Cómo aumentar el volumen de préstamos sin incrementar la tasa de mora
Los modelos de riesgo actuales están basados en técnicas econométricas clásicas como la regresión logística, que son técnicas funcionales pero no permiten aprovechar toda la información sobre los clientes que está disponible en las empresas.
Por eso, la evolución de estos modelos a métodos y técnicas de Machine Learning no lineales, permiten estimar de una manera más efectiva el riesgo de cada cliente, ofreciendo modelos rápidamente actualizables y mas precisos que los estáticos. Al tener información más detallada sobre cada cliente, el riesgo por operación se reduce, permitiendo aumentar el numero de lineas de crédito ofrecidas.
Los modelos desarrollados por Grupo AIA permiten fijar límites de crédito por cliente, lo más ajustado posible al uso real y dando a su vez margen para crecimiento. El objetivo es minimizar el coste de las previsiones contempladas por la normativas, sin disminuir por ello el negocio.
Los modelos de riesgo están recomendados para:
