Casos de Éxito en Riesgo de Crédito Lilian Simbaqueba Socia Fundadora LiSim 17 de Mayo de 2018 2do Congreso Latinoamericano de Crédito y Cobranza

INTRODUCCIÓN La dinámica del entorno nos exige utilizar metodologías cada vez más precisas, que nos acerquen a una medición adecuada del riesgo y nos cubran de manera anticipada ante pérdidas eventuales. “Lo inevitable rara vez sucede, es lo inesperado lo que suele ocurrir” John Maynard Keynes

Riesgo Crediticio RIESGO CREDITICIO ¿Cómo Controlarlo ? Enfrentar una pérdida en caso de no recuperar lo entregado o la contraprestación del servicio prestado. Parte fundamental del mapa de riesgos de las instituciones, ( + riesgos de mercado, operativo, legal,…), direccionado dentro del marco de Basilea, NIIF, Sistemas de administración de Riesgos…. Aunque es obligatoria su medición rigurosa en instituciones reguladas, su aplicabilidad se extiende a otros sectores involucrados en procesos de financiación (sector real: comercio, retail, servicios públicos,...) ¿Cómo Controlarlo ?

… MANTENIENDO LO FUNDAMENTAL : INTEGRALIDAD DE LA GESTIÓN EN LAS ETAPAS DEL CICLO DE CLIENTE Aprobación: Evaluación de Solicitudes Detección de Fraudes Acciones de Cobranza Estimación de Provisiones Up Sell Cross- Sell Prevención de Deserciones

POLÍTICAS Y ESTRATEGIAS RRHH Y ESTRUCTURA ORGANIZACIONAL A TRAVÉS DE LA ÓPTIMA ADMINISTRACIÓN DE ELEMENTOS DE LA GESTIÓN DE RIESGOS POLÍTICAS Y ESTRATEGIAS METODOLOGÍAS DE SEGMENTACIÓN INFORMACIÓN TECNOLOGÍA RRHH Y ESTRUCTURA ORGANIZACIONAL

INCORPORANDO PROCESOS DE INNOVACIÓN ANALÍTICA Modelos más robustos Scoring Tradicional Procesos Cognitivos Machine Learning Big Data INCORPORANDO PROCESOS DE INNOVACIÓN ANALÍTICA Dispositivos móviles Listas Externas Redes Sociales Transacciones E-marketing Machine to machine (GPS) Biometría Comportamiento Experiencia crediticia Productos Nivel de endeudamiento Utilización Hábitos de pago Perfil Cloud Computing Datos No Estructurados Sistemas Cognitivos Texto Cognitive Services MS Vista Google APIs Sonidos Top 10 APIs Movimiento Procesos Virtuales (cobranza, chatbots,…) Conducta - habilidades Modelos: geométricos, probabilísticos, lógicos Algoritmos: Supervisado, No Supervisado, Semi, Por refuerzo, Transducción, Multi tarea Enfoques: árboles de decisión, reglas de asociación, algoritmos genéticos, redes neuronales, máquinas de vectores, …

Entender necesidades - Construir relación de largo plazo ENRIQUECIENDO PERFILAMIENTO DE NUESTROS CLIENTES Demográfico Edad Genero Geografía Tipo vivienda Antigüedad vivienda Profesional Estudios Profesión Sector Actividad Cargo Tipo contrato Antigüedad laboral Horario laboral Económico Estrato Ingresos Relación financiera Tipo línea celular Seguridad Social Vehículo/Moto Entorno Familiar Estado civil Personas a cargo Con quien vive Hermanos Entorno Social Perfil LinkedIn # amigos FB Fotografías Uso de grabaciones punto de contacto con el cliente Variables MACRO Fuentes de OPEN Data Actividad página Monto solicitado Plazo solicitado Recorrido previo Información de registro Información de activación Digital Footprint Entender necesidades - Construir relación de largo plazo

COMPORTAMIENTO ASOCIADO A CASO DE ÉXITO En esta entidad el ICV en el año de referencia (año 1) se ubicaba en promedio en 10.89%. Con ajustes estructurales de políticas, gestión y metodologías, al siguiente año el indicador se redujo al 7,03% para luego estabilizarse en promedios acordes con los de sus segmento de mercado: 8

COMPORTAMIENTO ASOCIADO A CASO DE ÉXITO Al detallar la evolución mes a mes, también se observan las mejoras observadas así como reducción de las ciclicidades de la cartera:

Evolución Indicador de Calidad de Cartera TDC COMPORTAMIENTO ASOCIADO A CASO DE ÉXITO La calidad de la cartera de tarjeta de crédito de la entidad mantiene un indicador por debajo de lo evidenciado en el mercado colombiano: Evolución Indicador de Calidad de Cartera TDC

COMPORTAMIENTO ASOCIADO A CASO DE ÉXITO Con estrategias segmentadas de cobranza, esta entidad ha logrado mejoras en su recaudo mensual:

COMPORTAMIENTO ASOCIADO A CASO DE ÉXITO En Otra entidad, se han logrado óptimos tiempos de respuesta en los procesos de originación sin impactar los indicadores de vencimiento (se mantienen alrededor del 5%) En promedio el 54% de las solicitudes tienen respuesta en menos de 4 minutos y el 79% en menos de 7 minutos.

CASOS DE ROBUSTECIMIENTO DE MODELOS PARA PERFILAR MEJOR A LOS CLIENTES Curva ROC – Modelo tradicional + Variables no estructuradas Curva ROC – Modelo tradicional ROC: 0.66 Gini: 0.32 ROC: 0.76 Gini: 0.52

En Conclusión INFORMACION Es posible una gestión integral del riesgo de crédito que use eficientemente la información disponible y que diferencie a los clientes de acuerdo a su nivel de riesgo. El adecuado uso de estas herramientas permite encaminar acciones claves hacia un real conocimiento de nuestros clientes y la optimización de los recursos enfocados a su gestión. TECNOLOGIA METODOLOGÍAS DE SEGMENTACIÓN ESTRATEGIAS POR PERFIL PERSONAL CAPACITADO SEGUIMIENTO CONTINUO

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