Scoring Crediticio Alternativo con Machine Learning
Un innovador modelo de scoring crediticio permitió a una institución financiera evaluar con mayor precisión la probabilidad de pago de sus clientes, utilizando datos no tradicionales como su interacción con productos y servicios. Esto impulsó tanto la inclusión financiera como la rentabilidad del negocio.
Los resultados
de mejora en la precisión del scoring crediticio.
Incremento del 18% en la aprobación de créditos con menor riesgo.
Implementación en 4 meses, con análisis de datos históricos y capacitación técnica.
El sistema tradicional de scoring crediticio estaba limitado por el uso exclusivo de datos financieros básicos
lo que resultaba en evaluaciones imprecisas para ciertos segmentos de clientes, especialmente aquellos con historiales crediticios limitados. La institución necesitaba una solución que ampliara su capacidad para evaluar el riesgo con mayor exactitud, reduciendo la morosidad y aumentando la inclusión de clientes potenciales.
Para abordar este desafío, implementamos un enfoque basado en tecnologías MAD (Machine Learning, AI y Data), con una arquitectura técnica orientada a maximizar la precisión y la integración de datos no tradicionales
- Modelos de Machine Learning Supervisado: Se desarrollaron algoritmos personalizados entrenados con datasets internos que incluían variables tradicionales (ingresos, deudas) y no tradicionales (frecuencia de interacción con productos, uso de servicios y patrones de compra). Se emplearon técnicas de feature engineering para identificar y priorizar las variables con mayor poder predictivo.
- Pipelines de Datos Automatizados: Construimos pipelines para integrar y procesar fuentes de datos heterogéneas, como sistemas CRM, plataformas digitales y bases de datos externas. Esto permitió un flujo de información continuo y actualizable en tiempo real, garantizando que los modelos operaran con los datos más relevantes y recientes.
- Validación y Optimización del Modelo: Utilizamos validación cruzada y técnicas como hiperparametrización para optimizar los modelos, asegurando altos niveles de precisión y confiabilidad. Además, se implementó un sistema de monitoreo continuo para evaluar el desempeño del modelo y realizar ajustes según variaciones en los datos o las condiciones del mercado.
- Infraestructura de Escalabilidad: La solución fue desplegada en un entorno cloud para asegurar su escalabilidad y facilitar el procesamiento de grandes volúmenes de datos, manteniendo costos bajos y rendimiento óptimo.
La institución financiera experimentó una transformación en su capacidad para tomar decisiones crediticias informadas y estratégicas
- Evaluaciones Más Inclusivas y Justas: El nuevo modelo permitió acceder a un segmento de clientes anteriormente no considerados, sin comprometer la calidad del portafolio crediticio.
- Reducción de Morosidad: Al mejorar la precisión del scoring, se disminuyó significativamente el riesgo de incumplimiento en los préstamos aprobados.
- Eficiencia Operativa Mejorada: Las decisiones automatizadas y basadas en datos redujeron el tiempo de evaluación, optimizando los procesos de aprobación de créditos.
Este caso evidencia cómo las tecnologías MAD pueden transformar la evaluación crediticia desde una perspectiva técnica y estratégica, ayudando a las instituciones financieras a maximizar su impacto económico y social.