El reto
La calidad de la evaluación de riesgos es crítica para un negocio de préstamos. El cliente, una entidad de préstamos a pymes, nos pidió automatizar su proceso de evaluación y nos planteó el reto de crear modelos de machine learning que superaran el criterio experto de sus analistas de riesgos.
El modelo debía desarrollarse y probarse con un conjunto limitado de solicitudes de préstamo, y había que probar y proponer fuentes externas de información sobre solvencia.
Nuestra solución
Desarrollamos un componente de IA que automatiza por completo el proceso de evaluación de riesgos. Utiliza un enfoque de machine learning para predecir la probabilidad de impago de cada posible prestatario.
Para alimentar el modelo se extrajeron más de 800 variables de 14 fuentes de datos diferentes.
El resultado
El modelo obtuvo mejores resultados que los analistas humanos y mejoró la salud de la cartera de préstamos: menos clientes aceptados acabaron en impago, mientras que la tasa global de aceptación de nuevos clientes se mantuvo igual.
Las decisiones pasaron a ser mucho más rápidas, de unas horas o un día a una fracción de minuto, lo que también mejoró la experiencia de los prestatarios gracias a respuestas rápidas a sus solicitudes.
