Antaño, a la hora de pedir un crédito, un comité de analistas y expertos se reuniría y analizaría todos los datos disponibles sobre la responsabilidad fiscal nuestra o de nuestra empresa, el historial de pagos o impagos, ingresos y cualquier otro elemento que consideraran relevante. A día de hoy, ésto todavía sucede. Pero la aplicación en su lugar de un complejo algoritmo matemático que reducirá todo esto a una puntuación concreta es algo cada vez más frecuente. El sistema se llama scoring (del inglés score, puntuación).
En el momento de pedir un crédito, el scoring requerirá ser alimentado con todo tipo de datos sobre el solicitante, individuo o empresa. Estos van de datos sobre morosidad, la composición accionarial, ratios de liquidez y solvencia, rentabilidad, garantías, plazos, historial crediticio… Si el resultado final se encuentra dentro de un rango aceptable para la entidad crediticia, nos será concedido. De lo contrario, tal vez necesitemos esperar. El scoring no es más que una estimación refinada sobre la probabilidad del solicitante de llegar a devolver un crédito. Pero tiene una ventaja: el sistema aprende y se nutre de información actualizada. En el momento en que nuestros datos mejoren, también puede hacerlo nuestro scoring.
Las entidades financieras aplican este modelo no sólo cuando reciben una petición de crédito, sino también a la hora de preseleccionar clientes. El sistema es muy eficaz cuando hay una buena cantidad de datos disponible y tiene la virtud de ser capaz de refinar sus diagnósticos a partir del análisis de sus propios errores: es un algoritmo capaz de aprender. El uso del scoring no se ha extendido tanto como en EE.UU., donde cada individuo puede consultar constantemente su historial crediticio y conoce en cada momento en qué cifras se está moviendo. Es una cantidad que no avanza si el cliente no ha pedido y devuelto créditos en el pasado. Es decir, otorga buena reputación a quiénes han demostrado solvencia, no a los que han evitado incurrir en una deuda.
Vía | ActiBva
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