Modelo de scoring para crédito de consumo en una entidad del sector solidario

En Colombia la Superintendencia de la Economía Solidaria a través de la Circular Básica Contable, Título IV, Capítulo II regula el SARC como el Sistema de Administración de Riesgo de Crédito que deben implementar y/o complementar las organizaciones solidarias vigiladas, con el propósito de, identificar, medir, controlar y monitorear el riesgo de crédito al cual se encuentran expuestas en el desarrollo de su proceso de otorgamiento. Dicho lo anterior, se hace necesario para las entidades del sector que colocan créditos, contar con modelos propios que obtengan las variables más relevantes y que permitan calcular la probabilidad de incumplimiento con base en la información de los créditos que tiene la entidad y calificar de manera periódica cada uno de los créditos vigentes. El objetivo principal de este artículo es explicar cómo se pueden obtener las variables más relevantes para el cálculo de la probabilidad de incumplimiento de pago de un cliente y crear un score interno para nuevos créditos con el fin de apoyar la decisión del otorgamiento a través de un modelo de machine learning. Este artículo se realizó utilizando una base de datos de una entidad del sector solidario que contiene un total de 5974 créditos de consumo y mediante aprendizaje automático se entrenaron diferentes modelos para determinar la probabilidad de incumplimiento de un cliente. El modelo de light gradient boosting machine obtuvo el mejor desempeño con un AUC de 0.7550, recall de 0.7111, precisión 0.1587. Además, entre las variables disponibles, las que tienen mayor importancia para inferir la probabilidad de incumplimiento para un crédito de consumo son la antigüedad, total activos, total pasivos, ingresos mensuales, egresos mensuales, valor del crédito, plazo, nivel de estudio, estado civil, forma de pago y edad.In Colombia, the Superintendence of the Solidarity Economy through the Basic Accounting Circular, Title IV, Chapter II regulates the SARC as the Credit Risk Management System that must be implemented and/or complemented by the supervised solidarity organizations, with the purpose of, identify, measure, control and monitor the credit risk to which they are exposed in the development of their granting process. Having said the above, it is necessary for the entities of the sector that place credits, to have their own models that obtain the most relevant variables and that allow the calculation of the probability of default based on the information of the credits that the entity has and to qualify accordingly. periodically each of the current credits. The main objective of this article is to explain how the most relevant variables can be obtained to calculate the probability of default of a client and create an internal score for new loans in order to support the granting decision through a machine learning model. This article was carried out using a database of a solidarity sector entity that contains a total of 5974 consumer loans and through automatic learning different models were trained to determine the probability of default of a client. The light gradient boosting machine model had the best performance with an AUC of 0.7550, recall of 0.7111, precision 0.1587. In addition, among the available variables, the ones that are most important to infer the probability of default for a consumer loan are age, total assets, total liabilities, monthly income, monthly expenses, credit value, term, level of study, status civil, form of payment and age

Modelo de scoring para el otorgamiento de crédito a personas naturales

76 páginasRESUMEN: La calidad de los créditos de consumo y de vivienda (hipotecarios) en Colombia ha permanecido en rangos constantes desde el 2017 demostrando que las entidades crediticias presentan ineficiencias en sus modelos de calificación crediticia, ya sea en la recolección de información de las personas o en los métodos estadísticos que se utilizan actualmente, por lo que su asignación de capital para estos productos no son los mejores. Estos modelos de crédito si bien son útiles, no logran desempeñarse de la mejor manera, afectando así tanto a las entidades de crédito como a los posibles clientes. Con la propuesta planteada se busca que las entidades financieras asignen correctamente el capital, teniendo en cuenta el mayor número de criterios y su importancia en los modelos de evaluación de cartera, y de esta forma maximicen sus beneficios, reduzcan sus reservas de capital e incluyan a personas a que accedan a los créditos luego de realizar la solicitud de estos. El estudio se realizará utilizando una base de datos (ficticia o real), analizando la característica de los clientes y definirlos como criterios para los modelos estadísticos a utilizar, adicionalmente, se estudiará la implementación de variables macroeconómicas a los modelos estadísticos propuestos. Finalmente, se realizará una comparación según unas métricas de desempeño de los modelos de machine learning utilizados para el estudio del otorgamiento de créditos, seleccionando el mejor de estos y realizando las respectivas conclusiones.ABSTRACT: The quality of consumer and housing (mortgage) loans in Colombia has remained in constant ra nges since 2017 demonstrating that lenders present inefficiencies in their credit rating models, either in the collection of information from individuals or in the statistical methods currently used, so their capital allocation for these product s are not t he best. Although these credit models are useful, they fail to perform in the best way, thus affecting both credit institutions and potential clients. g the great The proposed approach seeks that financial institutions correctly allocate capital, considerin est number of criteria and their importance in the portfolio evaluation models, and thus maximize their profits, reduce their capital reserves and include people to access credits after applying for them. The study will be carried out using a re al database , analyzing the characteristics of the clients and defining them as criteria for the statistical models to be used, additionally, the implementation of macroeconomic variables to the proposed statistical models will be studied. Finally, a compar ison will b e made according to some performance metrics of the machine learning models used for the study of credit granting, selecting the best of these and making the respective conclusions.PregradoIngeniero(a) Financiero(a