Los modelos de credit scoring se utilizan para la evaluación del riesgo de crédito, estima las probabilidades de default y permite ordenar a los diferentes solicitantes de crédito en función de su riesgo de incumplimiento, estos modelos son conocidos también como “minería de datos”, que son aquellos procedimientos que permiten extraer información a través de patrones de comportamiento de los datos. Es importante destacar que el juicio humano no está del todo descartado para la organización de créditos.
Los modelos de credit scoring son algoritmos que evalúan el riesgo de crédito tanto de nuevos solicitantes como de los clientes previos de la entidad que lo utilice, su importancia radica en que se enfoca en el incumplimiento individual de cada agente económico independientemente de lo que ocurra con el resto de su cartera de créditos diferenciándose así de los modelos de cartera y los var marginales.
Las variables que se toman en cuenta para el credit scoring varían según el modelo que se utilice y de a quien se esté evaluando si es una compañía o un individuo. Sin embargo algunas de las utilizadas son:
1) En el caso de una corporación: variables socioeconómicas, datos básicos del emprendimiento productivo, variables extraídas de los estados contables, información cualitativa acerca del manejo de la compañía, sector económico, proyecciones de flujo de caja, pasivos/ activos, crecimiento e los ingresos netos, ingresos netos/activos, crecimiento de las ventas, pruebas acidas
2) En el caso de individuos: edad, estado civil, cantidad de personas a cargo, nivel educativo, gastos mensuales promedio/ ingresos mensuales promedio, tipo de ocupación, si posee tarjeta de crédito, cuenta corriente, etc.
A nivel metodológico también existen diferencias en si la evaluación es para una compañía o para un individuo particular sin embargo de forma general debemos tener en cuenta los siguientes aspectos:
- La información además de ser suficiente para la evaluación, debe ser confiable y debe ser verificada previamente a la realización del estudio, además debe ser organizada de forma que los aspectos más relevantes tengan una ponderación más alta que los aspectos menos relevantes
- Los resultados del modelo deben ser evaluados según los parámetros requeridos por la alta gerencia
