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CreditScoring
en las Microfinanzas:
Experiencias
Exitosas
Por: Ing.(MBA) Lilian Simbaqueba
Cali, Abril de 2004
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Experiencia
12 años desarrollando modelos de Scoring
 5 años en Europa.
 8 años en América Latina.
 4 años en Microfinanzas.
 Experiencia en el sector financiero y sector real,
público y privado.
 Scorecards orientadas a Aprobación, Cartera,
Mercadeo, Fraude, Deserción , Provisiones y
Comportamiento.
 80 Scorecards en América Latina.
 4 importantes entidades de Microcrédito en Perú,
Bolivia, Ecuador y Colombia
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Aplicaciones de Scoring
APROBACIÓN
Mejores clientes nuevos
MERCADEO Y
RENOVACIÓN
Up-Sell y Cross Sell a los mejores
clientes de la Entidad
COBRANZA
Estrategias por perfil de riesgo de
Cliente. No sólo por altura de mora.
VALORACIÓN
CARTERA
Valoración de obligaciones
pendientes según probabilidad
de recaudo.
PROVISION
Cálculo de la Pérdida Esperada
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Aplicaciones de Scoring
CHURNLESS
Scoring de deserción, para generación
de estrategias de Fidelización,
retención y recuperación de clientes.
FRAUDALERT
Detección de perfil de cliente o
transacciones fraudulentas.
SOBREGIROS
Ajuste de cupos de sobregiros según
nivel de riesgo de no pago.
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Aplicaciones Específicas
Es un modelo que permite calificar
• µSCORING DE estadísticamente las variables de la solicitud
APROBACIÓN
de crédito para evaluar el riesgo crediticio de
los clientes potenciales en el momento del
otorgamiento del crédito.
•
µSCORING DE
MERCADEO
Es un método científico que utiliza modelos
estadísticos, hechos a la medida, que
permiten calificar a los clientes actuales y
potenciales, para desarrollar estrategias de
cross-sell y up-sell
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Aplicaciones Específicas
• µSCORING Es un modelo estadístico que permite
segmentar la cartera para pronosticar el
DE CARTERA recaudo y facilita a las instituciones
formular
estrategias
de
cobro
diferenciadas por cliente, con el fin de
incrementar la recuperación de cartera.
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Clientes LiSim
Banco de Bogotá
SKY de Colombia
Bancafe
EPM Bogotá
Banco Popular
Granahorrar
Bancafe
Inversora Pichincha
Financiera América
Sufinanciamiento
Banco de Occidente
Banco
Sol
(Bolivia)
Mazdacredito
Banco Popular
Banco
Solidario
(Ecuador)
Confiar
Sufinanciamiento
Financiera América
Inversora Pichincha
EPM
Bogotá
Mibanco (Perú)
Banco Aliadas
EPM
Aguas
Banco Sol (Bolivia)
Serfinansa
SKY
de
Colombia
Banco Solidario (Ecuador)
Financiera América
Bellsouth
Diners Club (Ecuador)
Banco Unión Colombiano
TV Cable
Cooperativa John F. Kennedy
Telecom
SKY de Colombia
Confiar Entidad Cooperativa
Cafesalud
EPM Bogota
Coofinep
Bellsouth
Liberty
Covinoc
EPM Bogota
VALORACIÓN
Banestado
Mibanco (Perú)
Banco Sol (Bolivia)
Banco Solidario (Ecuador)
Financiera América
Fundación Social
EPM Bogotá
SKY de Colombia
Agrícola de Seguros
FAVIDI
SOBREGIROS
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Banco del
Pichincha
(Ecuador)
Segmentación por tipo y
nivel de ingresos
Empresas
Personas
Corporativos
PYMES
Scoring
Micros
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Segmentación Micros
Micros
Ventas y Utilidades
Desarrollo Avanzado:
Excedentes económicos suficientes
para acumulación e inversión
Acumulación Ampliada:
Excedentes económicos reducidos
Acumulación Simple:
Excedentes económicos
insuficientes, sin crecimiento
Subsistencia:
Suplen necesidades básicas
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Importancia del Scoring en
Microfinanzas
El Scoring en Microfinanzas facilita ante todo mayor eficiencia
y productividad en todos los procesos crediticios
Iniciación:
El Scoring de
Aprobación permite
evaluar de manera
confiable y con
menores recursos las
solicitudes de
créditos nuevos
Ciclo
del
Microempresario
Cobranza:
Seguimiento:
El Scoring de
Segmentación
permite mantener los
buenos clientes con
la oportunidad y
disponibilidad de
nuevos recursos de
forma automática
El Scoring de Cartera permite reaccionar de
forma rápida y anticipada a los problemas de
pago, para hacer el recaudo más eficiente.
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Objetivos Generales
... utilizar eficientemente la
información disponible de
las entidades
...evaluar el riesgo implícito
en cada uno de los clientes
potenciales y actuales
...diseñar estrategias
basadas en Pronósticos
confiables
...maximizar la utilidad de la
relación Cliente-Entidad para
ambas partes.
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Scoring vs. Parametrización
Tanto la Parametrización como el Scoring agilizan y estandarizan
procesos y sirven de medida de control central.
• Scoring
Parametrización
• Es una herramienta estadística.
• Los puntajes son el resultado de un
análisis objetivo.
• No es herramienta
estadística.
• Puntajes subjetivos.
• Un puntaje no se puede
asociar con un nivel
específico de riesgo.
• Tiene dificultades para el
análisis de variables cruzadas.
• Rápida aceptación interna.
• Cada puntaje tiene un nivel de riesgo
asociado, lo que permite a la Entidad
escoger entre diferentes niveles de riesgo
vs. mercado.
•
•
El pronóstico es su objetivo principal.
Modelo que permite hacer los cruces
necesarios para identificar segmentos
claramente definidos y diferenciados.
•
La aceptación interna se evidencia sólo
con los resultados.
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Microfinanzas
FACTORES DE ÉXITO PARA SU FINANCIACION:
•
•
•
•
•
•
•
Número significativo de clientes con bajos
ingresos
Bajos costos de transacción vs. Altas tasas de
pago
Créditos Rotativos
Procesos rápidos de aprobación y desembolso
Estrecha relación con el cliente (conocimiento del
mismo)
Óptima calidad de cartera
Buenos sistema de información
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µEvaluation
Necesidades:
• Aumento de eficiencia en la aprobación de
clientes potenciales
• Encontrar y vincular nuevos clientes
• Incrementar la productividad en los procesos
de análisis de clientes
• Disminución de riesgos relacionados a las
microfinanzas
– Solvencia Moral
– Capacidad de Pago
– Garantías Reales
– Morosidad Volátil
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µEvaluation
Necesidades:
• Predecir en menor tiempo y con mayor
certeza la probabilidad de pago del
cliente
• Unificar conceptos en decisiones y
estrategias
• En general, optimizar todos los recursos
vinculados al proceso de selección.
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µTargeting
Necesidades:
• Aumento de eficiencia (Rentabilidad) en la
renovación de los buenos clientes
existentes
• Mejora de productividad de los recursos
(asesores, visitas, etc.)
• Fidelización de clientes a través de mejor
servicio y más ágil renovación
• Contrarrestar la alta deserción de clientes
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µStratega
Necesidades:
• Aumentar rentabilidad de la Entidad
a partir de un mejor recaudo
• Generar estrategias de Cobranza
más efectivas y de más largo plazo
• Tomar
medidas
que
permitan
corregir el default real de la Entidad
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Aprobación
Sin Scoring
Con Scoring
Decisiones subjetivas por asesor
Decisiones objetivas
Visita a todos los solicitantes
Visitas acordes al riesgo esperado
No hay precisión en niveles de
rechazo
Control en nivel de rechazo
Falta seguimiento estadístico
Seguimiento estadístico
No hay pronóstico
Pronóstico y conocimiento de
pérdidas esperada
Falencia en bases de datos
Bases de datos completas y de
calidad
No hay diferenciación de
condiciones por riesgo
Condiciones del crédito acordes al
perfil
Intensivo en recursos
Optimización de recursos
Todos por igual
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Trato diferenciado
Segmentación
Sin Scoring
Con Scoring
Análisis manual de renovaciones
Renovaciones y líneas de crédito
automáticas
Intensivo en recursos
Optimización de recursos
Colocación reactiva
Colocación proactiva
Subjetividad en las decisiones
Decisiones objetivas
Sin pronóstico
Control de riesgo por pronóstico
Poco manejo de la Historia
Optimización del manejo de la
Historia
Falta control de rechazos y
deserción
Control del nivel de rechazos y
deserciones
Falta conocimiento del cliente
Conocimiento del cliente
Todos por igual
Trato diferencial
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Cobranza Extensiva vs. Intensiva
Sin Scoring
Con Scoring
Cobranza masiva, volumen,
extensiva
Cobranza intensiva, por
probabilidad de recuperación
Gestión basada en recuperación
Gestión basada en pronóstico
ESTRATEGIAS: No hay continuidad
Total unidad
Estado actual
Riesgo de morosidad
Operativa
Gerencial
No hay historia
Historia se utiliza
Sin soporte
Con soporte
No hay conocimiento del cliente
Conocimiento del cliente
Todos por igual
Trato diferencial
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Diferencia Scoring
Micros, Consumo y PYMES
TIPO VARIABLES
Demográficas solicitante
( Edad, estado civil, sexo, profesión, No. Dependientes,
nivel de estudio, antigüedad en negocio/profesión, etc)
Relativas al cliente (Comportamiento y Cartera)
( No. Créditos anteriores, moras históricas con Entidad,
Tipos de créditos anteriores, etc)
Relativas al Negocio o Empresa
( Tipo negocio, tamaño empresa, tiempo en negocio,
destino utilidades, propiedad negocio, etc)
Relativas a los estados financieros solicitante y familia
( Capacidad de pago, ganancia neta famiempresa, etc)
Relativas a los estados financieros de la Empresa o Negocio
( Margen neto, Utilidad, activos, gastos, patrimonio,
rotación cartera, rotación inventarios, etc)
Relativas al crédito
(Región, Plazo solicitado, Monto, destino del crédito)
Estado solicitante/cliente en otras Entidades
( Información en Centrales de Riesgo)
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CONSUMO MICROS PYMES
Si
Si
No
Si
Si
Si
No
Si
Si
No
Si
No
No
Si
Si
Si
Si
Si
Si
Si
Si
Clasificación de Variables
Microcrédito
Variables
•Cliente
Sociodemográficas
•Familia
Comportamiento
•Crédito
Financieras
•Microempresa
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Variables Relevantes
Microcrédito
CLIENTE
Edad
Sexo
Nivel Academico
Actividad Principal
Ocupacion Adicional
Estado Civil
Personas a Cargo
Numero Hijos
Vivienda Propia
Tiempo en Residencia
Ingresos Totales
Egresos Totales
Total Activos
Total Pasivos
Total Patrimonio
Capacidad de Pago
FAMILIA
Ingresos del Negocio
Ingresos Conyuge
IngresosHijos
Ingresos de Pensiones
Ingresos de Arriendos
Otros Ingresos
Total Ingresos
Egresos de Vivienda
Egresos por Servicios
Egresos de Alimentacion
Egresos por Deudas
Egresos por Educacion
Egresos de Salud
Egresos de Transporte
Otros Egresos
Total Egresos
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Variables Relevantes
Microcrédito
MICROEMPRESA
Actividad
Experiencia en el Negocio
Posesion del Negocio
Trabajadores Remunerados
Trabajadores No Remunerados
Local Propio
Activos Corrientes
Inventarios
Activos Fijos
Total Activos
Pasivos
Patrimonio
Ventas Mensuales
Otros Ingresos
Costos Totales
Gastos Familia
Utilidad
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INDICADORES
Rotacion de Inventarios
Rotacion de Cartera
Ciclo Operativo
Generado
Cubrimiento
Rentabilidad
Capital de Trabajo
Endeudamiento
Etapas
Conocimiento del proceso Actual
Determinación de Datos Disponibles
Recolección de Información
Información de Estadísticas Generales
Diseño de Formularios (Aprobación)
Definición de Buenos y Malos
Determinación de una muestra
Preparación de las variables
Análisis de Comportamiento por
Características y Segmentación
Determinación variables Scorecard
Elaboración de la Scorecard
Evaluación Scorecard y Determinación
de Estrategias
Pruebas
Documentación, Implementación
Mantenimiento
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Metodología
Determinación de Datos Disponibles
• La primera etapa consiste en formar bases de
datos.
• Estas bases se crean con datos internos y
externos.
• Con estos datos se conoce la población y se
hacen análisis de segmentación.
•Los datos corresponden a la información
diligenciada en la solicitud y obtenida en la visita
del asesor.
• En esta fase se revalúa la solicitud.
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Metodología
Información de Estadísticas Generales
• Para los clientes de las entidades se tiene en
cuenta el comportamiento de pagos.
• Permite validación de datos en la medida que se
corroboran los resultados estadísticos con la
experiencia.
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Determinación período análisis y
horizonte de pronóstico
EVALUATION
MOMENTO
ANÁLISIS
HISTORIA COMPORTAMIENTO PARA PRONÓSTICO
TARGETING
HISTORIA COMPORTAMIENTO
MOMENTO
ANÁLISIS
PRONÓSTICO
STRATEGA
HISTORIA COMPORTAMIENTO
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MOMENTO
ANÁLISIS
PRONÓSTICO
Metodología
Definición de “Buenos” y “Malos”
• Esta definición es la base para realizar la
Scorecard. Se basa en el comportamiento histórico
de los clientes.
• Dependiendo del modelo, se tiene en cuenta toda
la historia del comportamiento de pago tal es el
caso de Aprobación o Segmentación, o la
información más reciente tal es el caso de
cobranzas.
• Con base en ciertas variables se determina que
cliente es malo, indeterminado o malo.
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Metodología
Definición de “Buenos” y “Malos”
• En microfinanzas para aprobación y segmentación
es conveniente además de observar las moras
máximas, revisar el promedio de mora en cada
cuota.
• En el caso de cartera se recomienda observar las
demoras en los pagos, el porcentaje de recaudo y
la evolución en la edad de la mora .
• Esta definición debe ser especifica a cada una de
las entidades teniendo en cuenta sus parámetros y
políticas internas.
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Metodología: Análisis de
comportamiento por características
Porcentaje de Clientes Malos
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
Local Propio
Sin Local Propio
Cada variable disponible para análisis se correlaciona
para conocer su incidencia en el comportamiento de
pago.
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Metodología: Scorecard
Variable: Local Propio
Sí
No
+ 25
+ 0
La Scorecard es una tabla de puntajes de calificación
para cada variable que resultó relevante en el análisis.
Estos puntajes son dados por un modelo estadístico y
representan la probabilidad de buen pago del crédito a
otorgar
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Scorecard
•Aprobación
En el caso de Aprobaciones en microcrédito
se utiliza una pre y una post Scorecard. La
separación le permite a la entidad optimizar
los recursos utilizados en el proceso.
Las variables de la pre Scorecard son de tipo
sociodemográfico y reflejan el perfil de los
clientes; constituyendo un primer filtro que
sería anterior a una consulta en centrales de
riesgo.
Posteriormente, en la post Scorecard las
variables se relacionan con la visita de los
asesores y requieren mayor nivel de
profundización en el aspecto de la
microempresa.
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Scorecard
• Segmentación y Cobranzas
En este caso la Scorecard no requiere de
división en pre y post. La entidad ya cuenta
con un conocimiento histórico del cliente que
se incluye junto con la información del perfil.
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Determinación Estrategias
Cut_Off
Scores
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
0 a 301 451 565 658 736 825 916
300 a
a
a
a
a
a
a
450 564 657 735 824 915 999
% malos
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El puntaje que
se define como
mínimo para
aprobar una
solicitud se
denomina Cut-off.
A partir de éste se
conoce el
volumen de las
aprobaciones y el
riesgo que se
tomará en el
futuro.
Estrategias de Aprobación
DISTRIBUCIÓN DE SCORE
RangoScore
Hasta 250
251 - 500
501 - 750
751 en Adelante
Total
Buenos %Buenos Malos
%Malos
Total
%Total
250
25%
750
75% 1,000
22%
500
45%
600
55% 1,100
24%
800
53%
700
47% 1,500
32%
900
86%
150
14% 1,050
23%
2,450
53%
2,200
47% 4,650
100%
RangoScore
Hasta 250
251 - 500
501 - 750
751 en Adelante
Recomendación
Rechazo
Aprobación de Instancia Superior
Aprobación con Centrales
Aprobación Asesor
En el ejemplo presentado se sugieren 4 estrategias de
aprobación de acuerdo al perfil de riesgo del cliente. Con
el modelo se sugiere el rechazo del 22% de las solicitudes,
de los cuales el 75% de dichos clientes son malos y estos
representan el 34% de total de malos de la Entidad. Esta
capacidad de segmentación permite agilizar procesos,
reducir costos y bajar riesgos.
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Estrategias de Segmentación
Rango Score
Hasta 250
251 - 500
501 - 750
751 en adelante
Estrategia
Rechazo Automatico
Aprobación de Comité
Renovacion Automatica
Linea de Credito
En el Scoring de segmentación el perfil de clientes con el score
más bajo ni siquiera es analizado para una renovación o nueva
línea de crédito. A partir de 501 los clientes son sujetos de más
o nuevos créditos. Así no se desperdician recursos al aprobar
más del 50% de la población en forma automática.
Rango Score
Hasta 250
251 - 500
501 - 750
751 en adelante
Total
Buenos
%Buenos Malos %Malos Total
%Total
150
20%
600
80%
750
19%
500
40%
750
60%
1,250
31%
1,000
77%
300
23%
1,300
33%
600
86%
100
14%
700
18%
2,250
56% 1,750
44%
4,000
100%
El riesgo de crédito de que los clientes actuales incumplan en
su renovación o nueva línea de crédito disminuye del 80% al
23%, en las renovaciones automáticas por ejemplo.
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Estrategias en Cartera
Este tipo de gráfico
permite diseñar diferentes
estrategias de cobranza,
basándose en el Score del
cliente, la edad de la mora
actual y el saldo o monto
adeudado.
Acciones Venta Cruzada
Estrategias suaves de Cobranza
Estrategias de recuperación intermedias
Cobranza preventiva
Convenios especiales
Estrategias fuertes de recuperación, castigos
0
E
D
C
B
A
TOTAL
790
30
90
60
50
90 120+ TOTAL
50
100
200
200
450
30
40
1000
SCORE
MORA ACTUAL
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NO.
CLIENTES
VALOR
ADEUDADO
Pruebas: BackTesting
16.00%
% Población
14.00%
12.00%
10.00%
Backtesting
8.00%
Modelo
6.00%
4.00%
n.Mayor a 868
m.795 a 867
l.733 a 794
k.672 a 732
j.612 a 671
i.552 a 611
h.491 a 551
g.431 a 490
f.371 a 430
e.311 a 370
d.250 a 310
c.184 a 249
b.109 a 183
0.00%
a.Hasta 108
2.00%
Rango Score
Los Backtesting buscan validar la aplicabilidad de los diferentes modelos utilizando una
población diferente a la ya tomada en el modelo, debe ser más reciente y con
suficiente tiempo de maduración. Se requiere aplicar los mismo procesos de selección
de población desarrollados en los modelos. Si los modelos están correctamente
elaborados deberán mantener su capacidad predictiva al correrlos en diferentes
poblaciones.
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Pruebas: KS
100.0%
90.0%
80.0%
70.0%
60.0%
50.0%
40.0%
30.0%
20.0%
10.0%
0.0%
% Buenos
% Malos
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14
Rango Score
Para evaluar las Scorecards se hacen diferentes pruebas. Aquí se
presenta un KS gráfico que separa los buenos y malos por rangos de
Score. Adicionalmente, se hacen back testing totales del modelo y por
variables.
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Pruebas: Coeficiente Gini
COEFICIENTE GINI
100.00%
98.95%
95.87%
91.71%
85.99%
77.61%
68.30%
56.07%
46.36%
37.93%
28.96%
19.70%
10.30%
3.82%
100.00%
90.00%
80.00%
70.00%
60.00%
50.00%
40.00%
30.00%
20.00%
10.00%
0.00%
% M alos
El coeficiente Gini compara los buenos y malos por rangos de Score;
una diferencia superior a 35% indica un muy buen modelo de
Aprobación. Para los otros modelos debe acercarse al 60%. Claro esta
dependiendo de las limitaciones de datos y del producto.
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Costo-Beneficio
La inversión en cualquier aplicación de Scoring se
ve compensada por:
• Menor nivel de riesgo de la Entidad: clientes
nuevos de menor riesgo, cobranza preventiva,
menor deterioro de cartera.
• Mejores niveles de recaudo de Cartera: Gracias a
mejores clientes nuevos, mejores estrategias de
cobranza, mayor retención de clientes.
• Mejor utilización de los recursos: Conocimiento
de clientes facilita dirección a mercado objetivo,
menores gastos de aprobación (mayor agilidad y
menos instancias), estrategias de cobranza más
eficientes, estrategias de mercado efectiva a
clientes potenciales.
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Costo-Beneficio
• Los recursos de mercadeo son orientados pro
activamente para aumentar la vinculación y
permanencia
de
los
clientes
que
en
microcréditos es un factor determinante para el
aumento de la rentabilidad del producto.
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Resultados
RECAUDO
RIESGO
CARTERA
ENTIDAD
ÉXITO
MICROFINANZAS
AGILIDAD
RETENCIÓN
MEJORES
CLIENTES
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MEJORES
CLIENTES
NUEVOS
Experiencias Exitosas en
Microfinanzas
Modelos Desarrollados
• Ecuador: Iniciación, Seguimiento y
Cobranza
• Perú: Iniciación y Seguimiento
• Bolivia: Iniciación, Seguimiento y Cobranza
• Colombia: Iniciación, Seguimiento,
Cobranza y Provisión.
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Experiencias Exitosas
Resultados Perú
Clientes Vigentes
Clientes Atendidos
Monto Promedio Prestamo
700,000
S/. 3,000
600,000
S/. 2,500
500,000
S/. 2,000
400,000
S/. 1,500
300,000
S/. 1,000
200,000
S/. 500
100,000
-
S/. 0
Dic-00
Dic-01
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Dic-02
Experiencias Exitosas
Resultados Ecuador
CARTERA BRUTA
% VENC
70,000
12.00%
60,000
10.00%
8.00%
40,000
6.00%
30,000
4.00%
20,000
2002
2003
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Dic
Nov
Oct
Sep
Ago
Jul
Jun
May
Abr
Mar
Feb
Ene
Dic
Nov
0.00%
Oct
-
Sep
2.00%
Ago
10,000
Jul
US Miles
50,000
Experiencias Exitosas
Resultados Bolivia
$ Bolivianos Miles
Cartera Total
Cartera Vencida
100,000
16.00%
90,000
14.00%
80,000
12.00%
70,000
60,000
10.00%
50,000
8.00%
40,000
6.00%
30,000
4.00%
20,000
10,000
2.00%
-
0.00%
Dic-98
Dic-99
Dic-00
Dic-01
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Dic-02
Dic-03
Experiencias Exitosas
Resultados Cualitativos
• Optimización de los tiempos destinados a
cobranza y ventas
• Formalización y Organización de los
procesos de Cobranza:
• Seguimiento al Crédito
• Procedimientos de Cobranza
• Políticas de Recuperaciones
• Procesos de Normalización de la Cartera
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Preguntas o comentarios:
Lilian Simbaqueba – Gerente General
[email protected]
Calle 94 a No. 11a -39 Piso 2
Teléfono: (57 1) 4815139 - 4815140
Bogotá, Colombia.
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