Publicación: Modelo de riesgos para el otorgamiento de microcréditos a personas no bancarizadas
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Resumen en español
RESUMEN: La falta de información con la que cuentan las entidades bancarias sobre el comportamiento crediticio de los clientes que solicitan un préstamo ha llevado a una mala colocación de los recursos por parte de estas organizaciones y al aumento de factores de riesgo para la sociedad como lo es el préstamo informal (gota a gota) y el aumento del hurto en las calles; por otro lado la dificultad de obtener información cuantitativa ha llevado a que las aproximaciones a una calificación de la calidad del cliente se analice en términos de información netamente cualitativa la cual hace difícil la creación de modelos que puedan ser aplicados en el día a día. En este proyecto se propone el desarrollo de un prototipo de modelo de riesgos para el crédito de personas no bancarizadas por medio de técnicas y conceptos de la inteligencia computacional, con la cual se determinarán las calificaciones para los prestatarios, de acuerdo con diferentes factores. Para la determinación de las variables más significativas, y las cuales se utilizarán en el modelo computacional, se realizaron entrevistas y encuestas a diferentes expertos en el área de riesgos financieros. Luego se procedió al desarrollo del modelo el cual permite no solo calcular la calificación crediticia de los prestataritos, sino también las condiciones de pago para cada uno de estos. Se espera que, con este modelo las entidades financieras puedan comenzar a darles la oportunidad a personas de escasos recursos, el acceso al sistema financiero.
Resumen en inglés
ABSTRACT: The lack of information related to the credit behavior of loan applicants has led to a poor resource allocation by financial institutions and the uprise of society risk factors such as informal loans (shadow economy) and street theft. On the other side, the difficulty involved in gathering quantitative data has determined that the analysis and estimation of a person’s credit score is based mainly on qualitative date, which complicates the creation of models to be applied day by day. In this paper, the development of a credit risk model prototype for unbanked people is proposed, applying computational intelligence’s knowledge and techniques. This model will estimate the rating of the borrower using various aspects. To determine the most meaningful variables to be used in the computational model, several financial risk experts were consulted and interviewed. Then the model was developed to calculate not only the borrower credit score but the loan conditions too. It is expected that, using the proposed model, financial institutions can start giving unbanked people access and opportunities to enter the financial system.