Cómo evaluar los modelos de calificación crediticia mejorados con datos alternativos
Muy bien, ha cambiado sus tarjetas de puntuación mediante el uso de datos alternativos. ¿Cómo puedes comprobar si funcionan bien? ¿Qué métricas debes medir? Consulta el artículo.
Una encuesta realizada por la agencia de crédito más grande, Crédito Nova, reveló que el 59% de los prestamistas incorporan datos alternativos en sus algoritmos de calificación crediticia.
Esta práctica les permite prestar a clientes sin una calificación crediticia, por lo que creciente cobertura del consumidor en un 23%.
En este artículo, analizaremos cómo garantizar que los datos alternativos mejoren el modelo de calificación crediticia y evaluaremos su eficacia.
Lea uno de nuestros materiales anteriores para obtener más detalles sobre lo que implican los datos alternativos y cómo pueden mejorar los cuadros de mando.
Importancia de evaluar la eficacia de los modelos de calificación crediticia
Evaluar la eficacia de los modelos de calificación crediticia es crucial por varias razones:
Gestión de riesgos. Al evaluar con precisión la probabilidad de incumplimiento, los prestamistas pueden gestionar su riesgo de manera más eficaz. Un modelo ineficaz podría conducir a tasas de incumplimiento más altas.
Adaptación a los cambios. La evaluación periódica ayuda a adaptar los modelos a los cambios, por ejemplo, el impacto de una crisis financiera mundial o una recesión económica repentina en la capacidad de los prestatarios para reembolsar los préstamos.
Innovación y ventaja competitiva. Los modelos de calificación crediticia pueden obtener una ventaja competitiva al tomar decisiones crediticias más precisas con mayor rapidez. Esto puede mejorar la satisfacción del cliente, reducir los costos y aumentar las ganancias.
La evaluación de los modelos de calificación crediticia es fundamental para la integridad del sistema crediticio. Apoya la estabilidad financiera, promueve el acceso a los préstamos y garantiza que el proceso de préstamo sea lo más eficiente e imparcial posible.
Criterios para evaluar las mejoras del modelo con datos alternativos
No todos los datos alternativos proporcionan a los prestamistas información de igual calidad. Pueden variar en cuanto a la cobertura, el detalle, la especificidad, la relevancia y otras características.
Para seleccionar datos alternativos de alta calidad para la calificación crediticia, es importante utilizar únicamente fuentes confiables. A continuación, encontrará ejemplos de criterios para modelos alternativos de calificación crediticia.
Precisión y potencia predictiva. Evalúe la mejora en la precisión de las previsiones realizadas por los modelos que utilizan datos alternativos. FICO, una empresa que crea soluciones digitales para organizaciones crediticias, también ha realizado un estudio detallado de modelos de calificación crediticia. Se centraron en la precisión con la que sus modelos pueden predecir los resultados. La investigación ha demostrado que, al usar su modelo de calificación FICO® Score 10 T, los prestamistas pueden reducir las tasas de incumplimiento en un 10% en las tarjetas de crédito, en un 9% en los préstamos para automóviles y en un 17% en las hipotecas.
Poder discriminatorio. Evalúe cómo los datos alternativos contribuyen a distinguir entre prestatarios solventes y no solventes. Es importante minimizar los resultados falsos positivos y falsos negativos. Esto ayuda a evitar la pérdida de oportunidades de préstamo y a financiar a prestatarios poco confiables.
Cobertura. Supervise cómo los datos alternativos amplían el alcance del análisis al llegar a segmentos de clientes nuevos o desatendidos. Es crucial porque 1.400 millones de personas en todo el mundo no tienen acceso a servicios bancarios, según Banco Mundial datos. Por lo tanto, no pueden acceder al crédito a través de los modelos de puntuación tradicionales.
Especificidad. Utilice datos alternativos de alta calidad para la calificación crediticia que permitan la evaluación individual del riesgo. Los prestamistas pueden tomar decisiones crediticias más personalizadas. Por ejemplo, un cliente con una calificación crediticia alta puede obtener un límite de crédito más alto y una tasa de interés más baja.
Ortogonalidad. Los datos de fuentes alternativas deben ser únicos y complementar los datos tradicionales. En nuestro anterior artículo, mencionamos un estudio realizado por FICO. Su esencia consistía en combinar datos tradicionales y alternativos. Los resultados de la investigación mostraron que complementar los datos tradicionales con información de fuentes alternativas permitió a FICO crear un modelo de puntuación más potente.
Cumplimiento. El uso de datos alternativos debe cumplir con las normas reglamentarias y las leyes de privacidad. Debe tener en cuenta los requisitos de la Ley de Informes Crediticios Justos, la Ley de Igualdad de Oportunidades Crediticias y la Ley Gramm-Leach-Bliley.
Ubicación. Los modelos de puntuación funcionan de manera diferente en los distintos mercados locales. Por lo tanto, es necesario evaluar los modelos alternativos de calificación crediticia en función de la región en la que se aplicarán.
Métricas importantes para la evaluación de los modelos de calificación crediticia
Muchas métricas de calificación crediticia le permiten evaluar la eficacia de una tarjeta de puntuación en particular. Las empresas no necesariamente tienen que utilizarlos todos.
La lista de métricas se determina según la estrategia y los objetivos de la organización crediticia. A continuación se muestra una lista de las posibles métricas utilizadas en la industria crediticia.
Metric
Description
Impact on the lending business
Significance
False positives
Occurrences where the model incorrectly predicts a default.
Missed business opportunities.
Reducing false positives is crucial for maximizing business growth by ensuring potentially profitable lending opportunities are not unjustly declined.
False negatives
Occurrences where the model fails to identify a real default risk.
Financial losses due to unanticipated risks.
Minimizing false negatives is vital for protecting the lender's portfolio from risky loans that could result in defaults and losses.
True positives
Correct predictions where an applicant is identified as a default risk and indeed defaults.
Effective risk assessment capability.
High true positive rates indicate effective risk assessment capabilities, allowing lenders to avoid potential defaults.
True negatives
Correct predictions where an applicant is identified as not being a default risk and does not default.
Maximizing business opportunities.
High true negative rates indicate the model's success in accurately identifying safe loans, ensuring that opportunities are not missed.
Default rate
The percentage of borrowers who fail to repay their loans as agreed.
Overall portfolio risk assessment.
Provides a direct measure of the credit risk within the loan portfolio, guiding risk management strategies.
Acceptance rate
The proportion of loan applications approved.
Portfolio growth potential.
Reflects the model's alignment with business strategy.
Prevalence
The actual proportion of defaulters in the application pool.
Model calibration and effectiveness.
Helps in adjusting the model to the actual risk environment, ensuring that it is neither too strict nor too soft.
Predictive power (AUC)
The ability of the model to correctly classify defaulters vs. non-defaulters
Model accuracy and discrimination.
A higher AUC indicates a model's better performance in distinguishing between defaulters and non-defaulters.
Cost-benefit analysis
Comparison of the costs of false positives/negatives against the benefits of true positives/negatives.
Financial efficiency of the model.
Quantifies the financial impact of the model's predictions, aiding in strategic financial planning.
Lift
Improvement in prediction accuracy is provided by the model over random guessing.
Financial efficiency of the model.
Helps in measuring the effectiveness of the model in identifying default risks more accurately than without the model.
Precision-recall balance
The trade-off between minimizing false positives and maximizing true positives.
The balance between opportunity and risk management.
Important for lenders who need to prioritize between expanding their loan portfolio and minimizing default risks.
Customer Lifetime Value impact
How credit decisions affect the long-term value of the customer base.
Long-term profitability and customer relationships.
Assesses the broader implications of credit decisions on revenue, profitability, and customer engagement.
Pruebas retrospectivas y fuera de plazo para evaluar el desempeño del modelo de calificación crediticia
Hay dos tácticas comunes para evaluar un modelo de calificación crediticia:
Pruebas retrospectivas implica el uso de datos históricos para comparar las predicciones de calificación crediticia del modelo con los resultados reales.
Pruebas fuera de plazo evalúa el rendimiento del modelo en un conjunto de datos de un período diferente al utilizado para entrenar el modelo.
Esta táctica ayuda a evaluar la estabilidad y confiabilidad del modelo a lo largo del tiempo, especialmente frente a cambios económicos o cambios en el comportamiento de los clientes.
Ambos métodos tienen como objetivo validar el poder predictivo y la estabilidad del modelo de calificación crediticia utilizando datos históricos.
Al emplear esta táctica, las organizaciones pueden mejorar la confiabilidad de sus modelos de calificación crediticia, tomar decisiones crediticias informadas y administrar mejor su riesgo crediticio.
Etapas de pruebas retrospectivas y pruebas fuera de plazo
Selección de datos históricos. En esta etapa, debe elegir las variables de entrada utilizadas por el modelo de calificación crediticia y los resultados reales de los préstamos. Estos resultados podrían incluir impagos de préstamos, pagos puntuales, etc.
Aplicación modelo. Aplique el modelo de calificación crediticia al conjunto de datos históricos para predecir los resultados de los préstamos.
Evaluación del desempeño. Evalúe la precisión de las predicciones del modelo comparando los resultados previstos con los resultados reales. Las métricas más utilizadas para la evaluación incluyen el área bajo la curva (AUC) de la curva de características operativas del receptor (ROC), el coeficiente de Gini, la exactitud, la precisión, la recuperación y la puntuación de F1.
Ajustes y optimización. Analice los resultados de las pruebas retrospectivas o de las pruebas realizadas fuera de plazo y, si es necesario, realice ajustes en el modelo de calificación crediticia. Esto puede implicar recalibrar el modelo, seleccionar diferentes variables o cambiar los parámetros del modelo.
Cómo RiskSeal mejora los modelos de calificación crediticia
RiskSeal tiene una amplia experiencia en la mejora de los modelos de calificación crediticia. Para ayudar en este asunto, proporcionamos a los prestamistas digitales:
Enriquecimiento de datos. Los prestamistas reciben información única que no pueden obtener de fuentes tradicionales. Al elegir RiskSeal, puede esperar recibir una gran cantidad de datos: más de 300 señales digitales.
Huellas digitales. Analizamos la actividad de los prestatarios en más de 140 redes sociales y plataformas en línea. También verificamos la información sobre el estado de las suscripciones de sus clientes potenciales.
La captura de pantalla siguiente muestra los indicadores reales de RiskSeal. Los adquirimos analizando el rendimiento del modelo de puntuación de un cliente después de enriquecerlo con datos alternativos.
Lo mismo se aplica a una calificación crediticia digital: cuanto más alta sea la calificación crediticia, menor será la probabilidad de incumplimiento.
How does RiskSeal increase the predictive power of credit scoring models?
RiskSeal gathers extensive arrays of alternative data from reliable sources to increase the predictive power of credit scoring models. This includes information from 140+ social networks and platforms.
Clients receive over 300 digital signals.
Why is assessing the effectiveness of credit scoring models important?
Assessing the effectiveness of credit scoring models is important because it helps manage risks, adapt models to changes, access innovations, and gain competitive advantages.
In other words, it supports the credit organization's financial stability and ensures the lending process's efficiency and impartiality.
What metrics are crucial for evaluating credit scoring models, especially with alternative data?
There are numerous credit score metrics crucial for evaluating alternative credit scoring models. Each company selects those that best align with its strategy and goals. Among them are false positives, false negatives, true positives, true negatives, default rate, etc.
How do false positives and false negatives impact the effectiveness of credit scorecards?
False positives and false negatives negatively impact the effectiveness of credit scorecards.
In the first case, the model incorrectly predicts default, leading to missed profitable lending opportunities. In the second case, the model fails to identify the real risk of default, potentially resulting in loans granted to non-creditworthy borrowers.
How do back-testing and out-of-time testing improve credit scoring model performance?
Back-testing allows evaluating the correspondence of credit scoring model forecasts to actual results. Out-of-time testing assesses the model's performance on a dataset from a different period than that used for model training.
Based on the results obtained, informed adjustments can be made to the credit scoring model.
What role do digital footprints play in improving credit scorecards?
Digital footprints provide additional data for assessing the creditworthiness of potential borrowers. They have broader consumer coverage than traditional data, thus allowing lending to clients without a credit history.
