Credito

De Scoring de Cobranzas a Valoración de Carteras
Ramon Trias Presidente-Director General AIS, S.A. Crédito y cobranza. Santiago de Chile. Junio 2006

Agenda
• • • • • Motivación Scoring de recuperación Optimización de cobranzas Valoración de carteras Conclusiones

Motivación
• Las mejores prácticas en la actividad de cobranzas requieren: – Buena gestión de recursos – Máxima eficiencia –Optimización de los resultados Para ello disponemos hoy de las siguientes técnicas:
Sistemas -Call-center -Plataformas informáticas: workflow, agendas, ... Modelos -Reglas expertas -Scoring de recuperación -Optimización estrategias

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Esta actividad es más amplia que la recuperación: compra y venta de carteras, determinación de precios y generación de valor.

Motivación

Dos carasde una misma moneda
Modelización estadística y análisis económico Discriminación de casos y racionalidad económica

Optimización operativa Permite aumentar la eficacia en la recuperación de casos (recuperar más) Permite mejorar la eficiencia en la la gestión de cobranzas (gastando menos)

Valoración de carteras de impagados Permite cuantificar el valor de la cartera (mejor conocimiento) Unamejora operativa aumenta el valor de una cartera (aumento de valor)

Gestión de la recuperación

De reglas expertas a modelos estadísticos
Regla: En pre-jurídico sugerir visita para deudas superiores a 1500 pesos. Comprobar que se haya solicitado el legajo y que no exista promesa de pago vigente ni visita sugerida o realizada.
Ratio financ. p1 Primer incumpl. p2 Deuda p3 Avalista p4 ...Sector econón. p5

Probabilidad de recuperación

Reglas expertas
Sin software de gestión de reglas: tratamiento con pocas variables, y se identifican sólo casos claros. Con software de gestión de reglas: se gana en potencia, permite estrategias complejas.

Scoring de recuperación
Tratamiento multivariable basado en realidad histórica. Identificación de todos los casos de riesgo. Acumulación demayoría de fallidos en grupos de riesgo muy alto.

Scoring de recuperación

Bloques de información
Perfil de la operación Razón de financiación, plazo, monto inicial, monto deuda, existencia de avalistas, garantías y/o cotitulares, ... Perfil del cliente Particulares: Sociodemográficas, económicas o relación con entidad prestataria, ... Empresas: Experiencia, volumen de negocio, tipo deactividad o relación con entidad prestataria, ... Otras informaciones Otras características relevantes (si aplican): sector económico de actividad, zona geográfica, situación macroeconómica (inflación, desocupación, ...), ...

Comportamiento de pago Fechas de contratación, de 1er incumplimiento, de entrada en incumplimiento presente, ...

Scoring de recuperación

Resultados
Pow er of the NEWrisk-only-based model - Particulares % of deactivations 90% 80% 70% 60% 50% 4% 40% 30% 20% 10% 0% % of deactivations rg 1 0% rg 2 0% rg 3 0% rg 4 0% rg 5 0% rg 6 0% rg 7 1% rg 8 3% rg 9 rg 10 rg 11 rg 12 2% 4% 12% 77% 3% 2% 1% 0% NP deactivation rate 8% 7% 6% 5%

NP deactivation rate 0,05% 0,00% 0,27% 0,13% 0,14% 0,08% 0,15% 0,31% 0,51% 0,78% 1,28% 6,97%

La capacidad de clasificación delsistema se manifiesta con la alta concentración de fallidos en las clases superiores.

Scoring de recuperación

Beneficios
• El uso del poder predictivo de los modelos de scoring a la gestión de recuperación, puede repercutir en:
– Mayor conocimiento a priori de la operación y cliente a tratar – Respaldo analítico de la normativa a aplicar – Valoración cuantitativa del potencial de recuperaciónde un impago – Mejora de los procesos de decisión – Complemento a las estrategias de negocio (reglas expertas) – Aceleración del proceso de recuperación – Reducción de costes en la gestión

Optimización de cobranzas

Rediseño de itinerarios de acciones por segmentos
Análisis de efectividad de las acciones Segmentación por valor en riesgo Análisis de costes de acciones

Optimización...