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En el dinámico mundo financiero, optimizar la rentabilidad de los activos disponibles es esencial para el éxito de cualquier entidad crediticia. Gamco, con sus soluciones innovadoras en Inteligencia Artificial, abordó este desafío al desarrollar un sistema de alertas tempranas de impagos en los activos de crédito.
Este artículo de caso de éxito explora cómo Gamco implementó alertas tempranas de impagos en los activos de crédito en el entorno de Bankia, con más de siete millones de clientes y para una cartera de 67.000 millones de euros, logrando resultados excepcionales en un breve tiempo.
El objetivo principal de Bankia y Gamco era establecer un enfoque proactivo para predecir impagos en los clientes con activo y mitigar su impacto en las cuentas de Bankia.
Reconociendo que la anticipación es esencial para reducir las consecuencias financieras, se propusieron desarrollar un sistema de alertas tempranas y optimización de estrategias para mitigar los impactos de los impagos: disminuir las provisiones por créditos impagados.
El sistema de alertas tempranas debía reducir el coste de riesgo a la vez que adapta la oferta de producto y precio a cada cliente.
La solución de Gamco se basó en un análisis y explotación de los datos proporcionados por Bankia. Utilizando información de los movimientos y posiciones de activos y pasivos de los clientes, su historial crediticio y de productos financieros contratados, se crearon modelos predictivos de impago específicos para los clientes de Bankia, y optimizados según las acciones definidas por el departamento de gestión del riesgo, por ejemplo: reducción o eliminación de las líneas de financiación al cliente, exigencias para la firma de nuevos créditos a créditos a clientes, precio de productos según el riesgo de cliente o refinanciaciones .
Gamco desarrolló modelos personalizados de predicción de impagos de clientes adaptados a la estrategía de gestión del riesgo de Bankia. Estos modelos se entrenaron con datos históricos, permitiendo la detección temprana de impagos, la probabilidad que ocurriera y el impacto en provisiones si ocurrían.
El adelanto de las predicciones iban desde los 60 a los 180 días. El objetivo de cada modelo también se ajustó a las necesidades de cada grupo o usuario dentro del departamento de gestión de crédito. Por ejemplo, detección de incidencias en los clientes antes de generar coste a la entidad (impagos de la cuota de muy pocos días: entre 1 y 7 días), más de 30 días de impago, entrada en vigilancia especial (stage 2 según la normativa IFRS 9) y la entrada en mora.
Al identificar posibles impagos con antelación, Gamco permitió a Bankia optimizar las acciones preventivas antes de que los impagos se convirtieran en problemas mayores. Esto involucró la optimización de estrategias para reducir los riesgos y minimizar las consecuencias financieras.
Los esfuerzos de Gamco han culminado en notables y cuantificables logros, los cuales presentamos a continuación:
La solución implementada logró una asombrosa tasa de detección predictiva de impagos, oscilando entre el 77% y el 83%. Esto permitió a Bankia anticipar y abordar los riesgos de impago con un alto grado de precisión y estabilidad en las predicciones.
La capacidad de los modelos creados por aprendizaje automático de ajustarse a nuevas realidades de manera dinámica, quedó patente en la época del COVID. En marzo del 2019, mientras que se declaraba el confinamiento en España, los modelos clásicos de scoring usados por la banca dejaron de servir. Los modelos predictivos de Gamco, fueron capaces de ajustarse a la nueva realidad a partir de los datos de marzo, abril, y meses sucesivos durante la pandemia.
Por ejemplo: la caída de la tasa de predicción en marzo y abril del 2019, debido a que se usaban predicciones hechas en enero (para modelos con una antelación de impagos de 60 días) antes de la pandemia, fue recuperada automáticamente en mayo y junio del 2019, gracias en gran medida, a los nuevos datos recogidos durante marzo y abril. Esta demostración empírica de la capacidad de la IA para aprender de los nuevos datos conocidos, fue corroborada en los siguientes meses para los modelos con horizonte de predicción de 90 días, 120 días, hasta 180 días.
En tan solo un año, Gamco generó un retorno de inversión (ROI) que superó las expectativas. La implementación de la solución no solo ayudó a reducir los riesgos de impago, sino que también generó beneficios financieros significativos: al reducir en centenares de millones de euros cada año las provisiones por impagos en créditos.
Este ROI se verificó al comparar carteras gestionadas con el sistema de alertas tempranas basadas en la solución de GAMCO y las carteras gestionadas con los modelos y procedimientos del banco.
En este gráfico, se muestra cómo se usó un conjunto de datos a fecha de 31 de mayo de 2021 para hacer predicciones para el 31 de julio de 2021. Una vez llegada esa fecha, se verificaron dichas predicciones y se pudo concluir que el modelo desarrollado por Gamco tuvo un rendimiento mucho más satisfactorio que los propios sistemas internos del banco. Las diferencias fueron notables: la solución de Gamco fue capaz de reducir las provisiones de los créditos impagados entre un 24% y 43% en comparación con los sistemas del banco. En términos económicos, se traduce en un ahorro medio de las provisiones por cliente entre 43,20€ y 142,63€.
Es importante resaltar que la solución no solo son modelos predictivos para predecir impagos, sino que también juegan un papel importante en la definición de acciones para mitigar riesgos. Estas acciones se definen en los planes de acción activos , por ejemplo, en la figura de abajo habían sido previamente definidas en el plan de acción del 25 de marzo de 2021 en el que se contemplan acciones mitigadoras para procesos como la admisión y pre-concesión de préstamos.
Estos resultados no solo destacan la precisión de los modelos y las acciones de mitigación, sino también su capacidad para aportar retornos rápidos y sustanciales al identificar de manera más efectiva las situaciones de riesgo para el banco.
La solución de Gamco se integró con los sistemas del banco, haciendo que toda la operativa fuera completamente automática: desde la actualización de los datos del banco, la evaluación de los clientes por los modelos predictivos, la transmisión de alertas de impagos y el seguimiento de acciones y KPIs.
También para los usuarios del departamento de gestión del riesgo (analistas, informáticos y especialistas en modelos de riesgo) se despliega una completa aplicación web donde puede monitorizar todo el sistema, configurar los diferentes parámetros y descargar los datos y gráficas elaboradas para los cuadros de mando.
Además, se una integración rápida y fluida, garantizando una adopción rápida sin interrupciones en los sistemas existentes.
Este caso de éxito realizado por Gamco destaca cómo una visión innovadora y un enfoque proactivo pueden transformar la gestión de riesgos en el sector crediticio. Al implementar un sistema de alertas tempranas basado en modelos predictivos personalizados, Bankia no solo logró identificar riesgos de manera efectiva, sino también maximizar su ROI en un período sorprendentemente corto.
Esta experiencia subraya la importancia de la anticipación y la adaptabilidad en un entorno financiero en constante evolución.
La solución de detección temprana de impagos desarrollada por Gamco ha demostrado ser una herramienta excepcional para optimizar la gestión de riesgos en el sector financiero. Si deseas conocer más acerca de cómo esta solución puede fortalecer tus operaciones y mejorar la rentabilidad de tus activos crediticios, te invitamos a explorar nuestro software líder en detección y prevención de fraude.
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