Qué es el credit scoring y por qué la Inteligencia Artificial lo cambiará para siempre

El  'credit scoring' es un sistema que sirve para calificar créditos e intentar automatizar, con ello, la toma de decisiones a la hora de prevenir un riesgo de impago. Tradicionalmente se ha hecho teniendo en cuenta distintas variables que permiten conocer la situación crediticia y de solvencia de personas o empresas. 

Por lo general, quien utiliza el credit scoring son las entidades financieras a la hora de decidir si admintirá un riesgo, es decir, aportará financiación a un cliente. Incluso lo utilizan los bancos a la hora de ofrecer una tarjeta con un límite de crédito a un cliente particular. Lo que hace la entidad es evaluar al cliente basándose en una serie de datos que recaba sobre él, en ocasiones a través de una entrevista.

Un buen ejemplo es cuando una persona solicita un préstamo o hipoteca: el banco requiere información profesional (la nómina, las propiedades que tiene e incluso los gastos del último año) y personal (estado civil, cargas familiares, etc.) para, con esos datos, otorgarle una puntuación.

La entidad tiene unos baremos que determinan cuándo un potencial deudor presenta un alto riesgo de impago, en cuyo caso decidirá si aumenta los intereses o, directamente, deniega el préstamo.

Variables que determinan el credit scoring

variables credit scoring

Existe cierta aura de misterio acerca de los factores y variables que determinan el credit scoring de una persona o empresa. Y esto se debe a que las entidades financieras no divulgan los factores tenidos en cuenta o la puntuación que otorgan a cada factor.

A pesar de ello, sí se ha podido determinar que el historial de pagos representa más de un tercio del peso del credit scoring de una persona o empresa. Otro tercio recae sobre la utilización de crédito, es decir, la cantidad de crédito consumida respecto al total disponible para ese cliente en particular.

Y hay otros factores, como la trayectoria de crédito o las solicitudes de crédito realizadas, que también tienen un importante impacto en el credit scoring. 

En el primer caso, porque, cuanto más extensa sea la relación (positiva) de ese cliente con los créditos, mayor probabilidad tendrá de obtener financiación, pues las entidades prestarán dinero sabiendo que esa persona lleva mucho tiempo pidiendo dinero prestado y siempre lo ha devuelto.

Por el contrario, y en el segundo caso, si ese cliente ha realizado numerosas solicitudes de crédito en poco tiempo, sin una justificación que lo sustente, se puede sospechar que existen problemas de liquidez que obligan a refinanciar deuda constantemente.

Cómo automatizar el credit scoring con inteligencia artificial

credit scoring con inteligencia artificial

Aunque la digitalización hace tiempo que permitió a las empresas utilizar tecnología para el credit scoring, el avance de la inteligencia artificial lo ha cambiado todo. Ahora existen plataformas que permiten aplicar inteligencia artificial al credit scoring, lo que permite mejorar y automatizar los procesos hasta límites nunca antes vistos.

Por ejemplo, ahora es posible diseñar un sistema de credit scoring que se actualice en tiempo real gracias a algoritmos que recogen y analizan información sobre la solvencia de un cliente o proveedor. De este modo, cuando una empresa va a hacer negocios con otro sujeto, simplemente introducirá datos tan básicos como la razón social y automáticamente obtendrá un detallado informe de credit scoring.

Con ello, será más fácil (y rápido) decidir si se continúa adelante con el negocio o si, por el contrario, supone un riesgo de impago que requiere paralizar la operación o aprovisionarse debidamente. Además, si algo ha traído consigo la tecnología es que el credit scoring ya no está reservado únicamente a grandes entidades financieras: incluso una pyme puede contar con su propio sistema, ajustado a su negocio y a sus clientes, sin necesidad de inventar nada.

Un ejemplo es el ARM SaaS (Advanced Risk Management), que permite a las pequeñas y medianas empresas utilizar inteligencia artificial para predecir el riesgo de impago. Se trata de una plataforma digital personalizable que analiza de forma automática las características de cada cliente o proveedor, de manera que las empresas no necesitan contar con un departamento encargado de recabar información y procesarla: todo está automatizado.

Es un sistema muy similar al que utilizan las grandes entidades financieras para otorgar financiación a sus clientes, con la salvedad de que está a disposición de empresas de cualquier sector y tamaño. Gracias a plataformas como el ARM SaaS de GAMCO, las pymes pueden contar con un sistema para evaluar el riesgo de impago anticipándose a las circunstancias, lo que les permite centrarse exclusivamente en su negocio y afinar mejor sus operaciones para tomar decisiones acertadas en el menor tiempo posible.

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