Técnicas de Scoring

Scoring de Cobranzas

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¿Qué es Scoring de Cobranzas?

El scoring de cobranzas es un modelo estadístico (preventivo y reactivo) que predice la probabilidad de que un cliente activo con y sin morosidad presente un atraso o avance al tramo de mora en el siguiente período establecido de acuerdo a la estrategia de cobranzas de la Empresa, por ejemplo 30-60 días (hasta 90 días).

¿Cuáles son los principales beneficios del Scoring de Cobranzas?:

Los principales beneficios del Scoring de Cobranzas son:

• Permite anticipar la detección del riesgo de morosidad en el corto plazo.
• Permite hacer la ejecución de una gestión de cobranzas preventiva de la cartera clientes, créditos y cobranzas.
• Permite la ejecución de estrategias diferenciadoras de acuerdo al segmento de mora logrando mayor efectividad en la gestión de cobranzas.
• Permite obtener un mayor conocimiento de la cartera de créditos y cobranzas. Logrando Retención y mayor recupero crediticio.
• Permite identificar patrones de comportamiento y eventualmente la resolución de problemas recurrentes.

Ventajas del scoring de cobranzas

El scoring de recuperación permite una mejora operativa porque:

• Cuantifica la probabilidad de éxito.
• Permite tomar decisiones sobre qué acciones son más adecuadas para cada caso particular de cobranza.
• Elimina acciones que pudiesen ser ineficientes.

El scoring de cobranza permite la evaluación del valor de una cartera, es decir, la deuda que se estima recaudar sobre el total del valor nominal de la cartera.

Scoring de Cobranzas y Data mining

En una empresa del sector financiero tener portafolios de clientes con atrasos o incobrables es parte del negocio. El problema se presenta cuando este porcentaje sobrepasa los límites esperados. Aunque considerado muchas veces como el paso final del ciclo de crédito en la realidad la cobranza juega un papel importante en este proceso.

En los últimos años las instituciones financieras, en vista de un nuevo entorno de mercado cada vez más competitivo, han prestado mayor atención en el desarrollo de estrategias y búsqueda de nuevos mecanismos de cobranza fundamentalmente por dos razones: Mayor concentración en actividades de promoción y análisis de créditos y el incremento en los niveles de morosidad institucionales.

La cobranza es parte integral del ciclo del crédito, no debe ser entendida como el paso final ya que es durante este proceso cuando la institución recibe valiosa retroalimentación sobre las políticas generales y actividades específicas de cada subproceso: promoción, evaluación, aprobación y préstamo.

Adicional a los posibles errores en los subprocesos, las altas tasas de morosidad resultan de la falta generalizada de planeación en el proceso de cobranza. Por lo general en las empresas la gestión de cobranza se emplea como una actividad secundaria y en muchas organizaciones es inexiste, o peor aún sin una estrategia definida.

Cuando una empresa observa un alza en la tasa de morosidad, es importante que analice su cartera vencida con mucho cuidado, para identificar claramente el origen de la mora y estimar la probabilidad de pago, así como definir las estrategias de cobranzas más eficientes.

Las herramientas de análisis y control del riesgo contribuyen significativamente a la identificación de amenazas en las operaciones para reducir el impacto en la mora. Esta identificación se realiza a través del proceso conocido como “Data mining”.

Data mining aplicado a la gestión de cobranzas

Data mining, es el proceso de descubrir correlaciones, patrones y tendencias significativas ocultas en las bases de datos mediante un conjunto de técnicas estadísticas, matemáticas y de reconocimiento de patrones.

Es un proceso interactivo que permite transformar datos en conocimiento para generar beneficios traducidos en menores costos y mayores ingresos. El data mining, es parte integral de muchas áreas de evaluación de portafolios/carteras.

El desarrollo de procesos de data mining nos permite pronosticar la probabilidad de pago de un cliente, y el desarrollo de un scoring de cobranza facilita la priorización de nuestro cobro de acuerdo con la probabilidad de pago del cliente.

Proceso de cobranza por segmentos con base en el nivel de riesgo

La estrategia de cobranza segmentada por niveles de riesgo provee herramientas de gran valor a la gestión de cobranzas, una buena práctica de este proceso debe constar de:

• Revisión de la información.
• Diseño de las bases de datos que soporten el análisis y control de riesgos.
• Capacitación del personal.
• Definición de una herramienta de scoring de cobranzas.

Nos centraremos en la definición de la herramienta de scoring de cobranza, es un sistema para la asignación de puntos o pesos según las características del cliente, con el objetivo de obtener un valor numérico que refleje cuánto más probable es un cliente frente a otros en cuanto al pago de la deuda.

Con base en la segmentación de clientes por sus probabilidades de pago, las empresas financieras crean un conjunto de estrategias para la recuperación de los créditos en los distintos segmentos, optimizando sus recursos financieros, humanos y la infraestructura de una manera eficiente.

El éxito del scoring de cobranza depende no solamente del desarrollo del score y de las estrategias de recuperación, sino también de la implementación correcta de las estrategias definidas y del monitoreo de los resultados. Las estrategias de cobranza basadas en la segmentación del riesgo son ya muy comunes en el crédito de consumo (crédito personal) pero aún no muy avanzadas en otros procesos con alto riesgo/valor en las empresas.

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