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Créditos 15 ene 2015

Scoring, el programa que aprueba tu crédito

Más de uno habrá oído la expresión pasar el scoring en referencia al préstamo que ha solicitado. Pero, ¿qué es eso del scoring? Después de leer este post no habrá dudas sobre qué es un scoring, qué información necesita y cómo funciona.

¿Qué es un scoring?

Generalizando, y en el contexto empleado, podemos decir que un scoring es un sistema automático de ayuda a la toma de decisiones crediticias. O dicho de un modo más sencillo aún, un programa informático que, partiendo de una información dada, recomendará la aprobación o no de una operación de financiación. En definitiva, es una analista de riesgos con corazón de silicio, una suerte de sistema de inteligencia artificial que busca, en la medida de lo posible, eliminar el sesgo humano y homogeneizar las respuestas a las solicitudes de crédito.

En algunas entidades los scoring son meramente informativos, y sirven de prueba de contraste con respecto a la decisión humana. En otras pueden condicionar dicha decisión en determinados casos, y en muchas otras el scoring es decisivo, salvo intervención de un superior con atribuciones al gestor que alimenta el scoring.

Es necesario insistir en que lo que se busca con el scoring es estandarizar respuestas, asegurarse de que se cumple fielmente con los protocolos y principios de riesgos, procesar amplios volúmenes de crédito de un modo ágil, facilitando la respuesta instantánea o cuasinstantánea una vez se suministran todos los datos.

Se suele afirmar que un buen scoring mejora las tasas de morosidad frente a las decisiones humanas. De hecho, la normativa contable premia aquellos riesgos concedidos bajo este modelo frente al tradicional del analista o el comité.

¿Qué información procesa un scoring?

Un scoring procesa aquella información para la cual haya sido programado. En lineas generales, es la misma información que usaría un buena analista de riesgos, ya que ellos son los que marcan las lineas a los programadores al respecto. Podemos distinguir dos grandes bloques de información, aquella que no precisa la aportación de documentación por parte del cliente, y aquella que es necesaria que éste aporte a la hora de tramitar la operación:

En el primer bloque, en la información interna de la entidad tendremos, por ejemplo, la siguiente:

  • Datos personales del cliente que figuran en el sistema: edad, profesión, domicilio, vinculaciones con otros clientes, etc.
  • Vinculaciones financieras con los clientes: saldos, puntuales y medios, tipos de productos contratados (plazos, fondos, planes de pensiones, etc.), nominas o ingresos domiciliados, etc.
  • Historial crediticio interno: prestamos en vigor y cancelados, desenvolvimiento de los mismos (cancelaciones anticipadas, retrasos, finalidades, etc.).
  • Declaraciones de bienes de prestamos anteriores.
  • Información de ficheros externos: listas de morosos, cirbe, etc.

Hay mucha más información, pero esta puede dar una idea de aquello que nutre al scoring sin ser las personas necesariamente conscientes. Además de dicha información, está toda aquella que nos solicitaran bien para complementar o contrastar esta otra:

  • Ingresos de los intervinientes en la operación.
  • Acreditación documental del correcto cumplimiento de nuestros préstamos con terceros.
  • Justificación de la finalidad (facturas, contratos de compraventa o señales, etc…).
  • Información patrimonial sobre los bienes y derechos de titulares y avalistas.
  • Documentación registral y tasación de bienes a hipotecar si procede…
  • Documentación que justifique/ampare la presencia en listas de morosos.

¿Cómo funciona el scoring?

Podemos distinguir distintos tipos de scoring (de consumo, hipotecario, de empresas), pero en todos ellos, lo que subyace es un estudio de la probabilidad de que una operación de un importe X, para ese cliente, finalidad, y plazo, acaba dando problemas, acabe entrando en mora. Si esa probabilidad es inferior al limite que designe el banco, la operación será viable, y se le dará luz verde.

Lógicamente, para hacer esos cálculos, y al igual que hace un analista humano, estudiará el porcentaje de los ingresos en relación con los pagos comprometidos, la tasa de endeudamiento con respecto al patrimonio, o la antigüedad del contrato laboral. todo ello será valorado, ponderado, y tenido en cuenta conforma la formula magistral, al algoritmo que hayan usado para construir el scoring, y que en función de las políticas crediticias del banco será ajustado cuando proceda.

Hay que considerar que habrá una serie de puntos críticos que, al margen de la probabilidad de mora antes citada harán que el scoring se detenga y dé directamente como denegado. Por ejemplo, es habitual que esto ocurra con la presencia del cliente en listas de morosos, o determinadas profesiones, o malas experiencias crediticias con el banco en el pasado, o, simplemente, superar determinados limites de edad, plazo de las operaciones.

En ocasiones el problema no está en una variable, y sí en la falta de coherencia entre varias de ellas. Por ejemplo, que se adquiera un vehículo de lujo de alta gama por un empleado no especializado, o que un jubilado solicite un préstamo para iniciar un proyecto empresarial.

Por tanto, el scoring no analiza la operación de un modo diferente a la que lo haría una persona, y de hecho se limita a aplicar mecánica y fielmente el modelo de riesgos del banco. Y ahí está donde se debe hilar fino. La información que se proporcione debe ser de gran calidad, ampliamente documentada, y es necesario asegurarse de que es convenientemente entendida por la persona, es decir, el gestor que lo picará en el scoring. Por tanto, comunicación y transparencia serán los lemas a seguir.

¿Funciona el scoring?

Más de lo que se piensa. Todas esas ofertas de créditos preconcedidos que reciben particulares y pymes se construyen en base a scorings, de un modo proactivo desde el punto de vista del banco. Cada una de esas campañas es estudiada sistemáticamente para comprobar su rentabilidad y su mora, ajustando los parámetros correspondientes en función de los resultados.

Y es que tanto con este sistema de scoring proactivo, como con el reactivo que surge cuando alguien se presenta pidiendo expresamente un préstamo, está inmerso en un ciclo de aprendizaje. El scoring aprende de sus errores, o dicho de un modo más ajustado, analiza que operaciones han ido peor y actúa en consecuencia, a través de análisis estadísticos. Dicho de otro modo, un buen scoring es mejor cuanto más se usa.

Conviene tener claro que al margen de que el algoritmo de análisis sea mejor o peor, o de que las políticas crediticias que implemente sean más o menos correctas, algo fundamental es la calidad de la información con la que se nutre. Si la información interna no está correctamente depurada, o si las personas que han de validar la documentación externa que se introduce no cumplen su función con rigor, el éxito del scoring se verá comprometido.

Y estáte seguro: estás escorinizado.

Más información | El blog de Echevarri, Berbis Swap, Universidad de Antioquía

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