MEJORA EN LA EFICIENCIA DE GENERACIÓN DE MODELOS

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1 MEJORA EN LA EFICIENCIA DE GENERACIÓN DE MODELOS MODELO DE BEHAVIOR SCORING Por: Rosario Zolezzi Diners Club Perú

2 Agenda Antecedentes Problemática Objetivos Fases del Modelamiento Uso de la herramienta IBM SPSS Statistics Beneficios Futuros Proyectos

3 ANTECEDENTES Diners Club es la primera tarjeta de crédito en la historia de productos y servicios financieros mundiales. En 1967 la tarjeta Diners Club llega al Perú, siendo la primera tarjeta de crédito en nuestro país. La tarjeta tuvo gran aceptación en los círculos profesionales, industriales y comerciales. La tarjeta Diners Club funciona bajo el sistema de franquicias y es aceptada en más de 200 países alrededor del mundo. Independientemente del lugar donde se establece la franquicia, los estándares de servicio son uniformes a nivel mundial. En el año 2011 Diners Club International otorgó a Diners Club Perú el premio Most Improved por ser La Franquicia de Mayor Crecimiento de las Américas.

4 ANTECEDENTES Diners Club Perú es una entidad que, por sus estándares de calidad busca alinearse de manera permanente con las mejores prácticas de gestión de riesgo de crédito contenidas en los acuerdos de Basilea; razón por la cual requería desarrollar un modelo de Behavior Scoring. Las principales premisas consideradas en la generación del modelo fueron: Maximizar el poder predictivo. Cumplir con criterios de robustez y estabilidad. Eficiencia del modelo (Control de calidad de salida). El desarrollo del modelo requirió: Revelar relaciones de causalidad Establecer estructuras de control obtenidas a través del uso de técnicas tales como comparativos de medias, pruebas de Chi Cuadrado y la obtención de estadísticos descriptivos en general.

5 PROBLEMÁTICA PROCESO ANTERIOR: Con el fin de calificar a los clientes y asignarles su probabilidad de caer en default, se envía una base a un proveedor externo y luego de unos días se recibe la respuesta. Los análisis de selección de clientes, seguimiento de los mismos, entre otros se realizaba haciendo uso de bases de datos en Excel. PROBLEMAS: No se tiene conocimiento respecto al modelo empleado para calificar a los clientes. Costo adicional debido que se paga por registro puntuado. Cualquier cambio o re calibración del modelo significaba dependencia del proveedor.

6 OBJETIVOS Desarrollar un modelo de Credit Scoring que permita evaluar el riesgo de crédito de los clientes de la entidad a través del cálculo de su probabilidad de no pago. Contar con un Behavior Scoring que permita medir, monitorear y gestionar, de manera eficiente y oportuna, el riesgo de contraparte inherente al portafolio de créditos, así como rentabilizar a los clientes, optimizar las ofertas de valor y a futuro realizar el cálculo de pérdidas esperadas.

7 FASES DEL MODELO Preparación y procesamiento de datos Implementación del modelo Desarrollo del modelo Evaluación del performance Pruebas del modelo

8 PREPARACIÓN Y PROCESAMIENTO DE DATOS Datos externos Datos internos Base de datos Depuración Variables Definición de la variable dependiente (Y) Definición de las variables independientes (Xi) Detección de la existencia de valores extremos o atípicos. Identificación de variables despobladas. Creación de variables transformadas usando: rangos, promedios, mínimos, máximos, etc., en diferentes ventanas de tiempo.

9 DESARROLLO DEL MODELO De un total de aproximadamente 1000 variables se construyeron 205, bajo el criterio de resumir información histórica y se realizaron contrastes para establecer la relación funcional con la variable respuesta. Seleccionar variables en el modelo mediante las opciones Introduccir, o los métodos automáticos Adelante o Atrás. En cuanto a las variables categóricas, seleccionar el método de contraste y la categoría de referencia. Un incremento del índice provoca un incremento en la probabilidad de default. Un incremento del índice provoca un decremento en la probabilidad de default. Variables internas

10 PRUEBAS DEL MODELO El modelo garantiza un 82% de acierto tanto para clientes buenos como malos. La exactitud global del modelo es (Muy bueno).

11 EVALUACIÓN DEL PERFORMANCE Score Total Malo Tasa de malo # % Acum% # % Acum% # Acum% 0, % 70% 98 8% 8% 0,3% 0,3% 0,61-0, % 75% 34 3% 11% 1,6% 0,4% 0,51-0, % 80% 72 6% 17% 3,4% 0,6% 0,38-0, % 85% 81 7% 23% 3,8% 0,8% 0,25-0, % 90% % 36% 7,1% 1,1% 0,14-0, % 95% % 56% 11,9% 1,7% <= 0, % 100% % 100% 25,4% 2,9% Total ,9% KS GINI 66,97% 83,67% Gini ~ 2 * ROC -1 Tablas de ODDS (Probabilidades) Son tablas de performance del modelo para el total de la población analizada. Estadístico de Kolmogorov Smirnov (KS) que es la máxima diferencia entre la frecuencia acumulada de clientes buenos y malos. El coeficiente de Gini es un contraste entre el porcentaje acumulado de clientes clasificados por el modelo como malos y el acumulado de clientes efectivamente malos, en donde 1 indica igualdad perfecta y 0 desigualdad perfecta entre ambos conjuntos.

12 IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO Actualmente el modelo se encuentra operando y es ejecutado mensualmente, mediante una sintaxis de IBM SPSS STATISTICS. Es usada para el seguimiento y gestión de clientes, evaluación de campañas, incremento de línea, entre otros.

13 USOS DE LA HERRAMIENTA IBM SPSS STATISTIC permitió: Preparación de datos para el análisis de forma rápida y simple. Conexión con diversas fuentes de información. Facilidad en el manejo e interpretación de resultados. Consistencia estadística (Set de pruebas completas). Generación de forma recurrente una estructura de calificación.

14 BENEFICIOS Y VENTAJAS Cuantificación del riesgo mediante una probabilidad. Consideración de muchos factores de riesgo recogidas en una puntuación. Revela relaciones entre el riesgo y otras características del cliente. Rentabilización de clientes. Monitoreo de riesgo de clientes. Ofertas de valor diferenciadas.

15 PROYECTOS A DESARROLLAR Desarrollar otros modelos de Credit Scoring Application Scoring Recovery Scoring

16 GRACIAS

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