Cómo mejorar la calidad de su cartera de clientes: Actualización de técnicas y servicios de información. Madrid, 19 de Noviembre del 2001.

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1 Cómo mejorar la calidad de su cartera de clientes: Actualización de técnicas y servicios de información. Madrid, 19 de Noviembre del 2001

2 I Introducción II Análisis de situación actual III Diseño e Implantación: proceso de gestión de riesgos IV Fuentes de información y mecanismos V Sistemas de calificación de clientes “Scoring” VI Variables de análisis

3 Incremento de costes financieros. Pérdidas de créditos incobrables.
Introducción MOROSIDAD: Efectos. Incremento de costes financieros. Pérdidas de créditos incobrables. Retraso en los pagos a las empresas: Importante causa en los quebrantos empresariales. Variaciones sustanciales entre países de la Unión: CAUSA: LEGISLACIONES LAXAS (Ámbito mediterráneo) LEGISLACIONES ESTRICTAS (Países escandinavos) Malos hábitos de pago en países como España o Italia como consecuencia de la permisividad de la ley. Supone un importante OBSTÁCULO para el desarrollo del comercio intraeuropeo. Plazos de pago medios en Europa - Fuente: Comisión Europea Alemania 23 Austria 29 Bélgica 41 Dinamarca 27 España 68 Finlandia 19 Francia 48 Grecia 75 Irlanda 35 Italia 65 Luxemburgo No disponible Países Bajos Portugal 50 Reino Unido 31 Suecia 25 Media Europea 40

4 I Introducción RESULTADO: Como culminación de un largo proceso Día 15 de Junio del 2000 fue aprobada definitivamente por el Parlamento Europeo la Directiva relativa a las medidas de lucha contra la morosidad en las operaciones comerciales (ANEXO 1). PROBLEMAS RETOS PYMES: especialmente perjudicadas por dilación en plazos de pago (Mayor dependencia del crédito comercial que las grandes empresas). Relaciones comerciales vía Internet/ Entornos globales: empresas desconocidas entre sí/ ubicaciones muy distantes. Inexistencia de departamento de riesgos específico dentro de la empresa. Incorporación a la práctica de medición de la solvencia empresarial/calificación crediticia (reducción de riesgos). Herramientas estándar para calificación de la solvencia que situen al posible cliente o inversor. Implantación de un modelo de gestión del riesgo de coste asumible por todo tipo de empresas.

5 OBJETIVOS DE LA PRESENTACIÓN:
Introducción OBJETIVOS DE LA PRESENTACIÓN: DESCRIPCIÓN DE LAS FASES DE ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLANTACIÓN DE UN MODELO DE GESTIÓN DE RIESGOS. EQUILIBRADO (POLÍTICA COMERCIAL VERSUS CONTROL DE CRÉDITO) COSTE ASUMIBLE EFICAZ DESCRIPCIÓN DE FUENTES DE INFORMACIÓN, SISTEMAS DE SCORING, MECANISMOS DE ACTUALIZACIÓN Y VARIABLES DE ANÁLISIS. CIRCULACIÓN CONTINUA DE INFORMACIÓN “DISTRIBUCIÓN DIGITAL” LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN NO DEBEN SEPARARSE DE LAS TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN CONTROL DE LA VOLATILIDAD DE LA CARTERA DE CLIENTES CADA VEZ HAY ACCESO A UN MAYOR Nº DE VARIABLES A VALORAR

6 I Introducción Análisis de situación actual II III Diseño e Implantación: proceso de gestión de riesgos IV Fuentes de información y mecanismos V Sistemas de Calificación de clientes “Scoring” VI Variables de análisis

7 ¿DÓNDE ESTAMOS? ¿DÓNDE QUEREMOS ESTAR?
Análisis de situación actual II ¿DÓNDE ESTAMOS? ¿DÓNDE QUEREMOS ESTAR? DESCRIBIR LA SITUACIÓN ACTUAL: Describir todos los agentes y actividades involucrados en el proceso de crédito. IDENTIFICAR EL PROBLEMA: Causas de morosidad ( ¿imputables a cliente?). Identificar quiebras de la cadena de valor ESTABLECIMIENTO DE OBJETIVOS CLAROS. DEFINICIÓN DE ALCANCE DEL PROYECTO ASIGNACIÓN DE RECURSOS Y RESPONSABILIDADES

8 IMPLICACIÓN DE LA DIRECCIÓN:
Análisis de situación actual II REQUISITOS PREVIOS IMPLICACIÓN DE LA DIRECCIÓN: PRINCIPIOS DE GESTIÓN DE RIESGO = DECISIÓN ESTRATÉGICA DE LA COMPAÑÍA REVISIÓN PERIÓDICA DE LA POLÍTICA DE CRÉDITO A ALTO NIVEL ASIGNACIÓN DE RESPONSABILIDADES EN EL PROYECTO: FORMACIÓN DE EQUIPO DE PROYECTO INTERNO FORMACIÓN DE EQUIPO DE PROYECTO EXTERNO (si fuera necesario) Estrategia expansión VS Estrategia de Reducción de Costes Política comercial Control de riesgo de crédito

9 ALGUNOS FACTORES NEGATIVOS
Análisis de situación actual II 1. Análisis del Entorno Necesidad de analizar el entorno de relación con el cliente: Riesgos específicos para cada industria. ALGUNOS FACTORES NEGATIVOS IMPACTOS Mercado con gran competencia y productos alternativos Elevado número de clientes Bajo importe medio por pedido Elevado número y complejidad de productos y servicios Complejas relaciones contractuales Relaciones complejas: distribuidores e intermediarios Perfil de cliente con riesgo Medios de pago de alto riesgo Fraude Dificultad de reclamación: Desconocimiento cliente Coste elevado Medios de pago de riesgo (tarjeta de crédito/ Internet, domiciliación…) Errores en facturación Alto Índice de Reclamaciones Retrasos Impagos

10 Procesamiento de pedido Calidad en suministro de Producto o Servicio
Análisis de situación actual II 2. Análisis de la cadena de ingresos Procesamiento de pedido Calidad en suministro de Producto o Servicio Facturación exacta y puntual Recepción y aplicación eficiente de cobros CADENA DE INGRESOS OBJETIVO: DETECTAR PROBLEMAS DE IMPAGO NO IMPUTABLES AL CLIENTE

11 RUPTURAS TÍPICAS EN LA CADENA DE INGRESOS
Análisis de situación actual II RUPTURAS TÍPICAS EN LA CADENA DE INGRESOS Pedido de Venta Embarque y entrega Facturación Errores de tarificación Contratos incompletos/ambiguos Acuerdos verbales Límites de crédito inapropiados Errores de embarque Discrepancias en cantidades Baja calidad de producto/servicio Retrasos en entrega Facturación errónea o poco clara Retrasos en facturación Gestión de recobro Gestión de cobro Tardía identificación de impagos (plazos importantes) Largo proceso de reclamación Deficiente conocimiento de causas de impago. Incumplimiento requisitos legales / medios de pago de riesgo Cobros no aplicados Plazos de vencimiento de deuda inexactos Elevado % Reclamaciones > > > Deficientes procesos administrativos

12 TIPOS DE RUPTURA IMPUTABLES A PROCESOS INTERNOS
Análisis de situación actual II TIPOS DE RUPTURA IMPUTABLES A PROCESOS INTERNOS Front Office (Establecer expectativas) Back Office (Cumplir expectativas) Términos y condiciones poco claros Tarificación Complejidad Cambios Frecuentes Pedidos no confirmados Retrasos en servicio o no fijación de plazos de servicio/entrega Errores en facturación Entrega Producto Lugar Tiempo Lenta identificación y resolución de incidencias Ruptura de cadena > > > Deterioro Satisfacción Cliente y Cashflow

13 3. Análisis del proceso de crédito actual
Análisis de situación actual II 3. Análisis del proceso de crédito actual Descripción del proceso de concesión de crédito actual: Determinación de todas las actividades y agentes involucrados en el proceso actual. Identificar las distintas áreas que participan en el proceso de crédito comercial. Identificar los flujos de información entre áreas, con el exterior y posibles descoordinaciones. Descripción de EXCEPCIONES toleradas Niveles de aprobación exigido en el procedimiento: especialmente importante nivel de autorización para EXCEPCIONES

14 I Introducción II Análisis de situación actual Diseño e Implantación: proceso de gestión de riesgos III IV Fuentes de información y mecanismos V Sistemas de Calificación de clientes “Scoring” VI Variables de análisis

15 DEFINICIÓN SITUACIÓN ACTUAL DEFINICIÓN SITUACIÓN OBJETIVO
III Diseño e implantación: proceso de gestión de riesgos DEFINICIÓN SITUACIÓN ACTUAL DEFINICIÓN SITUACIÓN OBJETIVO DISEÑO DE PROCESO Identificar los cambios necesarios en proceso actual para llegar a situación objetivo. Selección de tecnologías habilitantes Descripción pormenorizada de nuevo mapa de procesos objetivo.

16 Niveles de automatización en la gestión de riesgos
Diseño e implantación: proceso de gestión de riesgos III Niveles de automatización en la gestión de riesgos Visión Cliente Scores Estadísticos Mejora Control Riesgos Nivel Cliente o Grupo Económico METODOLOGIA ANALISIS Rating Semimanual Reducción de Costes y Tiempos Análisis Manual Homogeneización de Criterios AUTOMATIZACION El nivel no es fijo, sino que podrá adaptarse en función de cliente y producto

17 Cuantificación del riesgo Homogeneización Políticas
Diseño e implantación: proceso de gestión de riesgos III Modelos de calificación (SCORING): deben permitir el control del nivel de riesgo del cliente, evaluando la calidad crediticia esperada. Sus principales objetivos son los siguientes: VENTAJAS Cuantificación del riesgo Posibilidad de tratamiento masivo de información (filtros aplicables a entorno B2C y B2B) Punto de referencia objetivo y comparable Segmentación de base de clientes en función del riesgo (límites de crédito) + Automatización Reducción Costes + Homogeneización Políticas Los modelos diseñados se deben poder calibrar sencillamente con cierta periodicidad.

18 ESTRATEGIAS PROACTIVAS
Diseño e implantación: proceso de gestión de riesgos III Estrategias para el diseño de un proceso de gestión de riesgos. ESTRATEGIAS PROACTIVAS Preasignación de niveles de crédito iniciales automáticos para todos los clientes (sistema interno de scoring) Utilización de calificaciones de crédito externas para clientes de alto valor. Verificación automática de crédito: actualización automática del consumo. Segmentación de clientes por Scoring Interno/Externo para la asignación de un mayor o menor crédito. Proceso automático de aprobación de extensiones de crédito: Clasificación del cliente (en función de segmentación anterior) Consumo medio Historial de pagos

19 ESTRATEGIAS PROACTIVAS
Diseño e implantación: proceso de gestión de riesgos III Estrategias para el diseño de un proceso de gestión de riesgos. ESTRATEGIAS PROACTIVAS Definición de circuito de autorizaciones para las excepciones al procedimiento automático: utilización de sistemas de workflow para agilizar decisiones. Interlocución única con el cliente para gestión de su crédito: fuerza comercial o responsables de cuenta para clientes de alto valor u operador de Call Center para el resto. Sencilla variación en la ponderación de los modelos: adaptación a los cambios de estrategia de la compañía (fases de lanzamiento, de expansión, de madurez etc.). Utilización de los parámetros del modelo de calificación de crédito al gestionar posibles reclamaciones o incidencias.

20 ESTRATEGIAS REACTIVAS
Diseño e implantación: proceso de gestión de riesgos III Estrategias para el diseño de un proceso de gestión de riesgos. ESTRATEGIAS REACTIVAS Automatización de la suspensión de crédito (alertas). Aplicación de condición de prepago antes de nueva conexión al servicio (después del plazo prefijado de mora o de devoluciones de recibos no justificadas). Desconexión rápida del servicio tras plazo prefijado de mora o devolución de recibos. Procedimientos de acción adaptados a la importancia del cliente y/o volumen (según segmentación).

21 Segmentación Clientes
Diseño e implantación: proceso de gestión de riesgos III Procedimientos de acción adaptados al cliente Segmentación Clientes Nivel EJEMPLO Escalar Llamadas alta intensidad 1 Llamadas recordatorias Escalar Llamadas Ocasionales recordatorias Llamadas media intensidad 2 Cartas recordatorias (Grandes cuentas) Escalar Llamar si es necesario 3 Secuencia de cartas 15 30 45 60 75 Días de mora Procedimientos de recobro >>> Complementarios a estrategias reactivas gestión riesgos Segmentación previa de base de clientes >>> Medidas de acción adaptadas a niveles definidos

22 FASES DE IMPLANTACIÓN Fases en la implantación.
Diseño e implantación: proceso de gestión de riesgos III Fases en la implantación. La implantación consiste en la puesta en práctica de los procesos especificados en la fase de diseño.. Sus fases son las siguientes: FASES DE IMPLANTACIÓN Construcción: Programación o adaptación del software que apoyará la propuesta de diseño. Implantación de software: Puesta en productivo de la solución de software construida. Implantación de procesos: Formación de usuarios del sistema y participantes en el proceso. Verificación de bondad de implantación: Supone el cumplimiento efectivo de los nuevos procesos y la posterior comprobación de los resultados.

23 I Introducción II Análisis de situación actual III Diseño e Implantación: proceso de gestión de riesgos IV Fuentes de información y mecanismos. V Sistemas de calificación de clientes “Scoring” VI Variables de Análisis

24 FLUJOS DE INFORMACIÓN EXTERNOS
IV Fuentes de información FLUJOS DE INFORMACIÓN EXTERNOS  FUENTES PÚBLICAS  FUENTES PRIVADAS FLUJOS DE INFORMACIÓN INTERNOS  DEPARTAMENTO COMERCIAL  DEPARTAMENTO FINANCIERO

25 FUENTES PÚBLICAS - “OFICIALES” DE INFORMACIÓN
IV Fuentes de información FUENTES PÚBLICAS - “OFICIALES” DE INFORMACIÓN  Boletines provinciales, autonómicos, estatal y europeo (BOE, DOCE)  Institutos de estadística (INE, EUROSTAT, IDESCAT- REGIONALES)  Central de Balances del Banco de España  Boletín oficial del Registro Mercantil, (Borme)  Registro Mercantil, Registro de la Propiedad  Ministerio de Economía (macro magnitudes, contabilidad nacional, previsiones)  CNMV (Comisión Nacional del Mercado de Valores) sobre todo para sociedades cotizadas y agencias de valores  Cámaras de comercio  Noticias en prensa

26 CARACTERÍSTICAS Acceso libre y gratuito en algunos casos
IV Fuentes de información CARACTERÍSTICAS Acceso libre y gratuito en algunos casos Normalmente no están disponibles en formato digital sino en papel, documento físico  tediosa Difícil acceso al histórico La información no esta organizada ni asignada a una sociedad Requiere empleo de tiempo para su localización y extracción de lo fundamental o relevante en cuanto a información de riesgos La dispersión de la información muy fragmentada. Ámbito más determinado (regional, nacional, europeo)

27 FUENTES PRIVADAS DE INFORMACIÓN
Fuentes de información FUENTES PRIVADAS DE INFORMACIÓN  Empresas de información económica, comercial, mercantil  Webs corporativas  Prensa y revistas especializadas  Bureau de crédito  Opinión en Banca (sucursal)  Asociaciones sectoriales  Servicios de publicaciones grandes empresas, sobre todo del sector financiero, fundaciones, anuarios  Empresas de investigación comercial y realización de informes  Empresas de Calificación o Rating (riesgo)  RAI (Registro de Aceptaciones Impagadas)  El propio cliente información más actual e incluso previsional

28 CARACTERÍSTICAS Acceso restringido o mediante pago
IV Fuentes de información CARACTERÍSTICAS Acceso restringido o mediante pago Las información está organizada y asignada a cada sociedad Fácil acceso a lo fundamental Requiere un menor empleo de tiempo su localización y extracción Información de mayor valor añadido en cuanto a Información de riesgos Requiere un menor conocimiento de las fuentes originales Información a medida Mayor énfasis en el futuro La concentración de variables en un mismo suministrador Ámbito global Paso del Reporting periódico    Reporting continuo

29 FUENTES INTERNAS DE INFORMACIÓN
IV Fuentes de información FUENTES INTERNAS DE INFORMACIÓN La empresa cuenta con unas fuentes de información muy importantes que han de organizarse y gestionarse adecuadamente para poder extraer el mayor rendimiento posible a las mismas. El Dpto. Comercial puede inyectar flujos de información de fuera a dentro de la organización relativos a riesgo de clientes a través de partes de visita e impresiones de mercado. Cabe resaltar el papel que pueden jugar en el reporting de información relativa a nuevos clientes. (Visitan establecimientos del cliente, ven la forma de trabajar, contrastan información en el Mercado). El Dpto. Financiero cuenta con datos relevantes en cuanto a pagos y situaciones de clientes sobre todo con los que la empresa opera normalmente que, por lo general, serán los que configuren el negocio fundamental de la compañía. Pueden tener información relativa a volumen de consumo y comportamiento histórico de pagos de clientes.

30 MECANISMOS QUE FACILITEN LA “INFORMACIÓN” ACTUALIZADA E INFORMEN
IV Mecanismos que faciliten la información MECANISMOS QUE FACILITEN LA “INFORMACIÓN” ACTUALIZADA E INFORMEN SOBRE LAS VARIACIONES Partimos de que se tiene un sistema proactivo de control de riesgo ya sea automático, manual, mas o menos riguroso, que se alimenta de información. ¿Como mejorar la gestión de esta información de forma que mantengamos la información lo más actualizada posible?  Hay que definir la información que vamos a tener en cuenta o vamos a necesitar  Ver la periodicidad con la que se va a actualizar  Internet (sociedad de la información) puede ser un medio fundamental de actualización de la información además, las nuevas técnicas informáticas “XML”  “XBRL” (Extensible Business Reporting Language) de integración de datos ( cliente  proveedor ) permiten conseguir implantar la alimentación de datos entre diferentes sistemas y aplicaciones software a bajo coste. Estos mecanismos los puede implantar una organización o adquirir este servicio del exterior. Pensamos que lo mejor es contar con una combinación de ambos. La organización ha de implantar un mecanismo o proceso y además ha de alimentarse de servicios exteriores en la medida que le supongan una reducción de costes.

31 Obtención de datos en tiempo real (Internet) Nuevas tecnologías
IV Mecanismos que faciliten la información ABANDONAR ANTIGUOS sistemas de obtención y recopilación de información, Teléfono, solicitudes, correo, fax, informes tipo carácter (texto fijo) mayor rigidez APOSTAR Obtención de datos en tiempo real (Internet) Nuevas tecnologías de la información, interconexión NUEVOS sistemas de obtención y recopilación de información,

32 La distribución de información económica:
IV Mecanismos que faciliten la información La distribución de información económica: Abarcar una oferta más amplia y no quedarse exclusivamente en la Información financiera. (Comentarios, estrategia, información de carácter operativo, previsional, accionarial, sistemas de retribución, etc...) La evolución que han experimentado los sistemas de información contable a lo largo del tiempo no puede ni debe separarse del desarrollo paralelo de las tecnologías de la información. Protocolos: ( , ftp://, pop3) Formatos: (HTML, PDF, EXCEL, RTF, XML, XBRL). Estás tecnologías han puesto a disposición de los diseñadores de sistemas de información los medios para que los distintos decisores puedan ver cubiertas sus necesidades informativas cada vez más exigentes. Hay que redefinir los mecanismos empleados para transmitir la información financiera pasando de los tradicionales informes escritos a técnicas digitales de distribución, intercambio y análisis de la información. Auparse a las nuevas tendencias de integración del reporting interno y externo. Integrar información procedente de diversas fuentes (los agentes software fusionen información heterogénea) Navegabilidad en la información, interconexión de Bases de Datos Concepto de Información a la carta Normalización internacional (regulación “IAS” International Accounting Standards ) Homogeneización de formatos y contenidos (XBRL) o Lenguaje Digital de los Negocios, que va a permitir, Preparar, Publicar, Convertir, Intercambiar y Analizar información financiera. Hay que incrementar la Utilidad de la Información:

33 Participantes o Jugadores 
IV Mecanismos que faciliten la información XBRL para reguladores de archivos XBRL para contabilidad general: Informe sobre registros contables Hoy XBRL para Informes Financieros PRESENTE Y FUTURO DEL “ XBRL ” Operaciones del Negocio Informes Financieros Internos Informes Financieros Externos Análisis de Inversiones y Financiación PROCESOS  XBRL para programas de auditores XBRL para archivos de impuestos XBRL Informe sobre actividad del negocio Compañías, Acreedores, Bancos Socios Comerciales Contables de Gestión Auditores Vendedores Software Distribuidores y Editores de Información Inversores Reguladores Analistas Participantes o Jugadores 

34 Concretando un poco más... PROVEEDOR DE INFORMACIÓN
IV Fuentes de información Concretando un poco más... PROVEEDOR DE INFORMACIÓN  Centinela o servicio de alertas de sociedades (on line)  Incidencias judiciales de sociedades (on line)  Incidencias, aplazamientos en pagos (on line)  Vinculaciones de la sociedad y sus socios  Calificaciones crediticias (on line)  Rating de empresas por sectores, tamaños, regiones (on line)  Suministro de las cuentas anuales (on line)  Investigación de la sociedad (off line)  Indicadores fundamentales de análisis contable (on line)  Actos societarios (on line)  Información sectorial (on line)  Garantías de la sociedad (Bienes muebles e inmuebles) Definir qué información o variables se van a considerar a efectos de medir el riesgo de insolvencia para un crédito comercial con un cliente y estudiar el nivel de actualización de la misma. Elegir ¿? los proveedores de información y qué información van a suministrar >>> Es necesario que sea información relevante y efectiva.

35 + VENTAJAS Factores externos
IV Fuentes de información Factores externos - Usos mercantiles del sector periodo de descuento, aplazamiento, pronto pago, etc Factores internos - Concesión de crédito - Montante máximo LA POLÍTICA DE CLIENTES VENTAJAS Proceso automático en operaciones rutinarias que requieren < información  CREDIT MANAGER (experiencia) TÉCNICAS SCORING  FUENTES OPTIMAS DE INFORMACIÓN Esto aportará agilidad y seguridad en procesos de circulación cash flow Tener clasificados a todos los clientes por riesgo “diversificar” Reducir morosidad Alimentar Dpto. Comercial y MK para acciones + Evaluación personal en operaciones importantes > información

36 IV Fuentes de información Lo ideal es tener un proceso automático de concesión de crédito y evaluación personal en las operaciones más importantes. En función de la operación necesitaremos una mayor o menor información para decidir, esto aportará a la empresa tanto agilidad como seguridad en la gestión de sus ventas. En la elaboración del proceso automático el Credit Manager jugará un papel fundamental aportando su experiencia. El poder tener clasificados a todos sus clientes en función del riesgo va a servir de potencial estratégico no solo para reducir su morosidad sino también para aportar una información fundamental al Dpto. Comercial y MK para emprender acciones y políticas de ventas. La política de clientes está parcialmente determinada por factores externos, el periodo de descuento, de aplazamiento de pago, y descuento por pronto pago, vienen generalmente definidos por los usos mercantiles del sector, por tanto, las únicas decisiones que puede adoptar la empresa hacen relación a la concesión de crédito y al montante máximo del mismo. Aquí por tanto debe entrar: - la experiencia y saber hacer del Credit Manager - fuentes de información optimas - junto con las técnicas de Scoring .

37 I Introducción II Análisis de situación actual III Diseño e Implantación: proceso de gestión de riesgos IV Fuentes de información y mecanismos V Sistemas de calificación de clientes “Scoring” VI Variables de Análisis

38 PASOS EN LA ELABORACIÓN DE UN SCORING
V Sistemas de calificación de clientes “Scoring” PASOS EN LA ELABORACIÓN DE UN SCORING 1 Definición concepto de cliente fallido 2 Selección de muestras 3 Determinación de los factores discriminantes 4 Segmentación de la cartera 5 Análisis Univariante 6 Análisis correlaciones 7 Desarrollo modelos 8 Pruebas de consistencia 9 Calibración Scorings/Ratings

39 V Sistemas de calificación de clientes “Scoring” ALGUNOS SISTEMAS DE CALIFICACIÓN DE CLIENTES, METODOLOGÍAS DE SCORING DESARROLLO DE HERRAMIENTAS PARA CALIFICACION 1 Definición concepto de cliente fallido: En primer lugar y antes de comenzar con el análisis, se deberá definir lo que a partir de este momento se deberá considerar como cliente en default, o cliente no deseado. Esta definición afectará a todo el desarrollo posterior, por lo que deberá ser consensuada y generalmente aceptada en el sector de actividad donde nos encontremos. 2 Selección de muestras: (Fase fundamental en modelos de scoring de riesgo insolvencia) Como punto de partida habrá que seleccionar las muestras necesarias para el posterior análisis. Estas muestras deberán contener un número significativo tanto de clientes buenos como malos, si no conseguimos que sean muy representativas de la población objeto de análisis, los esfuerzos posteriores serán vanos. 3 Determinación de los factores discriminantes: Como paso inicial del desarrollo metodológico y utilizando los resultados del análisis de las fuentes de información, obtenido en la fase de diagnóstico y elección de fuentes, se seleccionarán aquellas variables o factores (cualitativos o cuantitativos) considerados como relevantes para los modelos de decisión en cada uno de los distintos segmentos de clientes.

40 V Sistemas de calificación de clientes “Scoring” 4 Segmentación cartera: En cada una de las actuales líneas de negocio de la entidad, será muy importante la identificación de colectivos homogéneos de comportamiento por sectores, tamaño etc..., que permitan el desarrollo de modelos específicos. De este modo se conseguirá incrementar el poder predictivo de los mismos. 5 Análisis Univariante: Para cada unos de los factores señalados como discriminantes se deberá analizar la distribución de la población, respecto del mismo, y su poder predictivo, respecto de la variable mora, para estimar la conveniencia de su inclusión o no en los modelos a desarrollar. 6 Análisis correlaciones: Una vez que un factor es considerado como relevante, será necesario establecer la correlación con el resto de factores para evitar que por ello no aporten valor a los modelos de decisión. 7 Desarrollo modelos : Una vez se han seleccionado los factores definitivos que formarán parte de los distintos scores, se aplicarán distintas técnicas de regresión para la obtención de aquellos modelos que mejor poder predictivo arrojen. En el caso de no poderse desarrollar modelos estadísticos se utilizarán otras técnicas para la asignación de pesos a los factores discriminantes. El modelo no tiene que ser cerrado, puede fucionar a varios niveles de parametros o variables.

41 V Sistemas de calificación de clientes “Scoring” 8 Pruebas de consistencia: Antes de la implantación de un modelo se deberán realizar la pruebas de consistencia necesarias, para garantizar la eficacia y validez de este. Estas pruebas pretenden evitar que los modelos obtenidos de las muestras seleccionadas, no sean aplicables a la población, o que entre la población de desarrollo y la actual existan diferencias significativas que invaliden su aplicación. (Validación en la población actual, en casos reales) 9 Calibración Scorings/Ratings: Una vez obtenidas las calificaciones de los clientes, estas deberán llevar asociadas unas probabilidades de incumplimiento (nivel de significación). En una primera parte esta etapa se determinará la (Expectativas de frecuencias de Fallo) correspondiente a cada calificación. En función de las técnicas utilizadas para los modelos de calificación las técnicas de calibración también serán distintas pero lo que han de controlar son las desviaciones sobre el nivel aceptado de error. En una segunda parte hay que escalar el resultado del score del modelo en unas probabilidad de mora o diferentes niveles de riesgo de insolvencia de clientes.

42 ANÁLISIS DISCRIMINANTE
V Sistemas de calificación de clientes “Scoring” Algunas Metodologías utilizadas por compañías de información on line para inferir o alertar de la insolvencia empresarial: Análisis multivariante, contamos con varias variables para cada elemento estudiado ANÁLISIS DISCRIMINANTE Detectar si hay diferencias significativas entre grupos en base a unas variables Técnica estadística multivariante Coeficientes de ponderación fijos Muy utilizada en modelos de predicción de quiebra Se divide la muestra en 2 grupos, 1º extrae la función, 2º test de validación REGRESIÓN LOGÍSTICA Predice una probabilidad continua (0,1) de insolvencia Técnica estadística multivariante Coeficientes de ponderación fijos Análisis de factores individuales Variable dependiente cualitativa Permite escalar, suavizar y calibrar la salida y una mejor explicación de la misma REDES NEURONALES Tratan de reconocer patrones de comportamiento en función de variables de entrada. Presentan un fase de aprendizaje con ejemplos, que ajusta el modelo. Internamente: modelos matemáticos que minimizan error (mucha interconexión) Razonamiento Inductivo más que deductivo Pesos sinápticos variables Sistemas computación que no se programan inicialmente

43 1 Análisis discriminante (concesión de tarjetas crédito)
Analizar si existen diferencias significativas entre grupos de componentes respecto a un conjunto de variables medidas sobre los mismos para, en el caso de que existan, explicar en qué sentido se dan y proporcionar procedimientos de clasificación sistemática de nuevas observaciones de origen desconocido en uno de los grupos analizados. Las variables han de ser cuantitativas. Permiten descubrir que variables discriminan o si son determinantes en la insolvencia empresarial o morosidad, proporcionando reglas de clasificación óptimas para nuevas sociedades que a priori no sabemos si cumplirán o no. Introducir Ejemplo Función discriminante: 2 Regresión Logística La variable dependiente cualitativa, con respuesta cualitativa y normalmente dicotómica es decir, 2 valores posibles (empresas solventes, insolventes) . No necesariamente se exige que las variables clasificadoras sean cuantitativas, ya que permite incluir variables cualitativas introduciendo tantas variables artificiales dicotómicas como número de respuestas posibles -1. Permite analizar el poder explicativo (contribuciones) de cada factor a la morosidad. Otra forma de introducir variables cualitativas es si podemos conseguir una interpretación cuantitativa de la misma o sea, convertirla en cuantitativa por Ej: Variable incidencias (de lo social, hacienda, ejecutivos, hipotecarios) al contar en este caso con los importes podemos elaborar un ratio importe/acreedores que nos convierte la variable en cuantitativa. Otra opción es incluirla con 2 valores posibles (0,1) no tiene incidencia y presenta incidencias. V Sistemas de calificación de clientes “Scoring”

44 Función de la Regresión Logística:
V Sistemas de calificación de clientes “Scoring” El signo de los coeficientes de cada factor siempre será el mismo e indica la relación de cada variable independiente con la morosidad o insolvencia. A la hora de crear Scoring hay que tener en cuenta que un modelo que requiere la introducción de muchos datos detallados o específicos puede aportar problemas al mismo, para casos reales donde la variable o fuente de información no siempre está disponible a tal nivel de detalle, por tanto, la variable no cumple el requisito de la generalidad en la población. La idea es construir modelos que eviten perturbaciones en la predicción por no presentar valores una de las variables elegida como significativa, ya sea, por no disponer de ella en algunos casos reales concretos o por no presentar valor para una observación específica. Un modelo que solo atendiese al rigor estadístico y no tenga en cuenta la facilidad de comprensión y el sentido económico que requieren aquellas personas dedicadas a actividades diarias de la gestión de crédito, corre el riesgo de devolver resultados contraintuitivos por anomalías de los datos muestrales. Función de la Regresión Logística: Este modelo aporta poder predictivo, devuelve valores comprendidos entre (0 y 1) y aplicado al caso de la insolvencia empresarial un valor de 0.68  una probabilidad de insolvencia del 68 % para uno, dos, etc.. años vista, dependiendo de la muestra elegida.

45 3 Redes Neuronales Su nombre deriva de sus paralelismos con el sistema nervioso y cerebral de los seres vivos. Se definen como sistemas de procesamiento de información que constan de un número de procesadores simples “neuronas” muy interconectados distribuidas en capas mediante lo que se denomina arquitectura de la red. Su inconveniente principal es la dificultad de analizar su proceso de razonamiento. En modelos complejos no puede proporcionar explicación de cómo se ha llegado a la solución, a esto se le llama efecto caja negra (el proceso de razonamiento y solución es complejo o desconocido solo se conoce la relación causa/efecto), aunque esto últimamente se esta superando haciendo cada vez la caja más trasparente permitiendo construir teorías de comportamiento. Se han aplicado para fines muy variados (OCR: Reconocimiento óptico de caracteres ), por lo que intentaremos centrarnos en sus aplicaciones en el campo del Riesgo de crédito o insolvencia empresarial. En este caso contamos con variables de entrada y variables de salida, predictores y criterio. Los tipos de redes RNA que más nos interesan son los Asociadores de Patrones: tratan de conseguir que la presentación de un patrón de entrada provoque la recuperación del patrón de salida con el que se asoció durante la etapa de aprendizaje del modelo. La arquitectura más utilizada para estimar la insolvencia es el perceptron multicapa. V Sistemas de calificación de clientes “Scoring”

46 La diferencia fundamental entre La red neuronal y un modelo de regresión está en el:  no tener que modelizar cuantitativamente sino sólo intuitivamente la situación del mundo real a estudiar  es capaz de representar relaciones mucho más complejas  la forma en que el modelo aprende, esta es la propiedad más llamativa y lo que le confiere las características de flexibilidad y adaptabilidad. Aquí es donde se configuran los pesos sinápticos  coeficientes de ponderación en los modelos de regresión.  en su grado de tolerancia al ruido (errores) Ej: Balances descuadrados, maquillados. V Sistemas de calificación de clientes “Scoring”

47 V Sistemas de calificación de clientes “Scoring” En cuanto a aplicaciones en Análisis de riesgos y concesión de crédito (a partir de los 90) los sistemas funcionan suministrando como variables de entrada indicadores económico - financieros y obteniendo como respuestas de salida escalas de riesgo o calificaciones de las empresas del tipo buena/ mala/ incertidumbre, duda. Algunos expertos han realizado estudios comparativos en el campo de la predicción de quiebra comparando los modelos estadísticos con las Redes Neuronales concluyendo el mejor comportamiento de estas últimas en la predicción e incluso llegando en algunos casos concretos a predecir porcentajes bastante altos de las quiebras de una cartera de clientes específica. Los estudios sobre redes en el área financiera con información contable van encaminados a clasificar y predecir insolvencia de empresas. En cuanto a si éstas clasifican o predicen mejor que los modelos estadísticos, los resultados no son concluyentes las ventajas e inconvenientes se encuentran equilibradas. No deben aplicarse en aquellos casos en los que la solución algorítmica es eficiente, es decir, problemas de cálculo aritmético o lógico que los ordenadores tradicionales resuelven bastante bien. Tampoco la combinación de ambas técnicas Análisis Discriminante Redes, refuerza en gran medida los resultados. Las redes son más recomendadas para tipos de decisiones no estructuradas y de nivel estratégico o de gestión donde, el tipo de relaciones causa / efecto son complejas, es decir, en situaciones donde los procesos de razonamiento para llegar a una solución son complejos, desconocidos o difusos. Ej: cotizaciones de valores.

48 V Sistemas de calificación de clientes “Scoring” Conclusión: elijamos una u otra metodología a efectos de implantar un sistema automático de Rating para conceder crédito, lo que en particular debe de controlarse del modelo es sobre todo, dentro de la probabilidad de fallo, el coste de clasificar una empresa Sana como Insolvente (coste por menor ventas) y el coste de clasificar a una insolvente como sana (coste por insolvencia). A priori, anteponer uno sobre otro en importancia, dependerá del volumen de la operación y de la acepción al riesgo y política de concesiones de la compañía que lo implanta. Estos costes de una mala clasificación se pueden estimar y cuantificar de antemano, entraríamos por tanto en el concepto de la “Pérdida Esperada o Potencial”, hecho que va muy en consonancia con las directrices de BASILEA II (Comité de Supervisión Bancaria), foro internacional de expertos compuesto por altos representantes de los Bancos centrales de los miembros que lo componen (España desde Enero del 2001). Da recomendaciones en cuanto al tratamiento del riesgo bancario. Basilea II su objetivo es adecuar mejor los requerimientos de capital al riesgo de crédito de las entidades. Estos modelos, ya sean externos o internos, permiten un control corporativo del riesgo permitiendo estimar la volatilidad respecto a la mora de la cartera de clientes y la diversificación de la misma.

49 I Introducción II Análisis de situación actual III Diseño e Implantación: proceso de gestión de riesgos IV Fuentes de información y mecanismos V Sistemas de calificación de clientes “Scoring” VI Variables de Análisis

50 VI Variables de Análisis Tanto para modelos de Scoring como Modelos de Atributos para clientes nuevos o clientes de cartera. VARIABLES  CUANTITATIVAS  Nivel de endeudamiento: (Acreedores l/p + Acreedores c/p) / (Fondos propios + Ingresos distribuir + Provisiones para riesgos y gastos)  Composición del endeudamiento: Acreedores l/p / Acreedores c/p  Fondo de maniobra / Inversión: (Activo circulante - Acreedores c/p) / Inversión  Disponibilidad: Tesorería / Acreedores c/p  Test-ácido: (Deudores + Tesorería + Otro activo circulante) / Acreedores c/p  Solvencia: Activo circulante / Acreedores c/p  Garantía: Inversión / (Acreedores c/p +Acreedores l/p)  Recursos Generados / Total acreedores: (Resultado del ejercicio + Dotación amortizaciones inmovilizado + Variación provisiones de tráfico + Variación provisiones financieras) / (Acreedores a l/p + Acreedores a c/p)  Rotación del activo de explotación: Ingresos explotación / (Inversión media - Otro inmovilizado neto medio - Otro activo circulante medio)  Rotación de existencias: (Consumos explotación + Otros gastos de explotación + Gastos de personal + Dotación amortización inmovilizado) / Existencias medias  Rotación de derechos de cobro: (Ingresos de explotación +/- Variación deudores) / Deudores medios  Rentabilidad económica de explotación: Resultado neto de explotación / (Inversión media – Otro inmovilizado neto medio - Otro activo circulante medio)  Margen: Resultado neto de explotación / Ingresos de explotación  Rentabilidad económica total: (Resultado antes de impuestos + Gastos financieros) / Inversión media

51 VARIABLES  CUALITATIVAS  Fecha de constitución
VI Variables de Análisis  Rentabilidad financiera: Resultado del ejercicio / Fondos propios medios Coste del endeudamiento: Gastos financieros / (Acreedores a c/p medios + Acreedores a l/p medios)  Incidencias: Importe Incidencias / Importe Acreedores  Plazo medio de Cobro  Plazo medio de Pago  Ampliación - Reducción de capital  Evolución de ventas en términos reales  Evolución de Empleados  Bº distribuido  Bºno distribuido  Riesgo Sector  Riesgo País  Productividad: (Cifra de Ventas + Otros Ingresos - Con. de Expl.- Otros Gastos de Expl.) / Gastos Personal  Consumo medio cliente antiguo  Aplazamientos de clientes: (Importe facturas devueltas) / Compras anuales) VARIABLES  CUALITATIVAS  Fecha de constitución  Tienen certificación de calidad  Audita cuentas  Dimensión  Forma social  Retraso en la presentación de cuentas al Registro: >, <1año desde fecha de cierre de ejercicio

52 * Fondo Documental “Partida Doble”
ANEXO FUENTES Y BIBLIOGRAFIA DE INTERES FUENTES: * Fondo Documental “Partida Doble” * Gestión Económico Financiera del Circulante, Ediciones Pirámide SA * Publicación: Credit Management * Asedie (asociación multisectorial de la información) * Salvador Figueras, M(2000): "Modelos de regresión con respuesta cualitativa: regresión logística” * Luís M. Molinero (2001): “Regresión Logística II” * Enrique Bonsón Ponte (2000) “Un lenguaje para el Reporting Digital” * Zachary Coffin (2000) Director de Relaciones con empresas de XBRL.org * Metodología de scoring axesor * Visuta, B. (1998) Análisis Estadístico con SPSS para WINDOWS (Vol II. Análisis Multivariante). Mc-Graw Hill. * Serrano Cinca, C (2000): "Las redes neuronales artificiales” ; “Aplicaciones de Redes Neuronales en contabilidad y finanzas” * Deboeck y Kohonen (1998)