La caja negra (o cómo las instituciones financieras evalúan otorgar préstamos) 3era y última parte

Toca ahora explicar una de las técnicas de análisis utilizadas en la evaluación de créditos: el Credit Scoring (CS). Un aparte, lo que buscan las técnicas de análisis crediticio es reducir, mas no eliminar, el riesgo de impago (¿el por qué?, ¡pues porque simplemente no se puede!; eliminar el riesgo en el otorgamiento de créditos equivale a querer pelear una guerra sin tener muertos. Simplemente es imposible).

La técnica del CS puede definirse de muchas maneras; pero en lo
esencial, es un modelo que busca saber si el solicitante será un buen
sujeto de crédito (acuérdese buen sujeto es aquel cliente que no sólo
paga, sino que lo hace a tiempo) a través del uso de parámetros
(características, que en el caso de una persona natural, podrían ser
sexo, edad, estado civil, grado de estudios, ocupación, etc.) que
reciben un puntaje que si, promediado excede un nivel, entonces lo
califica como un riesgo crediticio aceptable.

El CS es un instrumento ampliamente utilizado por instituciones
financieras que   evalúan (así en negritas y subrayado) gran número de
solicitudes de montos pequeños, sean estas de personas naturales o
jurídicas (obviamente micro y pequeñas empresas).  El análisis
crediticio convencional (si no lo recuerda, lea p.f. el post anterior),
es imposible de efectuar por el costo operativo que le acarrearía a la
entidad.

La metodología del CS es bastante fácil de entender; pero para
aplicarla, hacen falta dos condiciones: la institución financiera debe
conocer, perfectamente, a su público objetivo (un CS diseñado para
evaluar a personas de nivel socioeconómico A, no es aplicable ¡para
nada! a personas del estrato C-D) y se debe tener un sistema operativo
que capture y guarde las principales características de los créditos
otorgados por la institución (buenos y malos, por supuesto). El
siguiente paso consiste en diseñar el modelo; lo que implica,
identificar mediante técnicas estadísticas, las características más
saltantes (en difícil, los “parámetros”) de los créditos otorgados y
juntarlos con datos del entorno (situación de la economía, industrias
en expansión o en crisis, etc.).

Así, por ejemplo, si la empresa financiera XXX, luego de estudiar todos
los financiamientos que otorgó a personas naturales en el pasado,
encuentra que los mejores pagadores han sido mujeres de entre 30 a 45
años, con pareja e hijos y que tienen como mínimo educación primaria,
podría generar un modelo (el famoso CS) que otorgue el mayor puntaje
posible a todos los solicitantes que cumplan con estas características
y que al evaluar, por ejemplo, a la solicitante Margarita Morales de 42
años, casada con tres hijos con estudios secundarios no terminados y
cuya ocupación es brindar alimentación a obreros del sector
construcción concluya que Margarita es un buen riesgo crediticio. ¿La
razón?, salta a la vista, ¿no? ella cumple exactamente con el perfil
del buen pagador de la entidad XXX (mujer, de mediana edad, con pareja,
hijos y con estudios) por lo que recibe el mayor puntaje posible y
además se desempeña como proveedor de un sector (el de construcción) en
expansión (lo que también le reporta un puntaje favorable adicional),
el cual sumado, superara con creces el mínimo que XXX requiere para
aprobar el crédito. ¡Ojo!, no hay que perder de vista que toda
característica, favorable o no, tiene un puntaje el cual sumado y
comparado contra un mínimo, hace posible la decisión final. Tampoco hay
que olvidar, que el cliente evaluado, adicionalmente debe tener un buen
record crediticio (es decir, las Centrales de Riesgo no deben presentar
información desfavorable en cuanto a su cumplimiento en el pago de
deudas anteriores).

Y para que les quede claro, pongamos el caso de Rosa Orozco. Ella tiene
exactamente el mismo perfil (mujer, casada con hijos, con estudios y
con buen cumplimiento en sus pagos), pero trabaja como obrera en una
empresa textil que exporta su producción a Venezuela. ¿Cómo operaría en
este caso el CS?, la respuesta es…depende, si la institución considera
que los factores del entorno (Venezuela no está pagando lo que importa)
tienen más peso (ponderación, en difícil) que las características de
Rosa, entonces, la respuesta a su solicitud será negativa; en caso
contrario, se le podría aprobar el crédito solicitado. Lo anterior, es
clave para comprender que el CS es un instrumento altamente flexible y
depende de la apreciación que tenga cada institución financiera sobre
la importancia de los factores internos y del entorno.

¿Y en el Perú, se aplica el CS?, mi experiencia como consultor me dice
que existen bancos que tienen modelos sofisticados (pero; no se
preocupe se podría generar un CS en el aplicativo Excel que usa en su
computadora personal) y los utilizan, intensivamente, para la
evaluación de préstamos personales. Sin embargo, las entidades llamadas
a liderar este proceso en el segmento MYPE (léase las Cajas, Cajas
Rurales y Edpymes), están rezagadas en el diseño y aplicación de este
instrumento. Me acuerdo muchísimo del comentario de un gerente de
negocios de una importante empresa microfinanciera; según él, el CS no
era aplicable a los créditos que ellos otorgaban a las MYPE (¡plop!).
Que equivocado estaba este gerente. ¡Por supuesto que el CS era
aplicable!; lo que pasaba es que si bien su institución tenía una cabal
comprensión del segmento a los cuales prestaba, su sistema operativo
era rudimentario y, por lo tanto, no podía hacer el acopio de
información que es el primer paso para elaborar un modelo de CS (y
dicho sea de paso, sospecho que tampoco tenían muchas ganas ni dinero
para hacerlo).

Ventajas de utilizar CS en créditos personales y en el segmento MYPE,
muchas, entre ellas, la rapidez en la evaluación (un crédito que tarda
en aprobarse no sirve) y, sobretodo, ahorro en los costos operativos de
la institución financiera, lo que redundaría en una reducción
apreciable en el costo de los préstamos para el solicitante. Me
pregunto qué espera la SBS para normar su utilización.

Si usted ha leído esta entrega junto con las dos anteriores tiene una
cabal comprensión de la manera cómo, las instituciones financieras,
evalúan las solicitudes de apoyo financiero. Así, entonces, la próxima
vez que usted o su empresa solicite un crédito, sabrá exactamente qué
ocurre dentro de la caja negra.