Por qué Analytics en su Negocio?

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1 Por qué Analytics en su Negocio? Aplicaciones para la Gestión de Riesgos: El Caso del Score Crediticio 22 de Agosto de 2013 Bruno Gili y Sven Schaffrath

2 Por qué Analytics en su negocio?

3 Cantidad de Información (Exabytes) Cada vez se genera más Información Una década de crecimiento del universo digital Fuente: EMC Digital Universe Study 3

4 Dispositivos / Usuarios (MM) Estamos experimentando saltos incrementales en TI Evolución de los Drivers del Crecimiento de TI Internet Móvil Internet Mainframes 1 Minicomputadoras PCs Múltiples Dispositivos: -Tablets -Smartphones -Mp3 -Celulares -GPS, ABS -Juegos y Entretenimiento -Tecnología Inalámbrica -Etc, etc Fuente: Elaboración Propia en base a ITU, Morgan Stanley Research. 4

5 y Uruguay NO escapa a este proceso Telecomunicaciones PBI: Precios: 5x -67% Banda ancha móvil % 2x vs 2011 Celulares en mill. 1.5 por hab. Banda ancha (05-12) 10x Fuente: Elaboración Propia en base a URSEC 5

6 La Era de las Comunicaciones alcanza a las personas MÁS INFORMACIÓN MÁS TECNOLOGÍA MÁS CANALES MÁS SERVICIOS 6

7 Por eso estamos frente a un consumidor más poderoso Tenemos un consumidor Datos Más Informado Más Exigente Multicanal Demandando Más y Mejores Servicios 79% de las personas usan herramientas de búsqueda después de ver un comercial que les interesa Los consumidores usan 10 fuentes de información antes de comprar productos de alto valor 60% leen reviews de otros usuarios 7

8 que requiere de empresas más poderosas Más Informado Más Exigente Multicanal Demandando Más y Mejores Servicios Datos Clientes Transacciones Servicios etc 8

9 Qué solución encontramos a este dilema?

10 Apoyar a las empresas a adaptarse a estos cambios, tomando DECISIONES basadas en HECHOS Más Informado Más Exigente Multicanal Demandando Más y Mejores Servicios Datos Inteligencia Analítica 10

11 Involucrando diferentes dimensiones de su organización Management Planificación Estratégica Software Técnicas Analíticas Datos Behavioral Finance & Economics Cultura Organizacional Procesos Hardware 11

12 para responder muchas preguntas Riesgos Cómo puede gestionar de forma integral los riesgos de su empresa? Quiénes son sus clientes riesgosos? Cómo detectar operaciones fraudulentas? Cómo prevenirlas? Cuáles son sus clientes morosos? Cómo mejorar la gestión de cobranzas? Gestión Cómo diseñar estructuras de precios que maximicen sus ventas? Cómo hacer más eficiente la gestión de inventarios? Cómo estimar en forma más precisa la demanda de mis productos? Cómo puede optimizar la gestión logística? Clientes Cómo optimizar sus campañas de marketing? Cómo captar buenos clientes? Cómo diseñar sistemas para evitar la fuga de sus mejores clientes? Cómo identificar oportunidades de venta? Cómo potenciar el uso de las redes sociales? Cómo estimar el lifetime value de un cliente? Cómo gestionar sus campañas de marketing? 12

13 Medir y gestionar el riesgo como aplicación de Analytics de Mercado Otros Riesgo Integral de Crédito Gestión y medición requiere: Datos Técnicas analíticas Software Liquidez y Desc. de Plazo Operativo 13

14 Medir y gestionar el riesgo como aplicación de Analytics Para qué? de Mercado Ajustar productos a perfil Otros del potencial cliente. Riesgo Integral Cuantificar y gestionar riesgo de impago de Crédito Gestión y medición requiere: Datos Técnicas analíticas Software Liquidez y Desc. de Plazo Operativo 14

15 Score crediticio: Qué es? Para qué? Probablemente una de las aplicaciones más generalizadas y de mayor historia del análisis predictivo. Es una expresión numérica asignada a cada individuo en función de su calidad crediticia. Las instituciones financieras y las TelCos entre otras, lo usan para evaluar el riesgo potencial de cada cliente, calcular su exposición al riesgo de crédito y ofrecer productos más ajustados al perfil de cada cliente. 15

16 Pricing y productos por riesgo vs Criterio de corte Potenciales clientes Corte por criterio binario Sí Scoring y productos y precios ajustados a perfil A C No B No 16

17 Score crediticio como herramienta de estrategia comercial Productos ofrecidos a medida en función del riesgo del cliente (plazos, tasas y montos). Premisa central: generar relación con el cliente riesgoso y conocerlo más a detalle, en vez de rechazarlo y abrirle espacio a la competencia. Una vez captado la IF puede utilizar otras técnicas analíticas para evaluar cross-selling o up-selling. Utilizar ratings de crédito para optimizar costos de procesos de cobro Con qué clientes comunicarse? Cuándo? A través de qué vía? 17

18 Qué variables se incluyen normalmente? Historial de pagos (bancos, tarjetas, servicios públicos) Utilización de línea de crédito (utilizado/total) Antigüedad del cliente Número y tipo de productos financieros que el cliente utiliza Número de consultas en los burós de crédito. Tenencia de vehículos y de teléfono, edad, estado civil, hijos a cargo entre otras variables socio-demográficas. Muchos modelos empíricos evitan el ingreso como variable explicativa por cuestiones de precisión (clientes mienten o no tienen flujos claros y estables) y por falta de historial laboral. 18

19 Modelos utilizados en la práctica Si la muestra de entrenamiento que se utiliza es binaria (buen crédito/mal crédito, pagó/no pagó): Regresión logística o regresión probit Ambos son métodos de elección binaria. Devuelven la probabilidad de que un evento suceda o no. Ambas asumen distribuciones de probabilidad (logística y normal) para los eventos. Extensión: regresión de Cox o modelo de riesgo proporcional. Estima un riesgo de base y lo aumenta proporcionalmente en función de las variables. 19

20 Formas de evaluar Lift charts, comparación de densidades y medidas de Kolmogorov-Smirnov Interpretación: mayor distancia entre distribuciones, mejor ajuste. Tablas de falso/verdadero positivos. Interpretación: mayor precisión cuánto menores sean los porcentajes en las celdas rojas Nota: dependiendo de política puede no ser posible evaluar resultado no pagará. 20

21 Fijación de los puntos de corte. En general, la decisión de los puntos de corte debe estar basada en la política comercial y estratégica de la IF. Mayor exigencia, implica menores pérdidas. Sin embargo, se perderán potenciales clientes de calidad. Por el otro lado, bajos requisitos le permiten al banco captar más clientes que realmente pagarían, pero exponen al banco a mayores pérdidas. En general, la IF debería maximizar su ganancia esperada tomando en cuenta los 4 resultados fundamentales (VP, VN, FP y FN que son a su vez funciones del PdC). 21

22 Fijación de los puntos de corte. Productos intermedios Sin embargo, sería posible y recomendable ofrecer otros productos a clientes de mayor riesgo que los usuales. Alternativa 1: Presta o no presta Presta Alternativa 2: Presta A, Presta B o no presta Presta A Presta A Presta B Presta B t 22

23 Cuestiones prácticas a tomar en cuenta Sesgos positivos en muestras de entrenamiento. Base de datos original está basada sólo en créditos que fueron aceptados. Necesario evaluar reestimación una vez que se acumulen suficientes nuevos casos. Estabilidad de población. Población puede cambiar a medida que tiempo pasa y nuevas políticas maduran. Necesario realizar análisis de vintages (cohortes de crédito). Estado de la economía. Modelos más complejos podrían ser estimados para distintas fases del ciclo y así mejorar aún más la performance de la IF. Razón de rechazo clara. Modelo no puede ni debe de ser utilizado como una caja negra. El cliente tiene que poder entender razones de rechazo. Tiempos de respuesta. El tiempo de evaluación tiene que ser lo más corto posible o el cliente buscará en otras Ifs. 23

24 Reflexión Final La inteligencia analítica, por sí sola, no constituye una estrategia, pero su utilización para optimizar una capacidad de negocio distintiva sí constituye una estrategia. Davenport & Harris (2009), Competing on Analytics 24

25 Edificio FERRERE Juncal Montevideo, Uruguay

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