Conceptos sobre Scorecards

Este artículo introduce el primero de una serie de artículos que delineará los conceptos básicos de scoring y enfocará sobre los distintos tipos de modelos de scoring. Algunos temas futuros incluirán Masterfile Analysis, construcción y prueba de la scorecard, inferencia de rechazos y productos a entregar.

¿Qué es una scorecard?

Una tabla que lista las características que proveen la información más predictiva, junto con los atributos y puntos asociados.
 

Tipos de scorecards:

•  Scorecard de solicitud

Técnica estadística para predecir la probabilidad de pago del préstamo en el momento de presentación de la solicitud.

Este es el uso más obvio del scoring de crédito, que se utiliza para evaluar el riesgo de los clientes cuando solicitan un crédito. Cuanto más bajo el score, más alto el riesgo del cliente, es decir, mayor la probabilidad de que el préstamo no será devuelto.

Las scorecards de solicitud se utilizan estableciendo un score de corte o de límite por debajo del cual se considera que los solicitantes presentan un riesgo demasiado alto y por lo tanto son rechazados. El score representa un equilibrio entre el volumen de cuentas que serán aceptadas y la tasa máxima de malos (proporción de clientes que no pagarán el préstamo). Al implementar una nueva scorecard de solicitud, el límite se elige ya sea para mantener los índices de aceptación actuales y reducir las tasas de malos, o para mantener la tasa de malos actual y al mismo tiempo aumentar el volumen de cuentas aceptadas, o en algún punto intermedio.

Además de tomar decisiones claras de aceptar/rechazar, el score puede utilizarse para clasificar a los solicitantes de acuerdo a su riesgo y a diferentes reglas de política para cada banda de scores establecida. Por ejemplo, a algunos solicitantes de cuenta corriente de score bajo se les puede ofrecer facilidades restringidas, como por ejemplo solamente una chequera en lugar de una tarjeta de crédito.

•  Scoring de comportamiento

Técnica estadística para proveer una evaluación completa del comportamiento anterior de un cliente existente que puede ser utilizada luego para predecir el desempeño futuro.

El objetivo del scoring de comportamiento es medir el riesgo continuado de cada cliente. El scoring de comportamiento puede aplicarse mensualmente a las cuentas de la compañía, como parte del ciclo normal de facturación durante el cual se examina cada cuenta, de modo de poder detectar cualquier cambio en la posición de riesgo de cualquier cuenta dada.

Cobranzas

Una vez que el cliente ha dejado de cumplir con una obligación contractual, se encuentra en incumplimiento de contrato y la cuenta pasa al departamento de cobranzas. Aunque las estrategias de cobranza varían de una organización a otra, el énfasis primario se pone siempre en la continuidad de la relación con el cliente.

El primer paso siguiente a las señales tempranas de mora debe ser el enfoque de servicio al cliente en el que se determina su buena voluntad y capacidad de pago.

El scoring de comportamiento es fundamental en el área de cobranzas del scoring de crédito. La investigación anterior prueba que somos criaturas de hábitos, y probablemente paguemos el mismo día de cada mes durante largos períodos. La ventaja de un score de comportamiento para cobranzas es que le permite a la organización abordar a los clientes ni bien se los ve como riesgo y priorizar la actividad de cobranzas.

Los clientes que siempre pagan tarde pueden no ser juzgados como riesgo hasta más tarde que los que habitualmente pagan a tiempo. Esto se debe al hecho de que habitualmente pagan tarde y por lo tanto no se consideran inmediatamente un riesgo cada mes al pagar tarde, mientras que un cliente que normalmente paga a tiempo puede caer en una categoría de mayor riesgo al comenzar súbitamente a pagar tarde.

La idea del scoring en las cobranzas es reducir el número de recordatorios tempranos sin aumentar el índice de morosidad.  Es lógico, por lo tanto, que el número de clientes que sufren la irritación y el desgaste de las cartas de advertencia temprana disminuirá también.

•  Autorización

Autorizaciones instantáneas – requeridas cuando un cliente desea hacer una compra, lo que causa que excedan su actual límite.

Los scores de autorización proveen acceso a los datos personales pertinentes, inclusive los datos sobre gastos y pagos de la cuenta hasta el nivel de transacciones y hacia atrás por un cierto número de años. Si la tarjeta forma parte de otras facilidades bancarias bajo el nombre del cliente,  se hace necesario entonces resumir esos datos. Además, el cliente está siempre bien conciente de su estado personal y rara vez perdona que no se considere su relación completa con el prestador. 

A través del uso de modelos de comportamiento, puede establecerse el riesgo del cliente y determinar su libertad de acción de acuerdo con eso.  A un cliente de alto riesgo se le dará menos gracia, mientras que un cliente de bajo riesgo recibirá más crédito que el otorgado originalmente.

Límites de crédito 

Cuanto más altos establece una organización sus límites de crédito, mayor es el riesgo de morosidad. Sin embargo, cuando una organización puede hacer esto, el riesgo de morosidad no debe aumentar más que la rentabilidad. En los casos en que se encuentra un buen equilibrio, la organización tiene todas las probabilidades de ser extremadamente rentable. De aquí la importancia de monitorear todas las cuentas, ya que esto le provee a la organización información invaluable sobre sus políticas de préstamo y sus clientes.

Los límites de crédito pueden establecerse aplicando un nivel fijo a todas las cuentas nuevas, o estimando el riesgo de crédito del solicitante y estableciendo del límite de crédito de acuerdo con el score obtenido. El límite puede alterarse luego varios meses después, una vez que se ha evaluado el comportamiento de pago del cliente.

Las modificaciones de crédito pueden hacerse de acuerdo al balance actual de la cuenta, la fracción del límite de crédito actual que se ha usado, el nivel de utilización del límite usado en cualquier momento, y el tiempo transcurrido desde el último cambio.

•  Scoring de respuesta

El scoring de respuesta es un mecanismo de categorización que predice la probabilidad de que una persona responda a una oferta por correspondencia. Este sistema se basa en el análisis de muestras estadísticamente válidas de aquellos que han respondido o no  a la misma oferta.

El scoring de respuesta, por lo tanto, debe ser utilizado junto con el scoring de riesgo para predecir tanto la probabilidad de que el cliente responda favorablemente a los envíos por correo como la probabilidad de que incurra en falta de pago en un adelanto subsiguiente, es decir, debe usarse en primera instancia un modelo de respuesta para identificar a los que más probablemente respondan, y en segunda instancia este grupo debe ser calificado con un modelo de riesgo de crédito para eliminar a aquellos considerados como de alto riesgo. Esto deja entonces un mercado objetivo que, además de ser merecedor de crédito, probablemente responda.

•  Scoring de litigio

Resulta costoso llevar a juicio todas las cuentas deudoras, especialmente si tienen pocas probabilidades de poder pagar sus deudas al final de una acción legal.

El scoring de litigio ayuda a la organización a identificar aquellas cuentas de la cartera que más probablemente paguen un saldo pendiente al recibir una demanda legal de pago y antes de entrar en juicio.

Por ejemplo :

•  Una vía rápida de clientes directamente a juicio, reduciendo de este modo el número de cartas y llamadas telefónicas.

•  Identificación temprana de casos en los que el litigio es inapropiado.

•  Deserción y rotación de clientes

La rotación de clientes es el nivel de clientes que se pasan a un competidor o voluntariamente cierran sus cuentas con una organización. Esto resulta particularmente caro en los casos en que se han pagado comisiones a agentes intermediarios o corredores en la adquisición inicial del negocio y no existen arreglos para recuperarlas.

Se puede determinar, tanto en el punto de la solicitud como más tarde, más efectivamente, a través del scoring de comportamiento, la probabilidad de que un cliente desista y se vaya. ciertas características son predictivas de esto y el solicitante puede entonces ser calificado en consecuencia. 

Lea Credinews el próximo mes para mayor información sobre Scorecards y el análisis del archivo maestro (Masterfile Analysis).

Autor: Ben Maseko, Analista de Scoring Analyst, Experian Decision Analytics.

Para mayor información sobre las soluciones de scoring de Experian, por favor póngase en contacto con Tracey Dent al  011 799 3400.