Modelos scoring para la evaluación crediticia en la admisión de clientes pospago de una compañía de telecomunicaciones durante el año 2018

• Autor: Evaristo Broncano, Roberto Carlos
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
• Repositorio: UNI-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/27820
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14076/27820
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Evaluación crediticia; Empresas de telecomunicaciones; Análisis de clientes; Credit scoring Planes pospago; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

En 2018, la gerencia de gestión de riesgos de una compañía del sector de telecomunicaciones tomó la decisión de reducir los gastos asociados con el proceso de evaluación crediticia en la admisión de clientes pospago, a través de la implementación de un motor de decisión de políticas de riesgos. Una parte importante en la evaluación crediticia era la realización de consultas en línea a la central de riesgos, para procesar la información del cliente y decidir si aprobar o rechazar la solicitud de obtener una línea pospago, lo cual generaba costos significativos para la compañía. En la implementación del motor de decisión, fue necesario incorporar los modelos scoring desarrollados en la gerencia de riesgos, los cuales se basaron en la regresión logística siguiendo la metodología de Credit Scoring. Estos modelos scoring se enfocaron en los clientes bancarizados por la disponibilidad de información, mientras que el segmento de los clientes no bancarizados siguió el flujo actual. Los resultados obtenidos en términos de capacidad predictiva de los modelos resultaron satisfactorios y ligeramente mejores que los modelos propuestos por las centrales de riesgos, debido al uso adicional de variables propias del sector de telecomunicaciones que la compañía tenía almacenada. Estos modelos se implementaron en el motor de decisión junto con las políticas de riesgos, lo que permitió que el 43% de las consultas se procesaran internamente, lo cual impactó en una reducción en los gastos.