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Datos positivos para zafar del "karma" del clearing

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Las nuevas formas de utilizar bases de datos puede definir que a una persona le aprueben o no un crédito. Foto: Archivo

"INCLUSIÓN FINANCIERA TOTAL"

Combina incumplimientos con otros datos y permite reinclusión financiera.

Estar en el "clearing" es para muchos uruguayos un karma que les impide el acceso al crédito y que es de difícil solución. La empresa que administra el "clearing" en Uruguay, es la estadounidense Equifax que hasta ahora utilizaba información "negativa" de la persona —incumplimientos, cancelaciones, refinanciaciones, cheques rebotados, etc.— para que las empresas (bancos, administradoras, tarjetas, comercios, etc.) tomen decisiones.

Ahora, en una investigación que se presentará en las XXXII Jornadas Anuales de Economía del Banco Central (BCU), se muestra cómo la combinación de esa información "negativa" con otra "positiva" (el repago después de un incumplimiento por ejemplo) reduce la exposición al riesgo de las empresas financieras y ayuda a incluir en el mercado de créditos a personas que estaban fuera.

Los integrantes de Equifax María Eugenia Steglich, Cecilia Prieto y Matías Juan Karmelic elaboraron "Efectos de Data Positiva en la Inclusión Financiera: el caso de Score+ de Equifax para Uruguay".

Los autores recuerdan que las asimetrías de información en el mundo crediticio, "causan racionamiento en la oferta de los productos de crédito en los mercados financieros".

A su vez, remarcaron que "el uso exclusivo de la información negativa, por otro lado, dificulta la reinclusión de personas que han presentado incumplimientos en el pasado, pero que exhiben un buen comportamiento en una operación actual". Eso lo recoge la información positiva, que además "permite que los solicitantes con escasa historia crediticia tengan una mejor asignación del riesgo, potenciando la inclusión de clientes en el sistema de crédito", agregaron.

Para las empresas, combinar ambas informaciones "es una herramienta que permite maximizar la rentabilidad del negocio, manteniendo controlada la morosidad".

Así, los autores armaron Score+: "una fórmula estadística, basada en modelos de regresión logística, que permite ordenar a la población según la probabilidad de atraso" que cada persona tiene "en los próximos 12 meses al cálculo del score". El score es un número "que asocia las características del individuo al cumplimiento del evento definido" con un puntaje que va de 1 a 999 que "representa un ranking de probabilidad media de que el individuo alcance el evento definido", esto es el pago del crédito por ejemplo.

La población de interés para el modelo está compuesta por mayores de 18 años, que tienen una ficha creada en la base de Equifax y consideradas económicamente activas al momento de la observación (ha sido consultada por alguna entidad del mercado —bancario, financieras, retail, telecomunicaciones, etc.— en los últimos 60 meses.

Para el trabajo, los autores tomaron una muestra de 100.000 consultas por créditos realizadas a Equifax correspondientes a personas distintas, provenientes de diferentes entidades del mercado. La muestra en cinco períodos de tiempo entre marzo de 2014 y febrero de 2015, arrojó un total de 500.000 consultas. "Partiendo de esta base, se seleccionaron aleatoriamente 61.000 personas", agregaron.

Para cada persona se recolectó la información correspondientes de 12 meses previos al momento de observación y 12 meses posteriores (ver aparte).

"El Score+ está compuesto por la combinación del score genérico de mercado de Equifax y un score construido a partir de la información recolectada del BCU", indicaron y aclararon que "la variable dependiente en ambos modelos es la misma y representa que la persona alcance un atraso mayor a 90 días en los 12 meses posteriores a la fecha de cálculo del score".

Si se toma solamente la fuente de Equifax —que considera morosa a aquella persona que registra un incumplimiento, presenta cheques rechazados o cancelaciones y/o refinanciaciones y cuyo incumplimiento se origina en la ventana de observación—, el 19,9% de los 61.000 es considerado moroso y el 80,1% no moroso.

En cambio, si se toma la base del BCU —que define como moroso a aquel individuo que tiene un saldo vencido en los 12 meses posteriores—, el 22,8% es moroso.

Para construir el modelo, los autores descartan los casos "sin comportamiento crediticio previo o que ya contaban con saldo vencido o incumplimientos en el punto de observación". Así, la tasa de mora es 30,4%, 15.065 individuos de 49.509.

Las instituciones financieras dependiendo de sus políticas crediticias y su apetito por el riesgo, definen un punto de corte en el score que va de 1 a 999. "El punto de corte es la máxima tolerancia de score para establecer que un cliente es rechazado", recordaron.

En el modelo de Equifax solo, el punto de corte es 719. "Para este nivel de score la institución acepta al 60% de los evaluados, alcanzando una tasa de mora del 15,2%. Si el punto de corte se estableciera en el 30% de la población con peor score (es decir se acepta al 70% de los evaluados), el puntaje iría hasta 642" con una "tasa de mora del 18,1%", señaló el estudio.

En el modelo Score+ (que combina Equifax y los datos del BCU) "el mismo nivel de aceptados en un 60%" tiene un corte de score en 729. "En este caso la institución tendría una tasa de mora del 13,5%" lo que "significan varios puntos de ahorro en morosidad que redundan en beneficios económicos", explicaron los autores. Si el corte fuera el 30% de población con score más bajo, ese puntaje sería de 634 y "la tasa de mora que se asumiría sería de 16,6%", agregaron.

"Puede hacerse un ejercicio complementario pero, al mismo tiempo, contrario al anterior: mantener el nivel de morosidad en un valor dado y analizar el cambio en porcentajes de aceptados de la población", indicaron. Así, con una morosidad de 15,3% "el Score que combina información de Equifax y BCU permite aumentar el nivel de aprobación con respecto al modelo que solo utiliza información de Equifax, al pasar del 60% al 66% de aprobados", concluyeron.

Los autores estimaron el efecto en dinero de usar el Score+.

¿Cómo se realiza el scoring de una persona?

"En el desarrollo de un scoring se utiliza la historia de la persona para elaborar atributos a partir de las fuentes de datos disponibles (ventana de observación), que permitan predecir su comportamiento futuro (en la ventana de desempeño)", explicó el trabajo de Equifax. Señaló que el combinar datos negativos y positivos "permite una mejor segmentación entre los no morosos y los morosos, al tiempo que permite una mejor clasificación entre los casos de score muy alto", lo que posibilita "ofertas diferenciadas".

Beneficios de combinar bases de datos medidos en dinero

"Los beneficios que podrían presentarse, en caso de utilizar el modelo de Score+, son más tangibles si pueden ser medidos en términos monetarios", afirmaron Steglich, Prieto y Karmelic. "Para este ejercicio, se toman como datos que una entidad del mercado puede realizar en promedio 5.000 consultas de personas por mes, es decir, este es el volumen de solicitudes distintas que podría afrontar una entidad. A su vez, se podría establecer como monto promedio de un préstamo el valor de $ 183.162, que surge del análisis exploratorio de datos hecho previamente sobre la fuente de BCU", explicaron.

"A partir de estas referencias, si la entidad estuviera aceptando un 60% de las solicitudes, la reducción de su exposición al riesgo medida en pesos alcanzaría los $ 15,6 millones. Este número refleja el ahorro de morosidad citado" de 1,7 puntos porcentuales, señalaron.

"Si la entidad quisiera mantener la morosidad en 15,3%, estaría otorgando 6% más de créditos" con el Score+ que solo con los datos de la base de Equifax, "lo cual representaría crédito a 300 personas más, por un monto de $ 54,9 millones", afirmaron Steglich, Prieto y Karmelic.

"La presencia de esta información redunda en una combinación que permite beneficios, tanto para las entidades otorgantes de préstamos y tarjetas, como créditos en general, como también para las personas que se acercan a una entidad a solicitar estos productos", expresaron los autores. "El Score+ permite además reducir la exposición al riesgo, al mejorar la discriminación de las personas con comportamiento moroso versus aquellas con buen comportamiento", concluyeron.

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