CREDIT SCORING: Enfoque y ventajas para las instituciones. financieras. Parte I

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1 [.estrategiafinanciera.es ] CREDIT SCORING: Enfoque y ventajas para las instituciones financieras. Parte I Un sistema de scoring preciso al que se le haga un seguimiento correcto representa un instrumento de gran valor para la gestión de la cartera de clientes de una institución financiera. La introducción del scoring en la toma de decisión permite introducir distintas estrategias de gestión de la clientela como son localizar a los usuarios de alto riesgo o minimizar los recursos implicados, Enrico Libbiani Director Operativo Experian-Scorex Ficha Técnica AUTORES: Libbiani, Enrico TÍTULO: Credit Scoring: Enfoque y ventajas para las instituciones financieras. Parte I FUENTE: Estrategia Financiera, nº 214. Febrero 2005 LOCALIZADOR: 14 / 2005 RESUMEN: El credit scoring es un instrumento ampliamente utilizado por bancos y/o instituciones financieras dentro de los procesos de valoración y de gestión del riesgo de cartera. Se trata de una metodología que sintetiza el perfil de riesgo de un solicitante o de un cliente ya existente en la cartera, indicando la probabilidad de insolvencia futura calculada sobre la base de la información disponible en el momento de la decisión. dicha metodología se aplica a los distintos momentos de la relación entre el cliente y la institución financiera: en la fase de aceptación, durante la gestión en base al comportamiento y en la fase de recuperación del crédito. El próximo mes se realizará una visión del credit scoring desde el punto de vista Basilea II. DESCRIPTORES: Riesgos, gestión del riesgo, credit scoring, entidades financieras, scoring de comportamiento, scoring de aceptación, rentabilidad, financiación. 36 Estrategia Financiera Nº 214 Febrero 2005

2 Credit Scoring: Enfoque y ventajas para las instituciones financieras En la fase de admisión se utiliza el llamado Scoring de Aceptación, y el momento de decisión corresponde al momento de la solicitud de un crédito o de una financiación. Durante la fase de gestión, en base al comportamiento, se aplica el Scoring de Comportamiento, cuyo punto de observación es móvil. En este último caso la puntuación del cliente se puede calcular más veces a lo largo del tiempo, observando en cada ocasión la conducta más reciente. Toma de decisión Información Medición evento Evento Tiempo SCORING DE ACEPTACIÓN El scoring de aceptación permite determinar en el momento de la solicitud cuál es el nivel de riesgo asociado a cada solicitud de financiación antes de la aceptación efectiva de la misma. El score o puntuación de aceptación requiere dos tipos de información: la relativa al momento de la solicitud y la relativa al resultado positivo o negativo de la financiación. De la primera categoría forman parte todas las informaciones disponibles en el momento de la solicitud de financiación, que varían en función del segmento al que pertenece el cliente (por ejemplo, si el cliente es un particular o una empresa), y que en general pertenecen a cuatro clases: datos personales (por ejemplo, la edad, el estado civil y la profesión en el caso de los particulares, y la antigüedad o el sector económico en el caso de las empresas que solicitan una financiación), datos de la operación (por ejemplo, la duración y el importe de la financiación solicitada), datos económicos (por ejemplo, los datos relativos a la declaración de la renta de los particulares o el último balance presentado por la empresa que solicita la financiación), e información externa (por ejemplo, la información contenida en bureaux de crédito públicos o privados). A la segunda categoría pertenece la información correspondiente al comportamiento del deudor, que define a cada cliente en términos de su capacidad de reembolso de la financiación obtenida (Default/No Default). Las informaciones relativas al período de solicitud se cruzan con las relativas al comportamiento: el análisis de las correlaciones existentes entre las variables independientes (datos de solicitud) y la variable dependiente (Default/No Default) permite establecer la combinación de las variables que explican de forma más significativa la variabilidad del fenómeno que se desea pronosticar. Ventajas y estrategias de aceptación Gracias al scoring de aceptación se puede elegir la mejor estrategia en términos de índices de aceptación, es decir, gestionar de forma oportuna la puntuación de score en virtud de la cual se rechazarán los expedientes (cut-off), a fin de componer la cartera seleccionando a los clientes con arreglo a su nivel de riesgo. De forma más general, la introducción del scoring como elemento de la toma de decisiones permite poner en práctica distintas estrategias de aceptación, como por ejemplo: (i) Mantener sin cambios el índice de rechazo (mismo volumen de propuesta aceptadas) reduciendo la incidencia de la morosidad; (ii) Mantener el mismo volumen de clientes No en Default aumentando el índice de rechazo; esta estrategia puede definirse como conservadora, e implica una significativa reducción de la morosidad y una disminución del volumen de expedientes aceptados; (iii) Mantener el mismo volumen de clientes en Default reduciendo el índice de rechazo; con esta estrategia agresiva se obtiene un aumento del número de expedientes aceptados manteniendo sin cambios la incidencia de las insolvencias; (iv) Mantener constante la relación entre No en Default y clientes en Default reduciendo el índice de rechazo; con esta estrategia se obtiene un considerable aumento del volumen de expedientes aceptados, manteniendo constante la calidad de la cartera al nivel inicial. Nº 214 Febrero 2005 Estrategia Financiera 37

3 Credit Scoring: Enfoque y ventajas para las instituciones financieras El scoring de comportamiento utiliza información disponible en el período posterior a la aceptación de la solicitud de financiación, y se calcula sólo para todos los clientes de la institución finaciera SCORING DE COMPORTAMIENTO Como ya se ha mencionado, el credit scoring tiene aplicación también en el ámbito de la gestión en base al comportamiento, para evaluar el modo de actuar de la clientela a la que ya se ha concedido una financiación o un crédito. El scoring de comportamiento utiliza información disponible en el período posterior a la aceptación de la solicitud de financiación, y se calcula sólo para todos los clientes de la institución financiera. El scoring de comportamiento es altamente discriminante, puesto que se basa en un conjunto de informaciones de carácter más predictivo que los datos de naturaleza exclusivamente personal que se emplean en el scoring de aceptación. Se trata, en particular, de informaciones relativas a la relación entre el cliente y la entidad que otorga la financiación (como, por ejemplo: el porcentaje de utilización de la cuenta corriente calculado en el último mes, el número y el importe de las extralimitaciones, el número de veces que se ha producido una insolvencia en los últimos meses...). Para obtener el score de comportamiento se procede por pasos sucesivos, empezando por una relativa al producto individual poseído y llegando hasta una puntuación calculada a nivel de cliente. Para un cliente que posea más de un producto se elaborarán, por un lado, evaluaciones separadas de cada producto individual y, por otro, una evaluación global de la parte contraria, que indique la probabilidad de default del cliente en los doce meses siguientes. El scoring de comportamiento representa un importante soporte para las decisiones relativas a la gestión de la relación (mantenimiento, cierre), a la gestión de los límites de crédito (por ejemplo, aumento o disminución del crédito acordado), y a la elección de la política de recuperación que debe adoptarse (por ejemplo, política de recuperación soft o hard). Ventajas y estrategias relativas al comportamiento La introducción de un sistema de scoring de comportamiento permite gestionar el riesgo del cliente a través de metodologías estadísticas que sintetizan en un único valor numérico (la Default Probability) los datos de operatividad de todas las informaciones disponibles. El proceso de seguimiento de la cartera a través del scoring de comportamiento se puede resumir en dos momentos principales: La gestión operativa, que comprueba la regularidad del comportamiento a fin de sanear las excepciones (por ejemplo, localizando a los clientes a los que proponer un plan de reingreso), La vigilancia sistemática, una actividad de revisión sistemática de las posiciones que presentan anomalías en el perfil de riesgo, con el objetivo de volver a calcular su puntuación. 38 Estrategia Financiera Nº 214 Febrero 2005

4 Credit Scoring: Enfoque y ventajas para las instituciones financieras En términos más generales, con la introducción del scoring en la toma de decisiones se pueden introducir distintas estrategias de gestión de los clientes, como por ejemplo: Seleccionar clientes a los que proponer un aumento del límite de crédito; Autorizar eventuales extralimitaciones mediante la utilización de instrumentos como el shado limit; El proceso de seguimiento de la cartera a través del scoring de comportamiento se resume principalmente en la gestión operativa y la vigilancia sistemática Facilitar y automatizar las actividades de early collections; Localizar a los clientes de alto riesgo e intervenir a tiempo; Minimizar los recursos implicados anualmente en las actividades de renovación de las financiaciones; Adoptar un pricing basado en el riesgo. ENFOQUE Y METODOLOGÍA El enfoque empleado para desarrollar un scoring de aceptación es distinto del que se emplea para el scoring de comportamiento, dado que cada uno de los modelos tiene un objetivo diferente. Sin embargo, existen algunos aspectos comunes que hay que tener en cuenta a la hora de desarrollar un modelo de scoring: la selección de la muestra tiene que ser representativa de la clientela de referencia y debe realizarse de forma que incluya los contratos maduros (que han alcanzado un número suficiente de meses de historial de pagos), la definición de default (el tipo de evento que no se desea que se produzca en el futuro), y el tipo de población y de productos con arreglo a los cuales se desea desarrollar el modelo de scoring. Desarrollo del modelo de scoring A continuación se describen detalladamente las distintas fases de desarrollo de un modelo de scoring: (i) Análisis univariable Se analiza cada una de las características disponibles en el momento de la solicitud y se procede a una evaluación de su capacidad de discriminación entre Default y No Default, estableciendo cuáles son los criterios que potencialmente pueden predecir el riesgo. El objetivo de dicho análisis es seleccionar las más significativas de entre las informaciones presentes en la muestra de datos (muestra de desarrollo), que constituirán las variables empleadas en el algoritmo. (ii) Reject Inference (sólo en clientes aceptados) Para la fase de aceptación, en el desarrollo del scoring hay que realizar la inferencia sobre los Rechazados (1) (Reject Inference), con el fin de asignarles un rendimiento teórico. El objetivo es estimar el comportamiento (Default, No Default) de los individuos a los que se les ha rechazado el crédito, en la hipótesis de que hubieran sido aceptados. Puesto que la población sobre la que va a aplicarse el scoring de aceptación incluirá a todos los que presenten una solicitud de financiación (Futuros Aceptados & Futuros Rechazados), la construcción de la scorecard basada sólo en la población aceptada implicaría una distorsión de los resultados (bias). Por consiguiente, resulta necesario incluir en la muestra de desarrollo también a la población rechazada que, a través de la reject inference, puede redistribuirse entre clientes Default y No Default. (iii) Análisis multivariable La asignación de un rendimiento también a los rechazados permite desarrollar el modelo de scoring final para la totalidad de la población. Para el desarrollo de un modelo de scoring se pueden utilizar distintos métodos estadísticos, como: (1) La inferencia sobre los Rechazados es un proceso estadístico que permite establecer el comportamiento teórico de los Rechazados en la hipótesis de que fueran aceptados. Mediante la inferencia, por consiguiente, se intenta establecer cuál habría sido el comportamiento de cada uno de los Rechazados (asignación de la marca No Default/Default) si hubiera sido aceptado. En efecto, mientras que para los aceptados se puede establecer con seguridad quiénes son los clientes Default y No Default puesto que se puede observar su comportamiento, para los rechazaos ello no es posible mas que asignándoles un comportamiento teórico. Nº 214 Febrero 2005 Estrategia Financiera 39

5 Credit Scoring: Enfoque y ventajas para las instituciones financieras Score Final B/M Aceptados B/M Total Total Clientes # % # % Rel. Índice # % # % Rel. Índice Índice # % Buenos Buenos Malos Malos B/M B/M Buenos Buenos Malos Malos B/M B/M Rechazo Clientes Clientes LO ,04 0 0,00 Inf Inf 914 2, ,03 0, B 96, , , ,86 1,92 683B , ,49 1,49 374B 94, , , ,93 2,48 527B , ,57 2,59 215B 92, , , ,93 4,22 310B , ,22 4,06 137B 85, , , ,01 4,87 269B , ,29 5,52 101B 76, , , ,94 5,03 260B , ,14 6,67 120G 67, , , ,52 5,77 227B , ,01 7,82 141G 54, , , ,31 6,04 217B , ,70 8,56 154G 43, , , ,24 7,15 183B , ,10 9,92 178G 35, , , ,17 7,95 165B , ,10 10,65 191G 28, , , ,09 8,76 149B , ,37 11,55 208G 24, , , ,73 11,66 112B , ,71 14,12 254G 18, , , ,66 13,40 102G , ,62 16,34 294G 16, , , ,23 15,06 115G , ,75 17,79 320G 13, , , ,72 25,82 197G , ,66 27,75 499G 9, , , ,65 30,35 232G , ,97 33,26 598G 8, , , ,86 40,53 310G , ,67 43,14 776G 5, , , ,86 52,31 400G , ,42 56, G 6, , , ,72 135, G , ,16 140, G 3, , HI ,33 8 0,57 190, G ,72 8 0,13 204, G 4, ,32 TOTAL ,09 100B ,56 100B 39, Redes neuronales Algoritmos genéticos Regresión Logística Regresión Lineal El método empleado normalmente para el desarrollo de los modelos es el del modelo de regresión (lineal o logística). Dicho método de análisis presenta varias ventajas: Rapidez de evaluación Flexibilidad Metodología testada Fácil implementación (iv) Resultados del modelo y previsiones La distribución de la puntuación representa el resultado de la aplicación del algoritmo a toda la población de desarrollo e indica, para cada franja de puntuación, el porcentaje de solicitantes/clientes, el número de clientes en Default, el número de clientes no en Default y (en el caso del scoring de aceptación) el número de solicitantes rechazados dentro de cada clase. Un buen modelo de scoring será la que consiga concentrar el mayor número posible de Default en niveles bajos de puntuación, reduciendo al mismo tiempo el error de clasificación cometido con los No Default. En el cuadro 1 se muestra un ejemplo de distribución de la puntuación, calculada tanto para la población aceptada (B/M Aceptados, es decir, la relación entre Buenos y Malos aceptados) como para el total de la población (B/M Total). En el ejemplo, dentro de la primera clase de puntuación (llo-737) cae el 5% de la población, constituido por el 28.03% de los Default y por el 2.61% de los No Default. Al aumentar la puntuación se nota que el número de Default que cae dentro de cada clase tiende a disminuir, mientras que los No Default aumentan, hasta llegar a la última clase de puntuación (875-high), en la que la relación B/M es de :1, es decir, 37 veces mejor que la media (Índice B/M= 3685G). 40 Estrategia Financiera Nº 214 Febrero 2005

6 Credit Scoring: Enfoque y ventajas para las instituciones financieras Esto significa que si el punto de coste (cut-off) elegido es de 737 la aplicación del algoritmo a la futura producción descartará aproximadamente el 5% de las solicitudes y habrá aproximadamente un 28% menos de clientes problemáticos. Por lo tanto, se puede afirmar que un modelo desarrollada de esta forma puede discriminar eficazmente entre los Default y los No Default. SEGUIMIENTO Una vez desarrollado el modelo de scoring, el procedimiento de seguimiento representa una fase esencial para una eficaz utilización del sistema de scoring. En particular, un correcto seguimiento facilita: La medición en el tiempo de la eficacia del sistema de scoring Es enormemente importante saber si el sistema de scoring sigue siendo capaz, tras un determinado período de tiempo, de estimar correctamente el nivel de riesgo propio de una solicitud o de un cliente; en caso de funcionamiento imperfecto del sistema, los procedimientos de monitorización permiten decidir si hay que volver a calibrar o a modificar el instrumento de scoring. La actividad de recuperación de créditos A través de un sistema de seguimiento se pueden producir informes que discriminan los contratos existentes sobre la base del número de impagados y de la puntuación de aceptación, cruzándolos con otros criterios como, por ejemplo, el rendimiento o el importe de la financiación: esto permite seleccionar más fácilmente el procedimiento de recuperación más apropiado para cada cuenta. Es enormemente importante saber si el sistema de scoring sigue siendo capaz, tras un determinado período de tiempo, de estimar correctamente el nivel de riesgo propio de un cliente El volumen de solicitudes recibidas y la distribución de la puntuación obtenida antes, durante y después de una campaña de marketing pueden facilitar una previsión del éxito de la iniciativa; en efecto, la monitorización de las características del cliente potencial permite comprobar si la campaña ha llegado al mercado al que iba destinada y medir su eficacia. CONCLUSIONES En conclusión, está claro que un sistema de scoring preciso y seguido de forma constante representa un instrumento de gran valor, insustituible para la gestión de la cartera de clientes de una institución financiera, en todas las fases de la relación con el cliente final. El scoring es un elemento estadístico indispensable para una gestión operativa objetiva y eficiente, y además constituye el elemento básico fundamental para poder poner en práctica soluciones de gestión de riesgo cada vez más evolucionadas y sofisticadas. 9 La previsión de los flujos de caja futuros La monitorización de la distribución de las puntuaciones para las solicitudes aceptadas ofrece elementos útiles para la determinación de las necesidades financieras futuras, de los gastos de recuperación de los créditos, y de los índices de insolvencia y de incidencia del contencioso; El análisis de mercado Nº 214 Febrero 2005 Estrategia Financiera 41