Adelantarse a los resultados es probablemente el sueño de toda empresa, poder tomar decisiones basadas en datos que traigan beneficios reales y a prueba total de riesgos. Esto pudiera sonar como una utopía para la industria bancaria pero es posible con nuestro modelo predictivo, el cual especialmente puede ser implementado para disminuir el riesgo de mora.
Este tipo de modelos no hace más que un análisis, como lo explica Google Cloud: “El proceso utiliza análisis de datos, aprendizaje automático, inteligencia artificial y modelos estadísticos para detectar patrones que puedan predecir el comportamiento futuro”.
¿Por qué un modelo predictivo para controlar la morosidad?
La morosidad impacta directamente la rentabilidad, la liquidez y la confianza en su entidad financiera. Aplicar aplicaciones de modelos predictivos permite anticipar riesgos, optimizar políticas de crédito y proteger los resultados.
Un estudio reciente reveló que aplicar modelos de alerta temprana basados en variables macroeconómicas —como el PIB, desempleo e inflación— permite anticipar la morosidad con suficiente margen para tomar acciones preventivas. Además, un análisis en el Reino Unido comparó modelos tradicionales y de machine learning contra datos macroeconómicos, mostrando que un algoritmo de árboles de decisión multi-split alcanzó un 95 % de precisión y destacó cómo la inflación y el desempleo son predictores clave.
¿Qué técnicas se usan en estos modelos?
a) Modelos estadísticos clásicos
La regresión logística es uno de los más usados: su fortaleza radica en su interpretación clara y facilidad de implementación. Se alimenta de indicadores financieros clave para estimar la probabilidad de incumplimiento.
b) Algoritmos de Machine Learning
Cuando se dispone de datos más amplios, técnicas como random forest, LightGBM, XGBoost o redes neuronales permiten capturar interacciones complejas y patrones no lineales. Un modelo combinado (ensemble) que incluye LightGBM, XGBoost y módulos locales mejoró significativamente la precisión en predicción de incumplimientos.
También hay propuestas de deep learning, como la combinación de CNN y Transformer, que han demostrado mayor robustez y exactitud frente a modelos tradicionales como XGBoost.
c) Modelos híbridos y basados en macro variables
La combinación de modelos tradicionales con machine learning ofrece un balance ideal entre precisión e interpretabilidad, una mezcla especialmente útil cuando se gestionan riesgos sensibles. Por su parte, el enfoque macroprudencial basado en variables económicas permite a los reguladores anticipar crisis financieras.
¿Cómo funciona el modelo en la práctica?
Un modelo predictivo de morosidad se construye mediante las siguientes etapas:
- Recolección de datos: históricos de clientes, transacciones, indicadores macroeconómicos.
- Procesamiento y selección de variables: identificar factores más relevantes.
- Modelado: aplicar regresión logística, ML o modelos híbridos.
- Evaluación: medir precisión, AUC, recall, F1, etc.
- Interpretabilidad: herramientas como SHAP ayudan a entender qué impulsa las predicciones.
- Implementación y monitoreo: adaptar umbrales de riesgo, evaluar impacto y entrenar continuamente.
Un modelo predictivo para reducir riesgo de morosidad no es solo una herramienta tecnológica: es una ventaja competitiva y un protector de rentabilidad.
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