El Crédito Responsable

El crédito responsable

Desde hace años, en la República Dominicana la banca está utilizando nuevas herramientas de análisis y seguimiento de riesgos que en gran medida han hecho posible la democratización del crédito en el país.

Hasta recientemente, estas herramientas eran del dominio solamente de algunos genios que trabajan en los burós de crédito y los departamento de riesgos y crédito de nuestros bancos, pero últimamente la más conocida de ellas, el "score" o puntaje de crédito ha hecho su debut público.

¿Qué tan genio había que ser para entender los nuevos instrumentos? Tomemos, por ejemplo, la definición que la Ley 288-05 de los burós de crédito, da a los sistemas de "puntaje" crediticio: "una metodología que se basa en modelos de tipo probabilísticos, matemáticos y econométricos, que tratan de medir una serie de variables y datos con la finalidad de obtener información valiosa para la toma de decisiones crediticias, aplicando evaluaciones actuariales estadísticas por medio de programas informáticos especializados retrospectivo y de tendencia inferencial para tal fin."

Quien lo lee, no lo entiende. Tocaría leerlo varias veces para llegar a lo siguiente: un "score" de crédito es un punto numérico que trata de representar el nivel de riesgo futuro que un deudor representa para una entidad. ¿Qué es "riesgo"? Para estos fines digamos que es la probabilidad de que ese deudor, o cliente, deje de cumplir o honrar sus compromisos (por ejemplo, el pago de su tarjeta de crédito), en la forma que se había establecido originalmente.

En resumen, un "score" no es más que la aproximación, imperfecta e incompleta, de nuestra "calificación" de qué tan buen crédito seremos para una entidad de intermediación financiera.

¿Cómo es que estos modelos trabajan? El tema va más allá del espacio de este escribidor, pero simplifiquémoslo de esta forma: existen clientes "buenos" (los que nunca se atrasan) y clientes "malos" (los que se han atrasado). Un modelo de score crediticio identifica cuáles son las características de cada uno de estos clientes, de tal forma que sirvan como base para determinar el perfil de riesgo de nuevos clientes.

Simplificándolo, imaginemos lo siguiente: en un análisis estadístico, resulta que el 80% de los clientes que estaban copando el 100% de sus límites de crédito en sus tarjetas eventualmente caían en mora.

Mientras tanto, de los clientes que sólo copaban 50% de sus límites, menos de un 10% terminaba en mora. Sin tener que ser un modelo estadístico, dada esta información, el sentido común nos llevará a la conclusión de cuáles son los clientes más y menos riesgosos al momento de dar un crédito.

Cada banco tiene su propio sistema de puntaje y, cada vez más, algunos están comprando estos "scores" de los burós de crédito mismos. Conocemos de dos: Caltec Score Predictivo de Data Crédito y TuScore de TransUnion.

En su cuenta de Twitter, el gerente general de TransUnion describe su modelo de puntaje de la siguiente forma: "Tu Score es un modelo estadístico de riesgo de crédito que calcula la probabilidad de incumplimiento FUTURO de pago del consumidor dominicano." Agrega que el sistema fue desarrollado en el 2011, evaluando el comportamiento de crédito de 1,200,000 dominicanos y utilizando 48 meses de información.

El sistema de TransUnion otorga puntos en una escala de entre 408 y 713 puntos. "Cuanto más alto es Tu Score, menor es el riesgo" apunta Trans Union y agrega: "Cuando Tu Score está entre 693-713 puntos, la probabilidad de incumplimiento es de 1.6%", mientras que si tienes un puntaje en el rango inferior (408-458), el riesgo es de que las probabilidades de que incumplas suben a... ¡un 98.5%!

Aunque no tenemos igual detalle o explicación por parte de Data Crédito, en su caso, el puntaje oscila en una escala de 150 hasta 950 puntos, estableciendo que a mayor el puntaje, mejor riesgo somos para las entidades financieras (ya

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