Mejores prácticas para el monitoreo del Riesgo Crediticio

Presentación del tema: "Mejores prácticas para el monitoreo del Riesgo Crediticio"— Transcripción de la presentación:

1 Mejores prácticas para el monitoreo del Riesgo Crediticio

2 Proveemos soluciones inteligentes utilizando herramientas y analítica avanzada para diferentes industrias Contamos con oficinas en Chile y Argentina con un conjunto de profesionales con más de 20 años de experiencia en la industria El proceso de desarrollo e implementación de soluciones cuenta con certificación ISO 9001 Alguna de nuestras experiencias:

3 La información en el proceso de Originación y Mantenimiento

4 Comportamiento / Status
Disminución en la discrecionalidad de las decisiones Mayor velocidad de respuesta en modalidad Cloud y On Premise Estandarización de la información Comportamiento / Status

5 Estrategias competidoras Champion Challenger Selección Adversa e información asimétrica Frontera de Exploración

6 Qué medimos al utilizar estrategias Ch-Ch
Exploración permanente de nuevas oportunidades de negocio Cambios en políticas fundamentados con el comportamiento real Estrategias competidoras de asignación de cupo PE Estrategia de asignación de cupo (Actual) Estrategia de asignación de cupo (Retadora 10%) Riesgo Alto 12% 2.000 4.000 Riesgo Medio 8% 6.000 8.000 Riesgo Bajo 4% 10.000 12.000 Riesgo Muy Bajo 1% 13.000 15.000 Qué medimos al utilizar estrategias Ch-Ch Selección adversa Tasa aceptación Tasa Activación Tasa de utilización Consumos e ingresos Fuga Pérdida

7 Mantenimiento permanente de fronteras de exploración en segmentos con mayor riesgo de manera controlada Elimina incertidumbre AR y Pérdida Permite tomar decisiones, con información de rentabilidad, sobre nuevos segmentos

8 Validación de Modelos Predictivos
Métricas & Reportes Tableros de Control Validación de Modelos Predictivos

9 Métricas & Reportes Tableros de Control

10 Objetivo Otorgamiento Mantenimiento Cobranzas

11 Objetivo

12 Objetivo de contar con Métricas y Reportes:
El objetivo principal de disponer de Métricas y Reportes apropiados es el correcto monitoreo de la calidad del portafolio para de cada etapa del ciclo de Riesgo Existen diferentes métodos de cálculo que contribuyen a medir la calidad de un portafolio y hasta de disponer de información antes de que se produzcan efectivamente las pérdidas. Consideraciones y aperturas recomendadas para los reportes a realizar Segmentos de Riesgo: Ejemplo Nivel de Riesgo, Canal, Antigüedad de la cuenta, etc. Productos: Préstamos, Tarjetas, Refinanciaciones, Planes Status o Marca: Mora >30DDA, > 60DDA, > 90DDA Períodos de Performance 3,6,12: ejemplo 12M significa en los próximos 12 meses Capital o Total Pase a Castigo o Pérdida: Hasta los 180 DDA o 360 DDA Definición Ever > 90 DDA en 12 M (alguna vez paso los 90 DDA en los próximos 12 meses) End > 90 DDA en 12 M (paso los 90 DDA en el mes 12)

13 Otorgamiento Distribuciones Univariado (Dilema) Vintage Bivariado
Vintage Multivariado Matriz Vintage Mes Alta FPD

14 Otorgamiento: Distribuciones Univariado
Distribuciones de Productos Otorgados Definición de análisis de distribuciones de Aprobados / Otorgados: Una distribución implica agrupar los datos en categorías excluyentes entre si (ejemplo Nivel de Riesgo, edad, plazo, etc.) y mostrar el número de observaciones de cada categoría. El análisis de las distribuciones de Aprobados / Otorgados permite detectar cambios en: La política de crédito El tráfico de solicitantes o el mix de canal de venta El Score utilizado ( variables que lo alimentan) De este modo se puede esperar que ante cambios en las distribuciones se produzcan cambios en las pérdidas futuras. Este análisis permite anticiparse y tomar medidas correctivas en la originación o en las estimaciones de pérdida realizadas.

15 Univariado, Dilema Distribuciones VS Mora
Dilema de las Distribuciones VS Mora: A la hora de evaluar un reporte de mora resulta de suma importancia analizar no solo cómo ordena ejemplo el indicador tasa de mora entre los segmentos analizados sino como es la distribución de esa variable. Adicionalmente es deseable que la distribución sea uniforme, es decir que contenga similar número de casos en cada segmento (tiles). Los motivos son: Facilita la comparación entre períodos Segmentos con pocos casos pueden generar alta discriminación entre segmentos pero bajo impacto en la mora de portafolio

16 Otorgamiento: Vintage Bivariado Evolución (>XDDA al mes X)
Evalúa la evolución mensual de Mora al mes X y cómo ordenan los segmentos de la variable analizada con el objetivo de encontrar variaciones significativas. Préstamos Tarjeta Otras variables a tener en cuenta son : Plazo, Bancarización, Sucursal, Edad, etc

17 Otorgamiento: Vintage Multivariado Matriz
Muestra los montos de asignación y los niveles de riesgo utilizados por la entidad de modo tal de evaluar la asignación Mora: Status mayor a 90 DDA al mes 12

18 Otorgamiento: Vintage Mes Alta
Mora Vintage +90 DDA, Montos, Total Cartera: Calidad de Altas

19 FPD 90 en 3M FPD 90 en 3M: Se denomina FPD 90 a aquellas cuentas que no realizaron pagos en los primeros 3 meses. Otros indicadores son FPD 30 en 1 o FPD 60 en 2. Otras marcas utilizadas son FPD 30 en 1M Se puede tomar este indicador para explorar potenciales Fraudes utilizando Teléfonos relacionados Domicilios relacionados

20 Mantenimiento Visión unificada Variación cuentas con saldo
Pagos y cobertura de saldo Matriz Rango Límite y Utilización Distribución por bucket Tasa de mora Coincidente Roll Rate Matriz de Traspaso Tasa anualizada de pérdida

21 Visión unificada Variación Mensual cuentas con saldo
Producto Riesgo

22 Distribución de Pagos y cobertura de saldo
Medición de Mora Impacto en ingresos modificar PM

23 Matriz Rango Límite y Utilización Por Nivel de Riesgo Comportamiento
Estrategia de Mantenimiento de Límites o Monto de Préstamos Quienes son los sujetos de aumento o decremento Monto % o nominal de aumento o decremento Riesgo ALTO Riesgo MUY BAJO CCF Porqué aumentar Cupos de clientes de bajo riesgo Disminución en tasas de mora Aumento en ingresos Prevención de fuga

24 Portafolio: Distribución Deuda Total por Bucket
Evolución mensual de la distribución por bucket. Se utiliza para evaluar los períodos de mayor crecimiento de la mora , predecir el capacity y realizar campañas. Cálculo: $ en Mora 30 DPD / $ en Mora suma (30 DPD-360 DPD). Formato condicional cada fila

25 Portafolio: Tasa de Mora Coincidente
Se utiliza como medida agregada de la evolución mensual de Mora. Cálculo Mora Coincidente >30 DDA: $ Deuda en Mora (current-30 DPD) / Deuda Total (current-360 DPD) UNA DISMINUCIÓN EN LA TASA DE MORA NO IMPLICA NECESARIAMENTE UNA MEJORÍA (VER EL VOLUMEN DE VENTAS y ESTACIONALIDAD)

26 Portafolio: Roll Rate - Netflow
Consideraciones Se toma la Deuda Total y/o Clientes que están al día y tienen menos de 360 DDA o al momento de pasar a pérdida. De otro modo el Roll +360DDA siempre aumentará. Aperturas del reporte: Cantidad de cuentas y Montos. Por Nivel de Riesgo (Alto, Medio, Bajo) Para Planes de reestructuración o refinanciaciones se toman como “Malos” o se realiza un cuadro específico para esa cartera.

27 Portafolio: Roll Rate - Netflow
Definición: Se utiliza para evaluar y comparar la Mora del portafolio. Dentro del reporte existen diferentes indicadores que se detallan a continuación Roll: determina el % de caída de clientes de un tramo en un mes al tramo siguiente en el próximo (o las reanticuaciones, es decir que cubre pagos parciales impagos y pasa tantos tramos de atraso anteriores como cuotas canceladas) Cantidad de clientes en bucket DDA del mes de Marzo 17 Cantidad de clientes en bucket DDA del mes de Febrero 17 Caída %: determina el % de clientes con atraso en el tramo evaluado en relación a la cantidad de clientes que estaban al día tantos meses antes como tramos de atraso lleva (ejemplo para tramo 6 de DDA se toman current de 6 meses hacia atrás). Se interpreta como la tasa de caída directa de current al tramo 6

28 Portafolio: Matriz de Transición o Traspaso
Definición: Se utiliza complementariamente a los Roll Rates y permite tener un análisis más acabado de los movimientos de Saldos de portafolio o cuentas de un período a otro (ejemplo puede ser de un mes al próximo) Matriz Transición $ WAS $ Matriz Transición #

29 Portafolio: Tasa anualizada de Pérdida
Compara la Deuda que se desactiva (pasa a pérdida) en relación a la cartera al día un año antes Real Versus la que se estima para los siguientes 6 meses

30 Portafolio: Tasa anualizada de Pérdida
Tasa de Incobrabilidad Real y Esperada (9 meses posteriores al mes observado) Tasa anualizada de pérdida esperada: Es la deuda que se espera llegue al bucket 360 DDA 9 posteriores al mes observado respecto de la cartera un año antes Tasa anualizada de pérdida: Es la deuda que llega al bucket 360 DDA en el mes dividido la cartera un año antes Estimado 9 meses posteriores

31 Cobranzas Pagos Diarios Pagos Saldos actuales por antigüedad Gestión

32 Cobranzas: Pagos diarios
Definición: Se utiliza para evaluar la evolución de los pagos diariamente Vs lo asignado o Saldo del mes. Este indicador permite evaluar de manera temprana la gestión de cobranzas, comparar desempeño de agencias, reforzar la intensidad de gestiones, etc. Se utiliza el Saldo de deuda. Puede fijarse como base de saldo de gestión asignados todos los saldos vencidos del mes aún cuando ya hubieran sido cancelados para comparar entre períodos

33 Cobranzas: Pagos Saldos actuales por antigüedad
Definición: Se utiliza para medir la cobranza y evaluar la eficiencia en relación al mes vigente y los saldos pendientes de meses anteriores En el gráfico se muestra sólo un mes pero puede acumularse la evolución mensual para medir la eficiencia y comparar entre los meses

34 Cobranzas: Gestión Call Mora temprana (indicadores gestión call requeridos) Evolución mensual Asignación Cuentas # y Montos $ Recupero Cuentas # y Montos $ Eficiencia de recupero Cuentas # y Montos $ Apertura de gestiones: contacto efectivo titular, familiar, contestador, tel. erróneo, etc. Eficiencia de gestiones: días trabajados, agentes nómina, agentes netos gestión. Evolución y distribución de: Contactos efectivos: regularizada, planes, promete/no promete pago, planes Mensajes: titular, terceros No contacto, ocupado, no contesta Erróneo: Tel no corresponde/no conoce/inhabilitado Evolución diaria de gestiones: contacto efectivo titular, familiar, contestador, etc. Evolución gestiones por bucket (30,60,90): A gestionar, contactos y recupero # Gestiones y eficiencia in / out por tramo Promesas: cumplidas y rotas # y $ , %# y %$ Gestión SMS, cartas, s: preventivo, 30,60,90 Planes, ofrecidos, originados, Nro de plan 1ero, 2do, etc. Eficiencia por operador: se evalúa la información brindada en cuadros anteriores por operador y/o Call Center utilizado

35 Validación de Modelos Predictivos
Métricas & Reportes Validación de Modelos Predictivos

36 Univariado y Bivariado

37 Modelos predictivos, Evaluación de Score
El score es un número que permite ordenar los clientes de acuerdo a la probabilidad de ocurrencia de un evento. Al tener la “Bola de cristal” se conoce el futuro y se conoce cuales son los 100 clientes que tendran exito, por lo que solo se debe conocer el 10% de la cartera para encontrar el 100% de los exitos. Bola de Cristal Score Sin Score (Azar) Al no contar con un ordenamiento todos los clientes tienen la misma probabilidad de exito (10%). Por lo tanto para encontrar el 100% de los casos exitosos, se debe recorrer el 100% de la cartera. El score permite ordenar los clientes en funcion a la probabilidad de éxito, logrando un intermedio entre la “Bola de cristal” y el azar. En este ejemplo, para encontrar el 50% de los exitos se debe recorrer solamente el 10% de la cartera.

38 Modelos predictivos, Evaluación de Score KS (Kolmogorov Smirnov)
Permite evaluar la “separación” del modelo % Acumulado Buenos KS=44 % Acumulado Malos Calidad Originacion Comportamiento Cobranza Bueno 15 a 25 40 a 50 20 a 30 Muy Bueno 25 a 35 50 a 60 30 a 40 Excelente Mas de 35 Mas de 60 Mas de 40

39 Muchas Gracias