modelaron muchas acciones relativas a la decisión sobre originaciones: aceptar/denegar,
monto del préstamo y determinación de tasas de interés según el riesgo. En total se realizaron
92 combinaciones de decisiones, y en cada una era necesario predecir los resultados del factor
de rentabilidad clave. Las predicciones de resultados fueron muy específicas, e incluían no sólo
la probabilidad de un reintegro anticipado sino también la fecha con más probabilidades de
que esto tuviera lugar.
En la optimización se empleó una amplia gama de restricciones a nivel de la cartera y de la
cuenta y se analizaron varios casos hipotéticos. El banco seleccionó un punto de operación
óptima que incrementaba la pérdida por préstamo en sólo 1% para un aumento pronosticado
de 46% en las utilidades, y casi todo se logró en los primeros 16 meses de aplicación del método.
Estos tipos de prestamistas, que se encuentran a la vanguardia de la toma de decisiones
analíticas, también están comenzando a modelar y a optimizar decisiones a nivel del cliente.
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Si bien la mayoría de ellos comenzaron con estrategias de cobranzas, dada la necesidad de
controlar atrasos de pagos, es probable que muy pronto, en función de las crecientes presiones
para obtener utilidades, se aplique la optimización a nivel del cliente también a las originaciones.
Al ampliar el alcance de la optimización para que abarque la relación con los clientes en su
totalidad, los prestamistas podrán responder preguntas muy complejas como: “Teniendo en
consideración el monto global de crédito más rentable para este cliente en todas las cuentas,
¿qué cantidad debemos asignar a una línea de crédito para esta nueva cuenta?”
Los acreedores que optan por soluciones para la originación sustentadas por arquitecturas
que facilitan el intercambio de datos, reglas de negocios, modelos analíticos y resultados
de tratamientos podrán avanzar con más rapidez, mayor eficiencia y a menor costo para
aprovechar las ventajas competitivas que le ofrece este tipo de optimización. Por otra parte, para
reducir al mínimo el fraude en las solicitudes de crédito, podrán incorporar datos obtenidos del
manejo de clientes y de las cobranzas en las decisiones sobre originaciones para clientes que
solicitan crédito adicional.
»» Modelos analíticos adicionales para tomar decisiones más rentables
Otra manera en que los prestamistas pueden tomar decisiones más rentables sobre
originaciones de préstamos—independientemente de que apliquen o no estrategias de
optimización—es utilizar modelos analíticos que permiten entender una amplia gama de
factores que afectan el desempeño de cuentas nuevas. Pueden emplearse puntuaciones y otros
productos directamente en las estrategias o bien estos pueden alimentar modelos de decisión.
Las soluciones para originaciones mejores en su tipo deberán incluir capacidades analíticas de
referencia como acceso en tiempo real a las puntuaciones de riesgo de las agencias calificadoras
de crédito, así como a modelos de riesgo de las solicitudes para diferentes líneas de negocios.
Por otra parte, los prestamistas deberán estar en condiciones de elaborar y aplicar una gama y
un número ilimitados de otros modelos directamente en sus procesos de toma de decisiones
basados en reglas. Cuando el sistema de gestión de reglas de negocios (BRMS, por sus siglas
en inglés) sustenta el lenguaje de margen de utilidad del modelo predictivo (PMML, por sus
siglas en inglés), un parámetro ampliamente utilizado en este ramo dentro de la comunidad de
modelado analítico, no hay necesidad de recodificar los modelos para su aplicación.
A continuación se presentan algunos tipos de modelos analíticos que perfeccionan las
decisiones sobre originación:
Impactos macroeconómicos sobre el riesgo crediticio
Los servicios analíticos ayudan a los prestamistas a entender y prever el impacto del cambio
de las condiciones macroeconómicas en las tasas de incumplimiento de pagos vinculadas
históricamente con diferentes rangos de calificaciones de riesgo crediticio. Al cuantificar las
relaciones entre los factores económicos pronosticados, como el PIB, el desempleo y los precios
de la vivienda, y las tasas previstas de incumplimiento, estarán en condiciones de predecir el
grado y la dirección (positiva o negativa) de los posibles cambios en la tasa de incumplimiento
en cada rango de calificaciones.
Cuando esas predicciones se formulan con métricas congruentes que pueden añadirse fácilmente
a las estrategias sobre originación, los prestatarios disponen de medios empíricos para ajustar
los puntos de corte de las calificaciones. Además, pueden utilizar estas predicciones para no
dejar de ganar en el punto de originación al controlar excesivamente la exposición al riesgo
crediticio o al actuar demasiado tarde para reajustar puntos de corte en un momento de auge.
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Capacidad de pago de los consumidores
También se dispone de servicios analíticos para afinar la capacidad del prestamista para evaluar
la capacidad de pago del cliente ante una nueva obligación crediticia. Actualmente, muchos
prestamistas emplean una herramienta de estimación de ingresos que a veces combinan con
algún tipo de razón deuda/ingresos para efectuar las evaluaciones. Si bien estos enfoques
satisfacen los requisitos normativos, no necesariamente generan nuevas cuentas rentables.
Uno de los problemas es que muchos prestamistas siguen efectuando asignaciones iniciales de
crédito con base en el sesgo histórico hacia la imposición de límites bajos a los consumidores de
bajos ingresos y límites altos a los consumidores con altos ingresos y un pequeño coeficiente de
endeudamiento. Sin embargo, hoy en día está cambiando el comportamiento de los clientes en
muchos mercados. Algunos prestamistas se han encontrado con índices de incumplimiento de
pagos más altos que los previstos en personas con altos niveles de ingresos.
Pueden utilizarse nuevos modelos analíticos conjuntamente con las calificaciones crediticias
para elevar la precisión de las asignaciones de líneas de crédito. Estos modelos analizan
los mismos datos de las agencias calificadoras de crédito pero de otra manera, aislando la
sensibilidad del consumidor a las condiciones futuras que no se consideran en el reporte de
crédito. Estos modelos analíticos de la capacidad crediticia responden a la pregunta: “¿Qué
capacidad tienen los consumidores para manejar una nueva deuda adicional a la que ya han
contraído?”
Como se ilustra en la figura 4, los consumidores con calificaciones de riesgo crediticio e ingresos
similares tienen diferentes capacidades para manejar una deuda adicional. En este gráfico se
muestra la distribución de los niveles de capacidad crediticia en diferentes grupos de ingresos
para la puntuación media de 665-699 de FICO® Score.
Los modelos analíticos de capacidad crediticia también perfeccionan las decisiones sobre la
oferta de productos crediticios adicionales a clientes existentes. Cabe mencionar un estudio
muy pertinente de FICO sobre aumentos de líneas de crédito con respecto a la evaluación de la
capacidad de pago del cliente, un elemento que también es crucial para las ventas cruzadas.
Figura 4: Incluso en los niveles de ingresos altos varía la capacidad de los consumidores de manejar
crédito adicional
Segmento 665-699 de FICO® Score
60%
UTILIDAD PROMEDIO DE LA CUENTA
Nivel de capacidad
50%
40%
Leyendas:
Bajo
Moderado
Alto
Promedio de ingresos
30%
20%
10%
0%
DESCONOCIDO
< $30,000
$30,000–54,000
$55,000–79,000
$80,000–114,000
$115,000+
FICO® CREDIT CAPACITY INDEX™ EN DIFERENTES GRUPOS DE INGRESOS
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»» insights
El estudio (que se presenta en detalle en el número 42 de Insights, titulado How Are Issuers
Changing Course Under the CARD Act?) fue realizado en base a datos agregados de tarjetas
bancarias. Se demostró que el añadido de estimaciones sobre ingresos a la calificación de riesgo
crediticio no hacía mucha diferencia para la predicción de pérdidas. Sin embargo, sí había una
gran diferencia cuando primero se usaba la calificación crediticia para determinar qué cuentas
recibirían un aumento en la línea de crédito, y posteriormente se empleaba el modelo analítico
de capacidad crediticia para determinar cuánto crédito adicional podría ofrecerse. Al asignar
líneas de crédito más altas a los clientes con mayor capacidad crediticia, los investigadores de
FICO lograron reducir las pérdidas en un 6,8% mientras crecían los saldos. El resultado global
pronosticado fue un aumento de ingresos ajustados en función del riesgo de $2 a $3 por
cuenta, y una mejora de 100 puntos básicos en la rentabilidad.
Fraude en las solicitudes
Otra manera de incrementar la rentabilidad es emplear reglas de negocios y modelos analíticos
para detectar fraudes en el proceso de originación, los cuales representan un problema cada
vez mayor. Por ejemplo, con base en la labor de FICO con grandes bancos, estimamos que las
pérdidas brutas atribuibles al fraude o al abuso del titular de la cuenta son mucho más altas que
las derivadas del fraude cometido por terceros. La actividad fraudulenta eleva artificialmente los
niveles de deudas incobrables y derrocha recursos de cobranzas.
Si bien los modelos analíticos convencionales de fraude en solicitudes de crédito tratan de
detectar un comportamiento del solicitante que indica una identidad robada o potencialmente
fraudulenta, los modelos enfocados en el titular de la cuenta están diseñados para detectar a
quienes utilizan su propia identidad y sus propias cuentas para solicitar crédito adicional. La
detección también mejora cuando las soluciones de originación permiten compartir datos,
reglas de política y resultados de análisis en todos los productos, dado que los fraudes suelen
abarcar varias líneas de negocios del prestamista. Los titulares de cuentas que cometen fraude,
por ejemplo, pueden obtener préstamos que posteriormente utilizan para hacer pagos
regulares de la tarjeta de crédito. Con el tiempo reciben aumentos de sus líneas de crédito y van
elevando su saldo hasta que elevan sus gastos al máximo y luego desaparecen.
Figura 5: Al combinar la puntuación de fraude en las solicitudes con la
de fraude en las transacciones mejora la detección de fraudes de los
titulares de las cuentas
60%
LEYENDAS
De las solicitudes solamente
De las transacciones solamente
Puntuación integrada de la transacción
TASA DE DETECCIÓN
50%
40%
Este incremento de la detección es otro
ejemplo de los beneficios que se derivan al
escoger una solución para originaciones que
comparte una arquitectura con soluciones
para control de fraude y otras áreas de
decisión.
30%
20%
10%
0%
En el caso de los clientes fraudulentos que se
inmiscuyen en el punto de originación, los
prestamistas pueden mejorar la detección
en las primeras cuentas utilizando el modelo
de fraude en las solicitudes junto con un
modelo de fraude en las transacciones. Como
se observa en la figura 5, una puntuación
combinada es mucho más precisa que
cualquier puntuación por sí sola para todas las
tasas de falsos positivos.
0.0%
1.0%
2.0%
3.0%
TASA DE FALSOS POSITIVOS
4.0%
5.0%
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»» Conclusión
Independientemente de que operen en mercados en recuperación o en pleno auge, todos los
prestamistas tienen una meta en común: un crecimiento rentable. Para lograrlo, las decisiones al
momento de la originación tienen que asegurar la rentabilidad del cliente desde el principio y
en situaciones cambiantes. Hoy en día, las mejores soluciones en su tipo aportan un mayor rigor
analítico—que incluye la optimización de las utilidades—en las decisiones sobre las cuentas
nuevas. Facilitan al prestamista la incorporación de una gama más amplia de factores de riesgo/
ingresos presentes y futuros en procesos de originación más rápidos y de gran eficiencia.
Entérese más:
• Formule preguntas sobre las mejores prácticas de originación en el Banking Analytics Blog
de FICO.
• Lea otros documentos de la serie Insights sobre soluciones con modelos analíticos para
nuevos retos.
• Comuníquese con nosotros para que le indiquemos cómo puede utilizar
modelos analíticos avanzados para incrementar la rentabilidad de sus decisiones sobre la originación.
Crecimiento más alto y más rentable en las originaciones
Las capacidades que se describen en este documento, así como
otras, están disponibles en la versión más reciente de
FICO® Origination Manager. Este sistema ayuda a los prestamistas
a armar carteras más rentables y a gestionar el riesgo a nivel del
cliente, en tanto que se adapta, de manera eficiente y económica, a
los rápidos cambios del entorno empresarial y de la normativa.
Aspectos destacados:
»»
Capacidad integrada de optimización de la rentabilidad que
balancea las restricciones de las operaciones con las
necesidades de generar utilidades para obtener decisiones que
representen la mejor oferta.
»» Perspectiva más amplia del cliente en el proceso de decisión
para reducir al mínimo el riesgo y generar más negocios.
»» Funcionalidad para formular, probar y aplicar rápidamente
nuevas estrategias y modelos.
»» Capacidad para imprimir más impacto a la decisión
aprovechando datos conectados sobre diferentes funciones a
fin de obtener el máximo valor para el cliente.
»»
Solución sustentada por una arquitectura orientada al servicio
flexible y configurable por el usuario empresarial para poder
reaccionar rápidamente a los cambios del mercado y a
los nuevos requisitos de la normativa, en tanto se reduce el
mantenimiento continuo del sistema.
»»
Participación de especialistas de FICO en asesoría de empresas,
gestión de proyectos y análisis, con años de experiencia en el
diseño y la aplicación de sistemas de originación a más de 500
principales entidades de préstamo de todo el mundo.
La serie Insights presenta
información sobre prácticas óptimas,
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