Gerenciando el riesgo en el siglo XXI: Conectando información y decisiones. Richard Weber Universidad de Chile Departamento de Ingeniería Industrial

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1 Gerenciand el riesg en el sigl XXI: Cnectand infrmación y decisines Richard Weber Universidad de Chile Departament de Ingeniería Industrial 1

2 Cntenid Mtivación Etapas: Slicitud de Crédit Cbranza Fraude Atención al Cliente Cas real 4º Cngres Nacinal de Crédit y Cbranza 2

3 Mdels Analítics de Scring Mtivación riginal: Predecir qué clientes fallarán en el pag de su crédit. Reducir ls niveles de subjetividad en la entrega de crédits. Autmatizar el prces. Definición del univers Mdel de Credit Scring Scring Se trga la slicitud de crédit? SI Variables de entrada explicativas NO 4º Cngres Nacinal de Crédit y Cbranza

4 Mdels Analítics de Scring Pr qué se masificó la utilización de ests mdels? Crecimient explsiv de slicitudes de crédits. Necesidad de manejar ls niveles de riesg de la cartera. Factres de negci a cnsiderar: Cbertura: A cuánts clientes quier llegar? Riesg: Cuál es el nivel de pérdida que esty dispuest a aceptar? Rentabilidad: Cuál es la rentabilidad mínima que quier percibir? 4º Cngres Nacinal de Crédit y Cbranza

5 Nuestr Enfque: KDD (Knwledge Discvery in Databases) 4º Cngres Nacinal de Crédit y Cbranza

6 Cbranza F22, mnt demanda 502 demandas, Valparaís F22, ln(mnt demanda +1) 502 demandas, Valparaís 4º Cngres Nacinal de Crédit y Cbranza

7 Fraude KDD para detección de Fraude: Telefnía Tarjeta de Crédit Isapres Imprtacines 4º Cngres Nacinal de Crédit y Cbranza

8 Atención al cliente Ptencial de KDD para Atención al Cliente: Predicción de Fuga Predicción de Mra Venta Cruzada 4º Cngres Nacinal de Crédit y Cbranza

9 Cas Práctic Institut de Desarrll Agrpecuari Cread en Está presente en tdas las regines del país. Aprta entre el 25% y 30% del PIB del sectr agrícla. Est es alrededr del 1,2 % del PIB nacinal. Misión: Prmver cndicines, generar capacidades y apyar cn accines de fment, el desarrll prductiv sustentable de la agricultura familiar campesina y sus rganizacines. (www.indap.cl)

10 Definición de Universs Crt U1 Nuev Plaz crédit Larg Duración 1-5 añs U2 Natural Antigüedad cliente 6-10 añs U5 Persna Organización Antigu Excluir del Análisis Plaz crédit Crt Larg U3 Duración 1-5 añs 6-10 añs U4 U6

11 Cóm definims nuestra variable bjetiv? Recuperación: Y i = 1 Si se recuperó el crédit i. 0 Si n se recuperó el crédit i. Universs U1 -U2 -U3 -U4 Sald 0 Mnt clcad <= Mnt pags Mnt cierres = 0 Númer de castigs = 0 Mnt (cndnacines + rebaja intereses + ajustes negativs) <= (Mnt clcad * 0.1) U5 U6 Mnt pags >= vencimients al Mnt cierres = 0 Númer de castigs = 0 Mnt (cndnacines + rebaja intereses + ajustes negativs) <= (Mnt clcad * 0.1)

12 Variables de entrada Características del cliente Características de la slicitud Cmprtamient de pag (Sól clientes antigus)

13 Variables de entrada Características del cliente Características de la slicitud Cmprtamient de pag Edad Estad civil Númer de predis. Tamañ de ls predis. Antigüedad. Meses de inactividad. Etc.

14 Variables de entrada Características del cliente Características de la slicitud Cmprtamient de pag Mnt del crédit. Rubr principal. Región de Chile Mes de clcación. Mes del vencimient. Númer de. Cutas. Númer de pags. Plaz ttal. Cn aval, garantías. Etc.

15 Variables de entrada Características del cliente Características de la slicitud Cmprtamient de pag Tasa de slicitudes Mrsas Sin cndnacines. Sin Renegciacines. Cn prórrgas. Etc Mra 30. Mra 15. Máxima mra. Días de mra. Prmedi de mra.

16 Mdels Analítics Regresión Lgística Redes Neurnales Árbles de Decisión Supprt Vectr Machines

17 Selección del Mejr Mdel El mejr mdel se caracteriza pr: Alt grad de precisión: Maximizar el prcentaje de aciert en la predicción de la clase para el cnjunt de test. Alt grad de explicabilidad: Selección de las variables más relevantes. Fácil interpretación e implementación cmputacinal. 4º Cngres Nacinal de Crédit y Cbranza

18 n n n n x x x x x x e e p β β β β β β β β = Ejempl (1 variable): Mnt=X 1 =100 UF; β 0 =-9.5; β 1 =0.1; (0.1*100) 9.5 (0.1*100) 9.5 = + = + + e e p Prbabilidad de NO RECUPERAR=0.62 Regresión Lgística

19 Validación de ls Mdels TRAINING (75%) TEST (25%) Cnstrucción del mdel, Selección de parámetrs, variables Evaluación del mdel

20 Regla de Aceptación Mdel Regresión Lgística Prb. NO REC. [0,1] REC NO REC 0 1 Crte % aciert (TEST) UNIVERSO CORTE REC NO REC Prmedi U1 (NCP) % 68.8% 70.4% U2 (NLP) % 72.7% 70.0% U3 (ACP) % 74.9% 74.3% U4 (ALP) % 74.2% 74.3% U5 (NLP6+) % 87.9% 83.4% U6 (ALP6+) % 74.8% 70.7%

21 Plítica de Aceptación Ejempl: se acepta baj y rechaza sbre un crte de 0,7 Puntaje de % cass % cass Cbertura crte (REC) (NO REC) (% de cass) 0,70 89,2% 46,1% 87,5% Puntaje de Mnt Pérdida (UF) % pérdida crte clcad (UF) 0,70 834,655 23,390 2,8% Se tiene una cbertura del 87,5% y se reducen las pérdidas desde 5,5% a un 2,8%, es decir, un 50% aprx.

22 ACP: Distribución de prbabilidades del mdel (TEST) 12.0% 10.0% % cass 8.0% 6.0% 4.0% 2.0% 0.0% Puntaje de crte (prbablidad mdel) RECUPERADA NO RECUPERADA 4º Cngres Nacinal de Crédit y Cbranza

23 Cnclusines 1/2 A mayr mnt de clcación, menr % de slicitudes recuperadas. A mayr edad, mayr % de slicitudes recuperadas. El % de slicitudes recuperadas n varía significativamente según la etnia el sex del cliente. A mayr plaz del crédit, menr % de slicitudes recuperadas. A mayr cantidad de crédits anterires de un cliente, mayr % de slicitudes recuperadas. A mayr cantidad de predis de un cliente, mayr % de slicitudes recuperadas. 4º Cngres Nacinal de Crédit y Cbranza

24 Cnclusines 2/2 El mnt y el númer de predis han resultad ser variables explicativas cnsistentemente imprtantes en tds ls universs. Respect a las variables de cmprtamient para clientes antigus, las variables de mra (si mra 30 días, si mra 15 días, días de mra, maxmra, etc.) han resultad ser de mayr relevancia en la predicción que tras variables de cmprtamient cm prórrgas, renegciacines, cndnacines. 4º Cngres Nacinal de Crédit y Cbranza

25 Más Infrmación Clma, P., Guajard, J., Miranda, J., Weber, R. (2006): Mdels analítics para el manej del riesg de crédit. Trend Management 8, Nv. 2006, Wrkshp Business Analytics and Optimizatin, de Ener de 2010; Dr. Richard Weber; Departament de Ingeniería Industrial, Universidad de Chile 4º Cngres Nacinal de Crédit y Cbranza

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