Credit Scoring

Cuando un analista de riesgo presenta un nuevo scorecard ante el comité de dirección, la primera pregunta que recibe es invariablemente la misma: ¿cómo de bueno es el modelo? La respuesta técnica correcta implica tres métricas: Gini, KS y AUC. Con la que se mide la capacidad del modelo de separar a los buenos pagadores de los malos pagadores.Estas tres métricas son las más … [Leer más...] acerca de Gini, KS y AUC: Cómo Medir la Calidad de un Modelo de Credit Scoring

Has construido un nuevo modelo de credit scoring. Las métricas de validación son mejores que las del modelo actual; el Gini ha subido de 0,58 a 0,64, el KS ha mejorado, la calibración es mejor. Todo apunta a que el nuevo modelo es superior. ¿Lo despliegas en producción y sustituyes al anterior?La respuesta en cualquier entidad financiera seria es: no todavía. Antes de … [Leer más...] acerca de Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción

Un modelo de credit scoring no es un artefacto estático. Se construye en un momento determinado, con datos de un período concreto, que reflejan las condiciones económicas, el perfil de los solicitantes y los criterios de concesión de ese momento. Pero el mundo cambia. Los perfiles de los clientes evolucionan, las condiciones económicas fluctúan y los criterios de concesión se … [Leer más...] acerca de PSI: Cómo Saber Cuándo tu Modelo de Credit Scoring se ha Degradado

Imagina que construyes un scorecard con un Gini de 0,85. Un resultado extraordinario, muy por encima de los valores típicos de 0,40 a 0,65 en credito al consumo. El modelo pasa todas las pruebas de validación, el equipo está satisfecho y se despliega en producción.Tres meses después el modelo deja de funcionar. El Gini cae a 0,35. Las predicciones son inútiles. El equipo de … [Leer más...] acerca de Data Leakage en Credit Scoring: El Error que Invalida tu Modelo

Si el WOE y el IV son la base matemática del credit scoring, el binning es el arte que hace que esa matemática funcione en la práctica. Es el paso más crítico, probablemente el más subjetivo y también el menos documentado de todo el proceso de construcción de un scorecard.Dicho de forma simple: el binning consiste en discretizar las variables continuas en intervalos y … [Leer más...] acerca de El Binning en Credit Scoring: El Arte de Discretizar Variables

Imagina que construyes un modelo de credit scoring y obtienes un Gini de 0,65. Un resultado excelente por cualquier estándar de la industria. Lo validas en el conjunto de test y el Gini se mantiene en 0,62. Publicas el modelo, lo pones en producción y empiezas a usarlo para tomar decisiones de crédito.Seis meses después el departamento de riesgo detecta un problema: las … [Leer más...] acerca de Calibración vs Discriminación en Credit Scoring: diferencias clave y cómo evaluarlas

En un entrada previa explicamos qué son el WOE y el IV y por qué son la base matemática del credit scoring. En esta entrada vamos un paso más alla: una vez que tenemos las variables transformadas a WOE y hemos ajustado la regresión logística, ¿cómo convertimos los coeficientes estadísticos en una tabla de puntos que cualquier analista puede aplicar con una hoja de … [Leer más...] acerca de De la Regresión Logística al Scorecard: La Transformación Matemática

Cuando un banco evalúa una solicitud de crédito necesita responder a una pregunta aparentemente simple: ¿cuál es la probabilidad de que este cliente no pague? Para responderla dispone de decenas de variables sobre el solicitante — sus ingresos, su edad, el importe que solicita — pero esas variables tienen escalas, unidades y distribuciones completamente distintas. ¿Cómo … [Leer más...] acerca de WOE e IV: La Base Matemática del Credit Scoring