Resultado de la creatividad y la participación voluntaria de agentes privados, la herramienta establece una regla sencilla para determinar los rangos en que se aprueban o rechazan solicitudes. Esto permite eliminar costos administrativos, asociados con la evaluación del préstamo, y reducir gastos por provisiones al evitar la selección de potenciales malos clientes. Modelos que permiten, por ejemplo, determinar el porcentaje de los que presentarán problemas de mora por más de 90 días, son superiores a métodos de puntuaciones o ponderaciones sobre variables crediticias y sociodemográficas, por ser diseñados con una observación empírica más robusta de las conductas de los deudores.
En la metodología seguida por TransUnion en su score predictivo, los clientes se clasifican en grupos, con la finalidad de que la puntuación individual se obtenga del estrato de población con que se comparten características homogéneas (antigüedad y número de cuentas, utilización del producto, frecuencia de moras). Esto mejora las posibilidades de aprobación a quienes, con sus pares, tienen un valor más alto que el resultado de su comparación con la población total.
Confiada en las predicciones de su modelo, la empresa hizo su "road show" hace unos años que incluyó, motivada tal vez por Eclesiástico 37:12, una demostración con datos de la cartera de los bancos. Para una muestra de clientes del Banreservas con tarjetas de crédito en mora, el modelo hubiese detectado, antes de expedir el plástico de los tormentos, al 63% cuyo expediente demostró que "en el día del pago prolongan el plazo, devuelven con reproches y echan la culpa a la situación" (Eclesiástico 29:6). Con este poder de discriminación en la muestra estudiada, el ahorro en gasto por provisiones se estimó cercano a los RD$80 millones.
Los clientes también son ganadores. Continuando con el mismo capítulo bíblico, la mayoría quiere modelos eficientes que distingan entre "los que devuelven a su prójimo a tiempo lo prestado y son fieles a su palabra", de aquellos que "consideran lo prestado como una ganga, pagan con maldiciones e insultos y ponen en apuros a quienes los ayudaron".
El ahorro de gastos y la mayor satisfacción de los clientes explican la continua demanda de los bancos por este servicio, que se traduce en estímulos para que el pionero mejore, la competencia apure el paso y el costo siga justificando la tercerización. Mientras TransUnion informa de un segundo modelo más afinado y predictivo, Data-Crédito hace presentación formal del suyo y la competencia, en base a procedimientos transparentes y éticos, permite ahora a los bancos elegir la mejor combinación de efectividad de pronósticos y precio.
En la metodología seguida por TransUnion en su score predictivo, los clientes se clasifican en grupos, con la finalidad de que la puntuación individual se obtenga del estrato de población con que se comparten características homogéneas (antigüedad y número de cuentas, utilización del producto, frecuencia de moras). Esto mejora las posibilidades de aprobación a quienes, con sus pares, tienen un valor más alto que el resultado de su comparación con la población total.
Confiada en las predicciones de su modelo, la empresa hizo su "road show" hace unos años que incluyó, motivada tal vez por Eclesiástico 37:12, una demostración con datos de la cartera de los bancos. Para una muestra de clientes del Banreservas con tarjetas de crédito en mora, el modelo hubiese detectado, antes de expedir el plástico de los tormentos, al 63% cuyo expediente demostró que "en el día del pago prolongan el plazo, devuelven con reproches y echan la culpa a la situación" (Eclesiástico 29:6). Con este poder de discriminación en la muestra estudiada, el ahorro en gasto por provisiones se estimó cercano a los RD$80 millones.
Los clientes también son ganadores. Continuando con el mismo capítulo bíblico, la mayoría quiere modelos eficientes que distingan entre "los que devuelven a su prójimo a tiempo lo prestado y son fieles a su palabra", de aquellos que "consideran lo prestado como una ganga, pagan con maldiciones e insultos y ponen en apuros a quienes los ayudaron".
El ahorro de gastos y la mayor satisfacción de los clientes explican la continua demanda de los bancos por este servicio, que se traduce en estímulos para que el pionero mejore, la competencia apure el paso y el costo siga justificando la tercerización. Mientras TransUnion informa de un segundo modelo más afinado y predictivo, Data-Crédito hace presentación formal del suyo y la competencia, en base a procedimientos transparentes y éticos, permite ahora a los bancos elegir la mejor combinación de efectividad de pronósticos y precio.
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