Preguntas frecuentes sobre los modelos de score de TransUnion

TransUnion República Dominicana
Preguntas frecuentes sobre los modelos
de score de TransUnion
Los modelos de score de TransUnion
El siguiente es un resumen para ayudarle a entender mejor cómo se puede utilizar esta
poderosa herramienta para incrementar la rentabilidad, reducir pérdidas e identificar y
retener los clientes buenos de manera efectiva.
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PREGUNTAS FRECUENTES
¿Qué es un modelo de score?
Es una ecuación derivada estadísticamente que produce un número o calificación, mediante
el cual se puede ordenar una población de acuerdo a su nivel de riesgo.
Con la certeza de que se puede predecir el comportamiento futuro a partir del perfil de crédito
histórico, el modelo identifica el grado en el que las características del expediente de crédito de
una persona son similares a las características de expedientes de crédito de personas con el mismo
comportamiento bajo condiciones afines.
Modelos de score de acuerdo a la fuente de información son:
Genéricos: Cuentan con información de múltiples otorgantes de crédito.
Internos: Se desarrollan con datos de individuos de una institución
en particular, para un producto específico.
Modelos de score de acuerdo a la metodología:
Expertos: Se basan en la experiencia de los desarrolladores y analistas,
y se construyen cuando no hay suficiente información.
Estadísticos: Se basan en análisis estadísticos, para lo que se requiere
suficiente información histórica.
¿Qué son los scores de riesgo de TransUnion?
Son modelos genéricos que han sido diseñados en base a un robusto análisis estadístico, lo que permite predecir la probabilidad de que un individuo incurra en un incumplimiento de 90 días o más en
los próximos 12 meses, en uno o más de sus créditos.
¿Qué significa “periodo de observación y desempeño”?
Para la construcción de un score, se observan hasta 48 meses de información histórica—este es el
período de observación—a fin de calcular el score. Sirve de base para determinar el comportamiento
futuro de la cuenta.
El periodo de desempeño comprende los 12 meses subsiguientes a la generación del score, que se
utiliza para evaluar el comportamiento futuro de la cuenta y determinar la predicción del modelo.
¿Qué experiencia posee TransUnion desarrollando estos modelos?
En República Dominicana: El primer modelo de score de TransUnion fue
desarrollado durante el 2005. En base a las mejores prácticas del mercado,
se realizó una recalibración luego de cinco años, lo cual dio como resultado
TransUnion Score Predictivo 2.
A nivel global: TransUnion ha desarrollado más de 20 modelos genéricos y un
amplio rango de modelos a la medida en mercados alrededor del mundo.
¿Cuántas entidades utilizan actualmente los scores de Riesgo de TransUnion?
A marzo del 2012 más de 42 entidades de diversos sectores han estado utilizando nuestros modelos
de score.
¿Cómo se mide la efectividad de los scores de riesgo de TransUnion?
Los métodos utilizados por TransUnion República Dominicana son:
Lift Curve: Porcentaje acumulado de las cuentas que han llegado a 90 o más
días de mora
KS (Kolmogorov-Smirnof): Máxima diferencia entre distribución acumulada
de individuos buenos y malos
TransUnion Score Predictivo 1 posee un KS de 70.3%, mientras TransUnion Score Predictivo
2 posee un KS de 76.2%. De acuerdo con estándares internacionales, estos porcentajes de KS
quieren decir que nuestros modelos de score tienen un nivel de predicción “Extraordinario”.
¿Cuáles son los requisitos básicos para que un individuo posea una puntuación válida?
A fin de brindar una puntuación sobre información actualizada, el individuo debe cumplir con los
siguientes requisitos:
1. No debe poseer cédula de identidad con estatus fallecido.
2.
Poseer al menos una cuenta que haya sido actualizada en la base de datos de TransUnion
en los últimos 12 meses.
3.
Tener experiencia de seis meses o más en al menos una cuenta activa, ya que por su base
estadística el score requiere un mínimo de información.
¿Cómo funcionan los scores de riesgo de TransUnion?
En base a la información crediticia del individuo disponible en TransUnion, se realiza una evaluación
a través de seis scorecards (tablas) que calculan el valor numérico o score.
Dependiendo de las características crediticias del individuo respecto de su comportamiento de
pago, TransUnion Score Predictivo segmenta al individuo en la tabla que mejor describa dicho
comportamiento de pago.
A continuación un ejemplo de cómo funciona el score:
Scorecard de Buró de Crédito
CARACTERÍSTICAS
Cantidad de cuentas activas
Número de meses de experiencia crediticia
Número de meses transcurridos desde la apertura
de la última cuenta de tarjeta de crédito
Número de meses transcurridos desde la publicación de
la última información pública y judicial
VALORES
PUNTOS
0
15
1
22
2
80
3 o más
20
Menos de 12
10
12-23
35
24-47
90
40 o más
100
No tiene
130
0-5
120
6-11
125
12-17
130
18 o más
150
No hay
270
0-5
210
6-11
215
12-23
235
24 o más
250
VALORES
PUNTOS
2
80
38
90
24
150
36
250
Total
570
Cálculo: Scorecard de Buró de Crédito
CARACTERÍSTICAS
Número de meses transcurridos desde la apertura
de la última cuenta de tarjeta de crédito
Número de meses transcurridos desde la publicación
de la última información pública y judicial
¿Cuáles son los rangos de score válidos de ambos modelos?
TransUnion Score Predictivo 1 posee un rango de 518–790, mientras TransUnion Score Predictivo 2
posee un rango de 408–713.
¿Por qué los rangos de ambos modelos son diferentes?
Típicamente, mientras mayor es la tasa de malos, la población se moviliza hacia los rangos de score
más bajos. En el caso del modelo TransUnion Score Predictivo 2, la tasa de malos es 59.1% respecto a
una tasa de malos de 22.2% en TransUnion Score Predictivo 1.
Pese a que los rangos de score sean distintos, esto no afecta la predicción de los modelos.
¿Qué son los códigos de exclusión?
Cuando los perfiles no cuentan con suficiente información para obtener una puntuación válida, se les
otorga un código de exclusión, cuyas definiciones se detallan a continuación para ambos modelos:
CÓDIGO DE
RECHAZO
TRANSUNION SCORE PREDICTIVO 1
TRANSUNION SCORE PREDICTIVO 2
1
Perfil fallecido
Perfil fallecido
6
Perfil no posee cuentas activas por al menos seis
Perfil no posee cuentas activas por al menos
meses y posee al menos un atraso de 90 días o
seis meses y posee al menos un atraso de 60 días
más en cuentas activas
o más en los últimos tres meses en cuentas activas
o inactivas
7
Perfil no posee cuentas activas por al menos seis
Perfil no posee cuentas activas por al menos seis
meses y posee al menos un atraso de 60 días o
meses y posee al menos un atraso de 30 días o
más en cuentas activas
más en los últimos tres meses en cuentas activas
o inactivas
8
9
Perfil no posee cuentas actualizadas en los últimos
Perfil no posee cuentas actualizadas en los últimos
12 meses o no posee cuentas activas por al menos
12 meses o no posee cuentas activas por al menos
seis meses
seis meses
Perfil no posee cuentas (activas e inactivas)
Perfil no posee cuentas (activas e inactivas)
¿El score sólo considera cuentas del sector financiero para otorgar una puntuación válida?
Adicional a las cuentas del sector financiero, ambos modelos toman en consideración las cuentas del
sector comercial y servicios (exceptuando empresas de distribución eléctrica y ayuntamiento) para
otorgar una puntuación.
¿El score refleja el nivel de ingresos de un individuo?
No, el score únicamente analiza el comportamiento crediticio que ha presentado un individuo con
sus cuentas, con el objectivo de predecir el futuro. Este no estima ni refleja el nivel de ingresos de un
individuo.
¿El score indica si un individuo califica o no para un crédito?
No, el score es un indicador estadístico que permite identificar el riesgo asociado a un perfil, por lo
cual es un complemento en la toma de decisión de la entidad. Se recomienda acompañar la decisión
final de otros elementos como capacidad de pago, perfil del producto, garantía, entre otros.
¿Cada cuánto tiempo se actualiza el score de un individuo?
La puntuación de TransUnion Score Predictivo varía tras la actualización de la data, la cual los
otorgantes de crédito realizan mensualmente.
¿Cómo se visualiza el score?
El score es una puntuación que resume y analiza el comportamiento de todas las cuentas actuales
e históricas de cada consumidor que han sido reportadas a TransUnion. Esta información se incluye
en un segmento del historial de crédito, la cual se acompaña de las tres razones principales que no le
permitieron al individuo alcanzar la puntuación más alta. Por ejemplo:
>>
TransUnion Score Predictivo 2
Puntuación
593
TELCOS: Sector de Telecommunicaciones
Factores que impactan la puntuación (basados en una escala de 713 puntos)
- Meses desde el atraso a 90 dias o más (sin TELCOS)
- Utilizacion en cuentas activas actualizadas en los ultimos 12 meses (sin TELCOS)
- Meses desde el atraso a 90 dias o más (sin TELCOS)
Si ya poseemos un score interno, ¿Es necesario utilizar otro modelo de score?
La combinación del modelo de score interno con el score de TransUnion permite identificar el riesgo
de manera más precisa y poderosa, mediante una matriz dual. Esto permite a la entidad mejorar su
proceso de evaluación de crédito.
Muestra: Matriz dual
DECISIÓN TRANSUNION SCORE PREDICTIVO
DECISIÓN SUSCRIPTOR:
RECHAZAR
DECISIÓN SUSCRIPTOR:
APROBAR
RECHAZAR
1,426
1,127
299
Score 518–687
25%
20%
5%
ZONA GRIS
855
491
364
Score 688–708
15%
9%
6%
APROBAR
3,379
1,338
2,041
Score 709–790
60%
24%
36%
2,956
2,704
52%
48%
Totales
¿Se pueden personalizar las variables o rangos considerados por los modelos de score genéricos
de TransUnion?
No, no es posible modificar las variables utilizadas o sus ponderaciones, ya que se trata de un modelo
genérico. Sin embargo, TransUnion está en la capacidad de desarrollar modelos de score hechos a la
medida, en base a las necesidades que la entidad quiera cubrir.
¿Cómo fijar el punto de corte?
Para fijar los puntos de corte adecuados, la entidad debe considerar su política de riesgo de crédito,
así como la población a la cual se dirige.
La última columna de la tabla de distribución de score, Tasa de Malos Rev. Acumulado, representa
cómo está distribuida la tasa de malos en la población, permitiendo seleccionar un punto de corte en
base al riesgo aceptado por la entidad.
Muestra: Tabla de distribución de score
RANGO DO
SCORE
BUENOS
INDETERMINADOS
MALOS
OTROS
TOTAL
TASA DE
MALOS
MALOS
ACUMULADOS
PD
PROPORCION
BUENO-MALO
KS
TASA DE MALOS
REV. ACUMULADO
100
6,187
6,934
370,595
1,962
385,678
98.36%
370,595
96.09%
0.02
57.8%
37.4%
200
1,234
60
1234
-
54,225
94.89%
420,876
92.73%
0.05
65.2%
32.6%
408-534
406
4,098
21,573
23
37,100
98.77%
453,449
87.80%
0.01
70.3%
28.9%
535-559
5,645
12,162
19,913
105
37,825
77.91%
497,561
52.65%
0.28
75.6%
23.6%
600-614
8,881
11,113
16,403
862
37,259
64.88
513,964
44.02
0.54
76.2%
21.6%
684-692
38,580
1,590
3,220
154
43,544
7.70%
623,993
7.39%
11.98
5.3%
6.6%
693-713
24,001
702
1,695
104
26,502
6.60%
625,688
6.40%
14.16
0.0%
0.0%
TOTAL
432,354
111,625
625,688
59.14%
625,688
53.10%
0.69
8,664 1,178,331
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