Cómo ofrecer mejor acceso al crédito en la industria financiera gracias a Machine Learning

Scoring de crédito en la industria financiera

El scoring de crédito es el análisis de riesgo fundamental que debe realizar cualquier prestatario para determinar si es oportuno o no otorgar un préstamo a alguien.

Hay algo clave para el sistema financiero y que suele ser el principal escollo al que se enfrentan los postulantes al sistema tradicional de créditos. Por no contar con historial crediticio, quedan afuera de los criterios de otorgamiento.

Existe entonces un gran mercado de potenciales clientes con demanda insatisfecha de servicios financieros, partiendo desde los más básicos como tarjetas de crédito, pagos digitales y préstamos para consumo. 

La adopción de herramientas de Inteligencia Artificial como Machine Learning puede romper el statu quo de los sistemas de scoring.

Las técnicas de Machine Learning no sólo permiten sortear los obstáculos a los que se enfrentan muchos de los bureau tradicionales a la hora de analizar un perfil sin datos financieros. También colaboran en la detección de fraude o en el anticipo del incumplimiento de los pagos.

Leads de valor vs. leads de riesgo

La segmentación del mercado es un conjunto de conceptos y modelos que guían la estrategia gerencial y que conduce a nuevas ofertas de productos y servicios probables: los clientes con características similares tienen necesidades similares.

Es por ello que hay un gran interés en identificar grupos homogéneos de clientes existentes o potenciales, aquellos cuya demanda de determinados productos sostiene un mercado prometedor. 

La experiencia ha demostrado que un proceso de segmentación efectivo trae aparejados grandes beneficios. 

Sin embargo, hay algunos aspectos importantes que anticipan el logro de modelos precisos. Estos se relacionan con la selección de variables y de los métodos estadísticos para realizar la segmentación

Con Machine Learning la cantidad de fuentes de datos que puede tener en cuenta un modelo de crédito es infinita. Existen innumerables variables que podrían predecir la capacidad de un solicitante para pagar su préstamo. El Aprendizaje Automático se ocupa de encontrar patrones dentro de grandes conjuntos de datos, replicando el análisis a gran escala en muy poco tiempo. 

Existen ilimitados comportamientos que, al ser analizados a través de Machine Learning, se pueden segmentar en grupos. Esto permite accionar sobre grupos de clientes de manera puntual, generando estrategias comerciales para fidelizarlos, ampliar la cartera de productos financieros y, a su vez, mejorar la experiencia con el servicio.Estos datos, previamente etiquetados como indicativos de responsabilidad o riesgo desde la perspectiva de bancos y acreedores, podrían correlacionarse con la solvencia, permitiendo predecir probabilidades de paga de préstamos. De esta manera, podemos conocer si el postulante se ubica más cerca de ser un cliente responsable o de ser un cliente arriesgado.

Cómo aumentar la tasa de reembolso y otorgar créditos más competitivos

El proceso de análisis de riesgo tradicional genera grandes pérdidas económicas derivadas de la falta de datos y criterios para evaluar un perfil, de los fallos de medición de riesgos o bien de los procesos de toma de decisiones.

Los algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) posibilitan una mejor administración del riesgo, permitiendo a las entidades financieras aumentar su rentabilidad al calificar mejor a sus clientes. Así, pueden brindar mayores créditos a quienes tienen mayor probabilidad de pago. 

A su vez, la IA colabora para que las empresas financieras puedan brindar una experiencia puramente online, con otorgamiento inmediato de préstamos y acreditación instantánea en cuenta, reduciendo los gastos y demoras de las fases iniciales.

Identificar con mayor precisión a los buenos prestatarios conlleva a tasas de reembolso más altas para los prestamistas y créditos de bajo costo para los consumidores, posibles sólo a través de la reducción de costos operativos.

Frente a un software de evaluación crediticia, las técnicas de Machine Learning aportan versatilidad, pudiendo desarrollar modelos y construir scores a la medida de cada empresa. Asimismo, el proceso de aprendizaje de los modelos asegura una continua adaptación a las condiciones cambiantes del mercado.

Aumentar la precisión en los historiales de crédito gracias a Machine Learning

Las técnicas de Inteligencia Artificial y, más específicamente, las de Machine Learning, se están convirtiendo en un apoyo imprescindible para las Fintech y las empresas de punta del sector financiero.

Entre las múltiples ventajas que nos proporciona un scoring con Machine Learning frente al scoring tradicional podemos mencionar:

  • Sencillez: Evita papeleos engorrosos
  • Rapidez: Calcula el otorgamiento de un crédito en pocos minutos
  • Objetividad: Evalúa todas las postulaciones bajo un criterio definido
  • Fiabilidad: Aprende en base a los datos de comportamiento de pago de los clientes, retroalimentandose y mejorando su efectividad y performance

Para la definición del perfil de un postulante se tienen en cuenta diferentes factores, como podrían ser sus rastros digitales.

Con este término nos referimos a datos obtenidos a través de la navegación del interesado, como son: su interacción en redes sociales, la marca y el precio del dispositivo que usa, su ubicación geográfica, el horario de acceso a la plataforma, el modo en el que se expresa, entre otros.

De esta manera, evitamos limitar la definición del perfil en base al historial bancario, extendiendo las opciones de acceso y uso de productos financieros digitales a un vasto número de posibles clientes que se ubican en segmentos sub-bancarizados.

¿Cómo logramos reducir los costos de morosidad de los préstamos?

Como cualquier otro producto que se lanza al mercado, el otorgamiento de préstamos también requiere de una evaluación previa de sus costos. Parte de estos costos están vinculados con la falta del cumplimiento en el pago por parte de los clientes deudores.

Existen 3 fuentes principales de costos financieros asociados a préstamos morosos:

  • Cancelaciones de préstamos incobrables: Después de un cierto período de tiempo y esfuerzo persiguiendo préstamos morosos, la institución financiera debe reconocer que el monto pendiente del préstamo es irrecuperable. El resultado es la pérdida de capital y de los ingresos asociados a ese capital.
  • Ingresos por intereses atrasados: Cuando un cliente omite un pago, se retrasa el flujo de efectivo esperado, tanto del capital principal como de los intereses.
  • Gastos por morosidad: Un préstamo moroso requiere una cantidad considerable de tiempo y esfuerzo.

A través de las técnicas de Machine Learning es posible identificar previamente a aquellos clientes que eventualmente serán dados de baja.

Los clientes cuyos préstamos se cancelan pueden tener un perfil diferente al de aquellos que simplemente se atrasan en los pagos por algún tiempo y sobre los que es necesario intervenir de manera adecuada para mitigar la morosidad. También es posible cuantificar exactamente el costo de recuperación frente al costo de cancelación. 

En conclusión, una calificación crediticia adecuada actúa sobre estas 3 situaciones de costo ya que tiene el efecto de, por un lado, deprimir los niveles de morosidad en general, reduciendo todos los costos asociados con la morosidad y, a su vez, reducir la cantidad de préstamos que se vuelven morosos.

Acerca de modelos predictivos

Como ya mencionamos, mediante la aplicación de un algoritmo de Aprendizaje Automático que dé lugar a un modelo predictivo es posible asignarle una probabilidad de incumplimiento a cada cliente nuevo o existente

Este puntaje, combinado con la coyuntura del terreno, permite a la institución financiera decidir si extiende o no el crédito.

Cuando hablamos de modelos predictivos, los árboles de decisión y los métodos de conjunto relacionados, como los random forests (combinación de árboles de decisión) son herramientas de vanguardia en el campo del Machine Learning para la regresión predictiva y la clasificación. 

Sin embargo, en las aplicaciones de calificación crediticia, pueden resultar poco interpretativos. En ese sentido, las regresiones logísticas (análisis de regresión utilizado para predecir el resultado de una variable categórica en función de las variables independientes o predictoras) pueden dar con un scoring lineal transparente. 

También es posible enlazar ambos acercamientos, mejorando la regresión logística mediante el uso de información de los árboles de decisión, logrando una función de puntuación interpretable.

Sesgo de los algoritmos de scoring crediticio

Los algoritmos y la automatización disminuyen el riesgo de discriminación en el que caen los tipos tradicionales de calificación crediticia. 

En ausencia de algoritmos y modelos basados ​​en datos, la toma de decisión tradicional sobre la solvencia crediticia de un postulante queda en manos de una persona. Consciente o inconscientemente, las personas tienden a tener opiniones sesgadas basadas en la información limitada que tienen a su disposición, y es difícil para una empresa asegurarse de que todos sus empleados hagan evaluaciones imparciales de los solicitantes. 

Una de las ventajas de los algoritmos es que pueden desarrollarse, revisarse y monitorearse para evitar evaluaciones sesgadas, parciales o discriminatorias. Esto, además de permitir el procesamiento de grandes volúmenes de datos en poco tiempo, tarea imposible para una persona.

En 7Puentes conocemos esta problemática a la perfección. Nuestro equipo altamente calificado de científicos de datos e ingenieros, junto con nuestros especialistas en Web Data Extraction, han desarrollado modelos de Machine Learning y creado sistemas predictivos de riesgo, scoring y segmentación de usuarios

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