Cómo mejorar la calidad de su cartera de clientes: Actualización de técnicas y servicios de información. Madrid, 19 de Noviembre del 2001

Cómo mejorar la calidad de su cartera de clientes:Cómo mejorar la calidad de su cartera de clientes:

Actualización de técnicas y servicios de información.Actualización de técnicas y servicios de información.

Madrid, 19 de Noviembre del 2001

2 Madrid, 19 de Noviembre del 2001

IVIV

Diseño e Implantación: proceso de gestión de riesgosDiseño e Implantación: proceso de gestión de riesgos

VV

II IntroducciónIntroducción

VIVI

Fuentes de información y mecanismosFuentes de información y mecanismos

Sistemas de calificación de clientes “Scoring” Sistemas de calificación de clientes “Scoring”

Variables de análisisVariables de análisis

Análisis de situación actualAnálisis de situación actual

IIIIII

IIII


MOROSIDAD: Efectos.

Incremento de costes financieros. Pérdidas de créditos incobrables. Retraso en los pagos a las empresas: Importante causa en los quebrantos empresariales.

Variaciones sustanciales entre países de la Unión:

CAUSA: LEGISLACIONES LAXAS (Ámbito mediterráneo)

LEGISLACIONES ESTRICTAS (Países escandinavos) Malos hábitos de pago en países como España o Italia como consecuencia de la permisividad de la ley. Supone un importante OBSTÁCULO para el desarrollo del comercio intraeuropeo.

Alemania 23

Austria 29

Bélgica 41

Dinamarca 27

España 68

Finlandia 19

Francia 48

Grecia 75

Irlanda 35

Italia 65

Luxemburgo No disponible

Países Bajos 27

Portugal 50

Reino Unido 31

Suecia 25

Media Europea 40

Plazos de pago medios en Europa - Fuente: Comisión Europea




RESULTADO: Como culminación de un largo proceso Día 15 de Junio del 2000 fue aprobada

definitivamente por el Parlamento Europeo la Directiva relativa a las medidas de lucha contra la

morosidad en las operaciones comerciales (ANEXO 1).

PROBLEMASPROBLEMAS RETOSRETOS

PYMES: especialmente perjudicadas por

dilación en plazos de pago (Mayor

dependencia del crédito comercial que las

grandes empresas).

Relaciones comerciales vía Internet/

Entornos globales: empresas desconocidas

entre sí/ ubicaciones muy distantes.

Inexistencia de departamento de riesgos

específico dentro de la empresa.

Incorporación a la práctica de medición

de la solvencia empresarial/calificación

crediticia (reducción de riesgos).

Herramientas estándar para calificación

de la solvencia que situen al posible cliente

o inversor.

Implantación de un modelo de gestión del

riesgo de coste asumible por todo tipo de

empresas.



OBJETIVOS DE LA PRESENTACIÓN:

1. DESCRIPCIÓN DE LAS FASES DE ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLANTACIÓN DE UN

MODELO DE GESTIÓN DE RIESGOS.

EQUILIBRADO (POLÍTICA COMERCIAL VERSUS CONTROL DE CRÉDITO)

COSTE ASUMIBLE

EFICAZ

2. DESCRIPCIÓN DE FUENTES DE INFORMACIÓN, SISTEMAS DE SCORING,

MECANISMOS DE ACTUALIZACIÓN Y VARIABLES DE ANÁLISIS.

CIRCULACIÓN CONTINUA DE INFORMACIÓN “DISTRIBUCIÓN DIGITAL”

LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN NO DEBEN SEPARARSE DE LAS

TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN

CONTROL DE LA VOLATILIDAD DE LA CARTERA DE CLIENTES

CADA VEZ HAY ACCESO A UN MAYOR Nº DE VARIABLES A VALORAR



Análisis de situación actualAnálisis de situación actualIIII

IVIV

Diseño e Implantación: proceso de gestión de riesgosDiseño e Implantación: proceso de gestión de riesgos

VV

VIVI


Sistemas de Calificación de clientes “Scoring”Sistemas de Calificación de clientes “Scoring”


IIIIII



¿DÓNDE ESTAMOS?¿DÓNDE ESTAMOS? ¿DÓNDE QUEREMOS ESTAR?¿DÓNDE QUEREMOS ESTAR?

DESCRIBIR LA SITUACIÓN ACTUAL:

Describir todos los agentes y actividades

involucrados en el proceso de crédito.

IDENTIFICAR EL PROBLEMA: Causas

de morosidad ( ¿imputables a cliente?).

Identificar quiebras de la cadena de valor

ESTABLECIMIENTO DE OBJETIVOS

CLAROS.

DEFINICIÓN DE ALCANCE DEL

PROYECTO

ASIGNACIÓN DE RECURSOS Y

RESPONSABILIDADES


REQUISITOS PREVIOS

IMPLICACIÓN DE LA DIRECCIÓN:

1. PRINCIPIOS DE GESTIÓN DE RIESGO = DECISIÓN ESTRATÉGICA DE LA COMPAÑÍA

2. REVISIÓN PERIÓDICA DE LA POLÍTICA DE CRÉDITO A ALTO NIVEL

ASIGNACIÓN DE RESPONSABILIDADES EN EL PROYECTO:

1. FORMACIÓN DE EQUIPO DE PROYECTO INTERNO

2. FORMACIÓN DE EQUIPO DE PROYECTO EXTERNO (si fuera necesario)


Estrategia expansión VS Estrategia de Reducción de Costes

Política comercial VS Control de riesgo de crédito


1. Análisis del Entorno

Necesidad de analizar el entorno de relación con el cliente: Riesgos específicos para cada

industria.


ALGUNOS FACTORES NEGATIVOSALGUNOS FACTORES NEGATIVOS

Mercado con gran competencia y

productos alternativos

Elevado número de clientes

Bajo importe medio por pedido

Elevado número y complejidad de

productos y servicios

Complejas relaciones contractuales

Relaciones complejas: distribuidores e

intermediarios

Perfil de cliente con riesgo

Medios de pago de alto riesgo

Fraude

Dificultad de reclamación:

• Desconocimiento cliente

• Coste elevado

• Medios de pago de riesgo (tarjeta

de crédito/ Internet, domiciliación…)

Errores en facturación

Alto Índice de Reclamaciones

Retrasos

Impagos

IMPACTOSIMPACTOS


2. Análisis de la cadena de ingresos


CADENA DE INGRESOS

CADENA DE INGRESOS

1. Procesamiento de pedido

2. Calidad en suministro de Producto o Servicio

3. Facturación exacta y puntual

4. Recepción y aplicación eficiente de cobros

OBJETIVO: DETECTAR PROBLEMAS DE IMPAGO NO IMPUTABLES AL CLIENTE


RUPTURAS TÍPICAS EN LA CADENA DE INGRESOS


Embarque y entrega

Embarque y entrega

• Errores de embarque• Discrepancias en cantidades• Baja calidad de producto/servicio• Retrasos en entrega

Pedido de Venta

Pedido de Venta

• Errores de tarificación• Contratos incompletos/ambiguos• Acuerdos verbales• Límites de crédito inapropiados

Gestión de recobro

Gestión de recobro

• Tardía identificación de impagos (plazos importantes)

• Largo proceso de reclamación• Deficiente conocimiento de

causas de impago.

Gestión de cobro

Gestión de cobro

• Incumplimiento requisitos legales / medios de pago de riesgo

• Cobros no aplicados• Plazos de vencimiento de

deuda inexactos

FacturaciónFacturación

• Facturación errónea o poco clara

• Retrasos en facturación

Elevado % Reclamaciones Elevado % Reclamaciones > > >> > > Deficientes procesos administrativos Deficientes procesos administrativos



Términos y condiciones poco claros

Tarificación

Complejidad

Cambios Frecuentes

Pedidos no confirmados

Retrasos en servicio o no fijación de plazos de servicio/entrega

Términos y condiciones poco claros

Tarificación

Complejidad

Cambios Frecuentes

Pedidos no confirmados

Retrasos en servicio o no fijación de plazos de servicio/entrega

Front Office

(Establecer expectativas)

Front Office

(Establecer expectativas)

Back Office

(Cumplir expectativas)

Back Office

(Cumplir expectativas)

TIPOS DE RUPTURA IMPUTABLES A PROCESOS INTERNOS


Entrega

Producto

Lugar

Tiempo

Lenta identificación y resolución de incidencias


Entrega

Producto

Lugar

Tiempo

Lenta identificación y resolución de incidencias

Ruptura de cadena Ruptura de cadena > > >> > > Deterioro Satisfacción Cliente y Cashflow Deterioro Satisfacción Cliente y Cashflow


3. Análisis del proceso de crédito actual

1. Descripción del proceso de concesión de crédito actual:

Determinación de todas las actividades y agentes involucrados en el proceso actual. Identificar las distintas áreas que participan en el proceso de crédito comercial. Identificar los flujos de información entre áreas, con el exterior y posibles

descoordinaciones.

2. Descripción de EXCEPCIONES toleradas

3. Niveles de aprobación exigido en el procedimiento: especialmente importante nivel de autorización para EXCEPCIONES




Diseño e Implantación: proceso de gestión de riesgosDiseño e Implantación: proceso de gestión de riesgosIIIIII


IVIV

VV

VIVI


Sistemas de Calificación de clientes “Scoring”Sistemas de Calificación de clientes “Scoring”



Diseño e implantación: proceso de gestión de riesgosDiseño e implantación: proceso de gestión de riesgosIIIIII

DEFINICIÓN DEFINICIÓN SITUACIÓN SITUACIÓN OBJETIVOOBJETIVO

DISEÑO DE PROCESODISEÑO DE PROCESO

Identificar los cambios necesarios en

proceso actual para llegar a situación

objetivo.

Selección de tecnologías habilitantes

Descripción pormenorizada de nuevo

mapa de procesos objetivo.

DEFINICIÓN DEFINICIÓN SITUACIÓN SITUACIÓN

ACTUALACTUAL


Niveles de automatización en la gestión de riesgos

AnálisisManual

RatingSemimanual

ScoresEstadísticos

VisiónCliente

ME

TO

DO

LO

GIA

AN

AL

ISIS

AUTOMATIZACION

Homogeneización de Criterios

Reducción de Costes y Tiempos

Mejora Control Riesgos Nivel Cliente o Grupo Económico

El nivel no es fijo, sino que podrá adaptarse en función de cliente y producto



Modelos de calificación (SCORING): deben permitir el control del nivel de riesgo del

cliente, evaluando la calidad crediticia esperada. Sus principales objetivos son los siguientes:

Homogeneización Políticas

AutomatizaciónReducción Costes

Cuantificación del riesgo

+

+

Los modelos diseñados se deben poder calibrar sencillamente con cierta periodicidad.

VENTAJASVENTAJAS

Posibilidad de tratamiento

masivo de información (filtros

aplicables a entorno B2C y B2B)

Punto de referencia objetivo y

comparable

Segmentación de base de

clientes en función del riesgo

(límites de crédito)



Estrategias para el diseño de un proceso de gestión de riesgos.

ESTRATEGIAS PROACTIVASESTRATEGIAS PROACTIVAS

Preasignación de niveles de crédito iniciales automáticos para todos los

clientes (sistema interno de scoring)

Utilización de calificaciones de crédito externas para clientes de alto valor.

Verificación automática de crédito: actualización automática del consumo.

Segmentación de clientes por Scoring Interno/Externo para la asignación de

un mayor o menor crédito.

Proceso automático de aprobación de extensiones de crédito:

• Clasificación del cliente (en función de segmentación anterior)

• Consumo medio

• Historial de pagos




ESTRATEGIAS PROACTIVASESTRATEGIAS PROACTIVAS

Definición de circuito de autorizaciones para las excepciones al procedimiento

automático: utilización de sistemas de workflow para agilizar decisiones.

Interlocución única con el cliente para gestión de su crédito: fuerza comercial

o responsables de cuenta para clientes de alto valor u operador de Call Center

para el resto.

Sencilla variación en la ponderación de los modelos: adaptación a los

cambios de estrategia de la compañía (fases de lanzamiento, de expansión, de

madurez etc.).

Utilización de los parámetros del modelo de calificación de crédito al

gestionar posibles reclamaciones o incidencias.




ESTRATEGIAS REACTIVASESTRATEGIAS REACTIVAS

Automatización de la suspensión de crédito (alertas).

Aplicación de condición de prepago antes de nueva conexión al servicio

(después del plazo prefijado de mora o de devoluciones de recibos no

justificadas).

Desconexión rápida del servicio tras plazo prefijado de mora o devolución de

recibos.

Procedimientos de acción adaptados a la importancia del cliente y/o volumen

(según segmentación).



Procedimientos de acción adaptados al clienteSegmentación

Clientes Nivel

1

2

3

0Días de mora

15 30 45 60 75

Llamadasrecordatorias

Llamadas alta intensidad

Escalar

LlamadasOcasionalesrecordatorias

(Grandes cuentas)

Llamadas media intensidad

Cartas recordatorias

Escalar

Escalar

Llamar si es necesario

Secuencia de cartas

Procedimientos de recobro >>> Complementarios a estrategias reactivas gestión riesgos

Segmentación previa de base de clientes >>> Medidas de acción adaptadas a niveles definidos

EJEMPLO



Fases en la implantación.

La implantación consiste en la puesta en práctica de los procesos especificados en la fase de diseño..

Sus fases son las siguientes:

FASES DE IMPLANTACIÓNFASES DE IMPLANTACIÓN

1. Construcción: Programación o adaptación del software que apoyará la

propuesta de diseño.

2. Implantación de software: Puesta en productivo de la solución de software

construida.

3. Implantación de procesos: Formación de usuarios del sistema y participantes en

el proceso.

4. Verificación de bondad de implantación: Supone el cumplimiento efectivo de los

nuevos procesos y la posterior comprobación de los resultados.





VV

VIVI

IVIV Fuentes de información y mecanismos.Fuentes de información y mecanismos.

Sistemas de calificación de clientes “Scoring”Sistemas de calificación de clientes “Scoring”

Variables de AnálisisVariables de Análisis



FLUJOS DE INFORMACIÓN EXTERNOS

FUENTES PÚBLICAS

FUENTES PRIVADAS

FLUJOS DE INFORMACIÓN INTERNOS

DEPARTAMENTO COMERCIAL

DEPARTAMENTO FINANCIERO

IVIV Fuentes de informaciónFuentes de información



FUENTES PÚBLICAS - “OFICIALES” DE INFORMACIÓNFUENTES PÚBLICAS - “OFICIALES” DE INFORMACIÓN

Boletines provinciales, autonómicos, estatal y europeo (BOE, DOCE)

Institutos de estadística (INE, EUROSTAT, IDESCAT- REGIONALES)

Central de Balances del Banco de España

Boletín oficial del Registro Mercantil, (Borme)

Registro Mercantil, Registro de la Propiedad

Ministerio de Economía (macro magnitudes, contabilidad nacional,

previsiones)

CNMV (Comisión Nacional del Mercado de Valores) sobre todo para

sociedades cotizadas y agencias de valores

Cámaras de comercio

Noticias en prensa


CARACTERÍSTICAS

Acceso libre y gratuito en algunos casos

Normalmente no están disponibles en formato digital sino en papel,

documento físico tediosa

Difícil acceso al histórico

La información no esta organizada ni asignada a una sociedad

Requiere empleo de tiempo para su localización y extracción de lo

fundamental o relevante en cuanto a información de riesgos

La dispersión de la información muy fragmentada.

Ámbito más determinado (regional, nacional, europeo)




FUENTES PRIVADAS DE INFORMACIÓNFUENTES PRIVADAS DE INFORMACIÓN

Empresas de información económica, comercial, mercantil

Webs corporativas

Prensa y revistas especializadas

Bureau de crédito

Opinión en Banca (sucursal)

Asociaciones sectoriales

Servicios de publicaciones grandes empresas, sobre todo del sector

financiero, fundaciones, anuarios

Empresas de investigación comercial y realización de informes

Empresas de Calificación o Rating (riesgo)

RAI (Registro de Aceptaciones Impagadas)

El propio cliente información más actual e incluso previsional


CARACTERÍSTICAS

Acceso restringido o mediante pago

Las información está organizada y asignada a cada sociedad

Fácil acceso a lo fundamental

Requiere un menor empleo de tiempo su localización y extracción

Información de mayor valor añadido en cuanto a Información de riesgos

Requiere un menor conocimiento de las fuentes originales

Información a medida

Mayor énfasis en el futuro

La concentración de variables en un mismo suministrador

Ámbito global

Paso del Reporting periódico Reporting continuo




FUENTES INTERNAS DE INFORMACIÓNFUENTES INTERNAS DE INFORMACIÓN

La empresa cuenta con unas fuentes de información muy importantes que han de organizarse y gestionarse adecuadamente para poder extraer el mayor rendimiento posible a las mismas.

El Dpto. Comercial puede inyectar flujos de información de fuera a dentro de la organización relativos a riesgo de clientes a través de partes de visita e impresiones de mercado. Cabe resaltar el papel que pueden jugar en el reporting de información relativa a nuevos clientes. (Visitan establecimientos del cliente, ven la forma de trabajar, contrastan información en el Mercado).

El Dpto. Financiero cuenta con datos relevantes en cuanto a pagos y situaciones de clientes sobre todo con los que la empresa opera normalmente que, por lo general, serán los que configuren el negocio fundamental de la compañía.

Pueden tener información relativa a volumen de consumo y comportamiento histórico de pagos de clientes.


Partimos de que se tiene un sistema proactivo de control de riesgo ya sea automático, manual, mas o menos riguroso, que se alimenta de información.

¿Como mejorar la gestión de esta información de forma que mantengamos la información lo más actualizada posible?

MECANISMOS QUE FACILITEN LA “INFORMACIÓN” ACTUALIZADA E INFORMEN MECANISMOS QUE FACILITEN LA “INFORMACIÓN” ACTUALIZADA E INFORMEN SOBRE LAS VARIACIONESSOBRE LAS VARIACIONES

- Hay que definir la información que vamos a tener en cuenta o vamos a necesitar

- Ver la periodicidad con la que se va a actualizar

- Internet (sociedad de la información) puede ser un medio fundamental de actualización de la información además, las nuevas técnicas informáticas “XML” “XBRL” (Extensible Business Reporting Language) de integración de datos ( cliente proveedor ) permiten conseguir implantar la alimentación de datos entre diferentes sistemas y aplicaciones software a bajo coste.

Estos mecanismos los puede implantar una organización o adquirir este servicio del exterior.

Pensamos que lo mejor es contar con una combinación de ambos. La organización ha de implantar un mecanismo o proceso y además ha de alimentarse de servicios exteriores en la medida que le supongan una reducción de costes.

IVIV Mecanismos que faciliten la informaciónMecanismos que faciliten la información


Teléfono, solicitudes, correo, fax, informes tipo carácter (texto fijo) mayor rigidez

Teléfono, solicitudes, correo, fax, informes tipo carácter (texto fijo) mayor rigidez

ANTIGUOS sistemas de obtención y recopilación de información,

NUEVOS sistemas de obtención y recopilación de información,

Obtención de datos en tiempo real (Internet) Nuevas tecnologías de la información,

interconexión

Obtención de datos en tiempo real (Internet) Nuevas tecnologías de la información,

interconexión

ABANDONAR

APOSTAR



La distribución de información económica:La distribución de información económica:

La evolución que han experimentado los

sistemas de información contable a lo largo del

tiempo no puede ni debe separarse del

desarrollo paralelo de las tecnologías de la

información. Protocolos: (http:// , ftp://, pop3)

Formatos: (HTML, PDF, EXCEL, RTF, XML,

XBRL). Estás tecnologías han puesto a

disposición de los diseñadores de sistemas de

información los medios para que los distintos

decisores puedan ver cubiertas sus

necesidades informativas cada vez más

exigentes.


Hay que redefinir los mecanismos empleados para transmitir la información financiera pasando de los tradicionales informes escritos a técnicas digitales de distribución, intercambio y análisis de la información. Auparse a las nuevas tendencias de integración del reporting interno y externo.

Hay que redefinir los mecanismos empleados para transmitir la información financiera pasando de los tradicionales informes escritos a técnicas digitales de distribución, intercambio y análisis de la información. Auparse a las nuevas tendencias de integración del reporting interno y externo.

•Integrar información procedente de diversas fuentes (los agentes software fusionen información heterogénea)•Navegabilidad en la información, interconexión de Bases de Datos•Concepto de Información a la carta•Normalización internacional (regulación “IAS” International Accounting Standards )•Homogeneización de formatos y contenidos (XBRL) o Lenguaje Digital de los Negocios, que va a permitir, Preparar, Publicar, Convertir, Intercambiar y Analizar información financiera.

Hay que incrementar la Utilidad de la Información:Hay que incrementar la

Utilidad de la Información:

Abarcar una oferta más amplia y no quedarse exclusivamente en la Información financiera. (Comentarios, estrategia, información de carácter operativo, previsional, accionarial, sistemas de retribución, etc...)

Abarcar una oferta más amplia y no quedarse exclusivamente en la Información financiera. (Comentarios, estrategia, información de carácter operativo, previsional, accionarial, sistemas de retribución, etc...)


Operaciones del

Negocio

InformesFinancieros

Internos

InformesFinancierosExternos

Análisis de Inversiones yFinanciación

XBRL Informe sobreactividad del negocio

XBRL para programas de auditores

XBRL para contabilidadgeneral: Informe sobre registros contables

Hoy XBRL para Informes Financieros

XBRL para archivosde impuestos

XBRL para reguladoresde archivos


Compañías, Acreedores, Bancos Socios Comerciales Contables de Gestión Auditores Vendedores Software Distribuidores y Editores de Información Inversores ReguladoresAnalistas

Compañías, Acreedores, Bancos Socios Comerciales Contables de Gestión Auditores Vendedores Software Distribuidores y Editores de Información Inversores ReguladoresAnalistas

Participantes o Jugadores

PROCESOS

PRESENTE Y FUTURO DEL “ XBRL ”



Definir qué información o variables se van a considerar a efectos de medir el riesgo de insolvencia para un crédito comercial con un cliente y estudiar el nivel de actualización de la misma.

PROVEEDOR DE INFORMACIÓNPROVEEDOR DE INFORMACIÓN Centinela o servicio de alertas de sociedades (on line)

Incidencias judiciales de sociedades (on line)

Incidencias, aplazamientos en pagos (on line)

Vinculaciones de la sociedad y sus socios

Calificaciones crediticias (on line)

Rating de empresas por sectores, tamaños, regiones (on line)

Suministro de las cuentas anuales (on line)

Investigación de la sociedad (off line)

Indicadores fundamentales de análisis contable (on line)

Actos societarios (on line)

Información sectorial (on line)

Garantías de la sociedad (Bienes muebles e inmuebles)

Concretando un poco más...Concretando un poco más...

Elegir ¿? los proveedores de información y qué información van a suministrar >>> Es necesario que sea información relevante y efectiva.


+

VENTAJASVENTAJAS

Esto aportará agilidad y seguridad en procesos de circulación cash flow

Tener clasificados a todos los clientes por riesgo “diversificar”

Reducir morosidad

Alimentar Dpto. Comercial y MK para acciones

CREDIT MANAGER(experiencia)

TÉCNICAS SCORING

FUENTES OPTIMASDE INFORMACIÓN

LA POLÍTICA DE CLIENTESLA POLÍTICA DE CLIENTES


• Factores externos

- Usos mercantiles del sector periodo de descuento, aplazamiento, pronto pago, etc

• Factores internos

- Concesión de crédito- Montante máximo

Proceso automático en operaciones rutinarias que requieren < información

Evaluación personal en operaciones importantes > información


Lo ideal es tener un proceso automático de concesión de crédito y evaluación personal en las operaciones más importantes. En función de la operación necesitaremos una mayor o menor información para decidir, esto aportará a la empresa tanto agilidad como seguridad en la gestión de sus ventas.

En la elaboración del proceso automático el Credit Manager jugará un papel fundamental aportando su experiencia.

El poder tener clasificados a todos sus clientes en función del riesgo va a servir de potencial estratégico no solo para reducir su morosidad sino también para aportar una información fundamental al Dpto. Comercial y MK para emprender acciones y políticas de ventas.

La política de clientes está parcialmente determinada por factores externos, el periodo de descuento, de aplazamiento de pago, y descuento por pronto pago, vienen generalmente definidos por los usos mercantiles del sector, por tanto, las únicas decisiones que puede adoptar la empresa hacen relación a la concesión de crédito y al montante máximo del mismo.

Aquí por tanto debe entrar:

- la experiencia y saber hacer del Credit Manager- fuentes de información optimas- junto con las técnicas de Scoring .





IV

V

VIVI


Sistemas de calificación de clientes “Scoring”Sistemas de calificación de clientes “Scoring”

Variables de AnálisisVariables de Análisis



PASOS EN LA ELABORACIÓN DE UN SCORINGPASOS EN LA ELABORACIÓN DE UN SCORING

V Sistemas de calificación de clientes “Scoring”

1 Definición concepto de cliente fallido

2 Selección de muestras

3 Determinación de los factores discriminantes

4 Segmentación de la cartera

5 Análisis Univariante

6 Análisis correlaciones

7 Desarrollo modelos

8 Pruebas de consistencia

9 Calibración Scorings/Ratings


ALGUNOS SISTEMAS DE CALIFICACIÓN DE CLIENTES, METODOLOGÍAS DE SCORING

DESARROLLO DE HERRAMIENTAS PARA CALIFICACION

1 Definición concepto de cliente fallido:En primer lugar y antes de comenzar con el análisis, se deberá definir lo que a partir de este momento se deberá considerar como cliente en default, o cliente no deseado. Esta definición afectará a todo el desarrollo posterior, por lo que deberá ser consensuada y generalmente aceptada en el sector de actividad donde nos encontremos.

2 Selección de muestras: (Fase fundamental en modelos de scoring de riesgo insolvencia)Como punto de partida habrá que seleccionar las muestras necesarias para el posterior análisis. Estas muestras deberán contener un número significativo tanto de clientes buenos como malos, si no conseguimos que sean muy representativas de la población objeto de análisis, los esfuerzos posteriores serán vanos.

3 Determinación de los factores discriminantes:Como paso inicial del desarrollo metodológico y utilizando los resultados del análisis de las fuentes de información, obtenido en la fase de diagnóstico y elección de fuentes, se seleccionarán aquellas variables o factores (cualitativos o cuantitativos) considerados como relevantes para los modelos de decisión en cada uno de los distintos segmentos de clientes.



4 Segmentación cartera:En cada una de las actuales líneas de negocio de la entidad, será muy importante la identificación de colectivos homogéneos de comportamiento por sectores, tamaño etc..., que permitan el desarrollo de modelos específicos. De este modo se conseguirá incrementar el poder predictivo de los mismos.

5 Análisis Univariante:Para cada unos de los factores señalados como discriminantes se deberá analizar la distribución de la población, respecto del mismo, y su poder predictivo, respecto de la variable mora, para estimar la conveniencia de su inclusión o no en los modelos a desarrollar.

6 Análisis correlaciones:Una vez que un factor es considerado como relevante, será necesario establecer la correlación con el resto de factores para evitar que por ello no aporten valor a los modelos de decisión.

7 Desarrollo modelos :Una vez se han seleccionado los factores definitivos que formarán parte de los distintos scores, se aplicarán distintas técnicas de regresión para la obtención de aquellos modelos que mejor poder predictivo arrojen. En el caso de no poderse desarrollar modelos estadísticos se utilizarán otras técnicas para la asignación de pesos a los factores discriminantes.

El modelo no tiene que ser cerrado, puede fucionar a varios niveles de parametros o variables.



8 Pruebas de consistencia:Antes de la implantación de un modelo se deberán realizar la pruebas de consistencia necesarias, para garantizar la eficacia y validez de este. Estas pruebas pretenden evitar que los modelos obtenidos de las muestras seleccionadas, no sean aplicables a la población, o que entre la población de desarrollo y la actual existan diferencias significativas que invaliden su aplicación. (Validación en la población actual, en casos reales)

9 Calibración Scorings/Ratings:Una vez obtenidas las calificaciones de los clientes, estas deberán llevar asociadas unas probabilidades de incumplimiento (nivel de significación). En una primera parte esta etapa se determinará la (Expectativas de frecuencias de Fallo) correspondiente a cada calificación. En función de las técnicas utilizadas para los modelos de calificación las técnicas de calibración también serán distintas pero lo que han de controlar son las desviaciones sobre el nivel aceptado de error.

En una segunda parte hay que escalar el resultado del score del modelo en unas probabilidad de mora o diferentes niveles de riesgo de insolvencia de clientes.



Algunas Metodologías utilizadas por compañías de información on line parainferir o alertar de la insolvencia empresarial:

Análisis multivariante, contamos con varias variables para cada elemento estudiado

ANÁLISIS DISCRIMINANTEANÁLISIS DISCRIMINANTE

•Detectar si hay diferencias significativas entre grupos en base a unas variables

•Técnica estadística multivariante

•Coeficientes de ponderación fijos

•Muy utilizada en modelos de predicción de quiebra

•Se divide la muestra en 2 grupos, 1º extrae la función, 2º test de validación

REGRESIÓN LOGÍSTICAREGRESIÓN LOGÍSTICA

•Predice una probabilidad continua (0,1) de insolvencia

•Técnica estadística multivariante

•Coeficientes de ponderación fijos

•Análisis de factores individuales

•Variable dependiente cualitativa

•Permite escalar, suavizar y calibrar la salida y una mejor explicación de la misma

REDES NEURONALESREDES NEURONALES

•Tratan de reconocer patrones de comportamiento en función de variables de entrada.

•Presentan un fase de aprendizaje con ejemplos, que ajusta el modelo.

•Internamente: modelos matemáticos que minimizan error (mucha interconexión)

•Razonamiento Inductivo más que deductivo

•Pesos sinápticos variables

•Sistemas computación que no se programan inicialmente



1 Análisis discriminante (concesión de tarjetas crédito) Analizar si existen diferencias significativas entre grupos de componentes respecto a un conjunto de variables medidas sobre los mismos para, en el caso de que existan, explicar en qué sentido se dan y proporcionar procedimientos de clasificación sistemática de nuevas observaciones de origen desconocido en uno de los grupos analizados.Las variables han de ser cuantitativas. Permiten descubrir que variables discriminan o si son determinantes en la insolvencia empresarial o morosidad, proporcionando reglas de clasificación óptimas para nuevas sociedades que a priori no sabemos si cumplirán o no.Introducir Ejemplo

Función discriminante:

2 Regresión Logística

La variable dependiente cualitativa, con respuesta cualitativa y normalmente dicotómica es decir, 2 valores posibles (empresas solventes, insolventes) . No necesariamente se exige que las variables clasificadoras sean cuantitativas, ya que permite incluir variables cualitativas introduciendo tantas variables artificiales dicotómicas como número de respuestas posibles -1.

Permite analizar el poder explicativo (contribuciones) de cada factor a la morosidad. Otra forma de introducir variables cualitativas es si podemos conseguir una interpretación cuantitativa de la misma o sea, convertirla en cuantitativa por Ej: Variable incidencias (de lo social, hacienda, ejecutivos, hipotecarios) al contar en este caso con los importes podemos elaborar un ratio importe/acreedores que nos convierte la variable en cuantitativa. Otra opción es incluirla con 2 valores posibles (0,1) no tiene incidencia y presenta incidencias.

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El signo de los coeficientes de cada factor siempre será el mismo e indica la relación de cada variable independiente con la morosidad o insolvencia.

A la hora de crear Scoring hay que tener en cuenta que un modelo que requiere la introducción de muchos datos detallados o específicos puede aportar problemas al mismo, para casos reales donde la variable o fuente de información no siempre está disponible a tal nivel de detalle, por tanto, la variable no cumple el requisito de la generalidad en la población.

La idea es construir modelos que eviten perturbaciones en la predicción por no presentar valores una de las variables elegida como significativa, ya sea, por no disponer de ella en algunos casos reales concretos o por no presentar valor para una observación específica.Un modelo que solo atendiese al rigor estadístico y no tenga en cuenta la facilidad de comprensión y el sentido económico que requieren aquellas personas dedicadas a actividades diarias de la gestión de crédito, corre el riesgo de devolver resultados contraintuitivos por anomalías de los datos muestrales.

Función de la Regresión Logística:

Este modelo aporta poder predictivo, devuelve valores comprendidos entre (0 y 1) y aplicado al caso de la insolvencia empresarial un valor de 0.68 una probabilidad de insolvencia del 68 % para uno, dos, etc.. años vista, dependiendo de la muestra elegida.

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3 Redes Neuronales

Su nombre deriva de sus paralelismos con el sistema nervioso y cerebral de los seres vivos. Se definen como sistemas de procesamiento de información que constan de un número de procesadores simples “neuronas” muy interconectados distribuidas en capas mediante lo que se denomina arquitectura de la red.

Su inconveniente principal es la dificultad de analizar su proceso de razonamiento. En modelos complejos no puede proporcionar explicación de cómo se ha llegado a la solución, a esto se le llama efecto caja negra (el proceso de razonamiento y solución es complejo o desconocido solo se conoce la relación causa/efecto), aunque esto últimamente se esta superando haciendo cada vez la caja más trasparente permitiendo construir teorías de comportamiento.

Se han aplicado para fines muy variados (OCR: Reconocimiento óptico de caracteres ), por lo que intentaremos centrarnos en sus aplicaciones en el campo del Riesgo de crédito o insolvencia empresarial.

En este caso contamos con variables de entrada y variables de salida, predictores y criterio.

Los tipos de redes RNA que más nos interesan son los Asociadores de Patrones: tratan de conseguir que la presentación de un patrón de entrada provoque la recuperación del patrón de salida con el que se asoció durante la etapa de aprendizaje del modelo. La arquitectura más utilizada para estimar la insolvencia es el perceptron multicapa.



La diferencia fundamental entre La red neuronal y un modelo de regresión está en el:

no tener que modelizar cuantitativamente sino sólo intuitivamente la situación del mundo real a estudiar es capaz de representar relaciones mucho más complejas la forma en que el modelo aprende, esta es la propiedad más llamativa y lo que le confiere las características de flexibilidad y adaptabilidad. Aquí es donde se configuran los pesos sinápticos coeficientes de ponderación en los modelos de regresión. en su grado de tolerancia al ruido (errores) Ej: Balances descuadrados, maquillados.



En cuanto a aplicaciones en Análisis de riesgos y concesión de crédito (a partir de los 90) los sistemas funcionan suministrando como variables de entrada indicadores económico - financieros y obteniendo como respuestas de salida escalas de riesgo o calificaciones de las empresas del tipo buena/ mala/ incertidumbre, duda.

Algunos expertos han realizado estudios comparativos en el campo de la predicción de quiebra comparando los modelos estadísticos con las Redes Neuronales concluyendo el mejor comportamiento de estas últimas en la predicción e incluso llegando en algunos casos concretos a predecir porcentajes bastante altos de las quiebras de una cartera de clientes específica.

Los estudios sobre redes en el área financiera con información contable van encaminados a clasificar y predecir insolvencia de empresas.

En cuanto a si éstas clasifican o predicen mejor que los modelos estadísticos, los resultados no son concluyentes las ventajas e inconvenientes se encuentran equilibradas. No deben aplicarse en aquellos casos en los que la solución algorítmica es eficiente, es decir, problemas de cálculo aritmético o lógico que los ordenadores tradicionales resuelven bastante bien. Tampoco la combinación de ambas técnicas Análisis Discriminante Redes, refuerza en gran medida los resultados.

Las redes son más recomendadas para tipos de decisiones no estructuradas y de nivel estratégico o de gestión donde, el tipo de relaciones causa / efecto son complejas, es decir, en situaciones donde los procesos de razonamiento para llegar a una solución son complejos, desconocidos o difusos. Ej: cotizaciones de valores.



Conclusión: elijamos una u otra metodología a efectos de implantar un sistema automático de Rating para conceder crédito, lo que en particular debe de controlarse del modelo es sobre todo, dentro de la probabilidad de fallo, el coste de clasificar una empresa Sana como Insolvente (coste por menor ventas) y el coste de clasificar a una insolvente como sana (coste por insolvencia).

A priori, anteponer uno sobre otro en importancia, dependerá del volumen de la operación y de la acepción al riesgo y política de concesiones de la compañía que lo implanta.

Estos costes de una mala clasificación se pueden estimar y cuantificar de antemano, entraríamos por tanto en el concepto de la “Pérdida Esperada o Potencial”, hecho que va muy en consonancia con las directrices de BASILEA II (Comité de Supervisión Bancaria), foro internacional de expertos compuesto por altos representantes de los Bancos centrales de los miembros que lo componen (España desde Enero del 2001). Da recomendaciones en cuanto al tratamiento del riesgo bancario. Basilea II su objetivo es adecuar mejor los requerimientos de capital al riesgo de crédito de las entidades.

Estos modelos, ya sean externos o internos, permiten un control corporativo del riesgo permitiendo estimar la volatilidad respecto a la mora de la cartera de clientes y la diversificación de la misma.





IV

V

VI

Fuentes de información y mecanismos

Sistemas de calificación de clientes “Scoring”

Variables de Análisis



Tanto para modelos de Scoring como Modelos de Atributos para clientes nuevos o clientes de cartera.

VARIABLES CUANTITATIVAS Nivel de endeudamiento: (Acreedores l/p + Acreedores c/p) / (Fondos propios + Ingresos distribuir + Provisiones para riesgos y gastos) Composición del endeudamiento: Acreedores l/p / Acreedores c/p Fondo de maniobra / Inversión: (Activo circulante - Acreedores c/p) / Inversión Disponibilidad: Tesorería / Acreedores c/p Test-ácido: (Deudores + Tesorería + Otro activo circulante) / Acreedores c/p Solvencia: Activo circulante / Acreedores c/p Garantía: Inversión / (Acreedores c/p +Acreedores l/p) Recursos Generados / Total acreedores: (Resultado del ejercicio + Dotación amortizaciones inmovilizado + Variación provisiones de tráfico + Variación provisiones financieras) / (Acreedores a l/p + Acreedores a c/p) Rotación del activo de explotación: Ingresos explotación / (Inversión media - Otro inmovilizado neto medio - Otro activo circulante medio) Rotación de existencias: (Consumos explotación + Otros gastos de explotación + Gastos de personal + Dotación amortización inmovilizado) / Existencias medias Rotación de derechos de cobro: (Ingresos de explotación +/- Variación deudores) / Deudores medios Rentabilidad económica de explotación: Resultado neto de explotación / (Inversión media – Otro inmovilizado neto medio - Otro activo circulante medio) Margen: Resultado neto de explotación / Ingresos de explotación Rentabilidad económica total: (Resultado antes de impuestos + Gastos financieros) / Inversión media

VI Variables de Análisis


Rentabilidad financiera: Resultado del ejercicio / Fondos propios medios Coste del endeudamiento: Gastos financieros / (Acreedores a c/p medios + Acreedores a l/p medios) Incidencias: Importe Incidencias / Importe Acreedores Plazo medio de Cobro Plazo medio de Pago Ampliación - Reducción de capital Evolución de ventas en términos reales Evolución de Empleados Bº distribuido Bºno distribuido Riesgo Sector Riesgo País Productividad: (Cifra de Ventas + Otros Ingresos - Con. de Expl.- Otros Gastos de Expl.) / Gastos Personal Consumo medio cliente antiguo Aplazamientos de clientes: (Importe facturas devueltas) / Compras anuales)

VARIABLES CUALITATIVAS

Fecha de constitución Tienen certificación de calidad Audita cuentas Dimensión Forma social Retraso en la presentación de cuentas al Registro: >, <1año desde fecha de cierre de ejercicio

VI Variables de Análisis


ANEXOANEXO FUENTES Y BIBLIOGRAFIA DE INTERESFUENTES Y BIBLIOGRAFIA DE INTERES

FUENTES:

* Fondo Documental “Partida Doble”

* Gestión Económico Financiera del Circulante, Ediciones Pirámide SA

* Publicación: Credit Management

* Asedie (asociación multisectorial de la información)

* Salvador Figueras, M(2000): "Modelos de regresión con respuesta cualitativa: regresión

logística”

* Luís M. Molinero (2001): “Regresión Logística II”

* Enrique Bonsón Ponte (2000) “Un lenguaje para el Reporting Digital”

* Zachary Coffin (2000) Director de Relaciones con empresas de XBRL.org

* Metodología de scoring axesor

* Visuta, B. (1998) Análisis Estadístico con SPSS para WINDOWS (Vol II. Análisis Multivariante). Mc-Graw Hill.

* Serrano Cinca, C (2000): "Las redes neuronales artificiales” ; “Aplicaciones de Redes Neuronales en contabilidad y finanzas”

* Deboeck y Kohonen (1998)

Documents

Cómo mejorar la calidad de su cartera de clientes: Actualización de técnicas y servicios de información. Madrid, 19 de Noviembre del 2001