Algoritmo de Machine Learning para la implementación de un Scoring de pagos en el sistema de cajas municipales - Nuñez Arias, Denis Eduardo (2022)
La gestión de cobranzas juega un rol importante en las empresas del sistema financiero peruano (SFP) porque su efectividad significa maximizar los ingresos y minimizar el gasto de provisiones, es decir, reducir el riesgo crediticio. El SFP está conformado por 5 subsistemas; uno de ellos es el sistema de cajas municipales donde el gasto de provisiones es su mayor preocupación porque su incremento ha sido vertiginoso disminuyendo los ingresos financieros y, además, generando reducción de las utilidades o incluso pérdidas. La falta de cultura de pago, la desinformación, la pérdida o disminución de la fuente de ingresos o la negligencia son causas del no pago en los créditos vencidos y, por consiguiente, del incremento del gasto de provisiones. Una consideración particularmente importante al explorar las cobranzas es la probabilidad de pago. La investigación presentada en este documento se basa en dos metodologías que calculan estas probabilidades: el Scoring de Admisión o de Créditos (SA), que puede usarse al momento de evaluar el otorgamiento de un crédito, y el Scoring de Pagos (SP), que se puede utilizar para identificar los clientes con mayor probabilidad de pago. Este estudio es capaz de predecir la probabilidad de pago de un crédito vencido, lo cual es valioso porque apoyaría los procesos de cobranzas con estrategias más efectivas y toma de decisiones óptimas. Finalmente, en esta investigación se presenta un modelo para la predicción de la probabilidad de pago a través de un Scoring de Pagos. Este algoritmo es una metodología que calcula la probabilidad de que el cliente realice un pago con lo cual se mejorará la priorización de clientes apoyando el trabajo diario de los gestores de cobranza.