7 pasos para automatizar la evaluación crediticia manual
La evaluación crediticia manual cumple una función importante en el proceso de aprobación de créditos, sobre todo para solicitantes con situaciones financieras inusuales o complejas.
Sin embargo, consume tiempo y aumenta los costos tanto para los prestamistas como para los solicitantes.
Los avances en datos y plataformas permiten automatizar gran parte de la aprobación de créditos. Esto reduce el trabajo manual. En este artículo, explicamos cómo elegir un motor de reglas e implementar reglas para agilizar el proceso de aprobación.
1. Identifique y documente las reglas vigentes que se aplican manualmente en la evaluación crediticia
Para empezar a automatizar la aprobación de créditos, identifique y documente las reglas que se aplican en la evaluación crediticia manual. Incluya los criterios para evaluar el historial crediticio, los ingresos, el nivel de deuda y otros factores que inciden en el perfil crediticio. Una documentación clara facilita la comprensión de las reglas y su incorporación a un sistema automatizado.
2. Clasifique y priorice las reglas
Una vez documentadas, agrupe las reglas según su importancia y relación con los resultados de aprobación. Así podrá decidir cuáles implementar primero y cuáles modificar o reemplazar durante la automatización.
3. Elija un motor de reglas adecuado para sus necesidades
Con las reglas definidas y priorizadas, elija un motor de reglas que pueda procesar y evaluar sus criterios. Considere la facilidad de integración, la capacidad para operar a mayor escala, la adaptación a cambios regulatorios y estándares del sector, y el manejo de reglas y condiciones complejas.
4. Implemente las reglas en el motor seleccionado
Después de elegir el motor de reglas, convierta las reglas documentadas al formato que utiliza. Prepare pruebas, valide los resultados y confirme que las reglas funcionen según lo previsto antes de avanzar.
5. Integre el motor de reglas en el proceso de aprobación de créditos
Una vez que haya implementado las reglas en el motor de reglas, intégrelo en el flujo de aprobación de crédito. Incluya la recopilación y el análisis de datos pertinentes, como puntajes de crédito, comprobantes de ingresos, estados de cuenta bancarios, historial laboral y otros datos financieros. El motor evalúa la solvencia crediticia del solicitante según las reglas establecidas.
6. Asegure la calidad y precisión de los datos
La automatización depende de que los datos sean correctos. Use herramientas para depurar y validar los datos, y realice auditorías periódicas para detectar y corregir errores o discrepancias.
7. Supervise y actualice las reglas continuamente
Mantenga las reglas al día para que sigan siendo pertinentes y eficaces. Incorpore nuevas fuentes de datos, ajuste la lógica del motor de reglas y vuelva a evaluar los factores utilizados para determinar el perfil crediticio.
En resumen, al elegir un motor de reglas adecuado e implementar las reglas que hoy se aplican manualmente, los prestamistas pueden agilizar el proceso de aprobación de créditos y mantener la calidad y precisión de las decisiones. Este enfoque permite avanzar de forma práctica hacia un sistema automatizado y beneficia tanto a los prestamistas como a los solicitantes.
Preguntas frecuentes
¿Qué reglas de evaluación crediticia conviene automatizar primero?
Comience por reglas de alto volumen con datos de entrada claros y resultados consistentes, como las verificaciones de elegibilidad o los umbrales sencillos de capacidad de pago. Mantenga las excepciones que dependan del criterio profesional o de evidencia incompleta bajo revisión de un analista de crédito capacitado hasta que pueda definir los criterios, registrar el motivo de la derivación y probar la política con solicitudes reales.
¿Cómo definir el umbral para derivar una solicitud a evaluación manual?
Defina los criterios de derivación en función de una incertidumbre concreta o de evidencia faltante, no de un puntaje aislado. Use el volumen de solicitudes y la capacidad del equipo para determinar el rango de derivación. Después, compruebe si el analista de crédito puede obtener información que cambie el resultado. Un rango demasiado estrecho puede dejar fuera casos complejos, y uno demasiado amplio puede volver a generar la cola que buscaba reducir.
¿Cómo probar las reglas de crédito automatizadas antes de ponerlas en marcha?
Vuelva a procesar solicitudes históricas con las reglas propuestas y compare las decisiones y sus motivos con las reglas aprobadas. Pruebe cada umbral, los valores límite, los datos faltantes o contradictorios y todas las rutas de derivación. Analice también los resultados en los grupos de solicitantes pertinentes para detectar diferencias inesperadas. Las pruebas con datos históricos no permiten prever el desempeño futuro, por lo que conviene mantener una revisión controlada de las decisiones reales después de la puesta en marcha.
¿Con qué frecuencia conviene revisar las decisiones de crédito automatizadas después de su puesta en marcha?
Durante el período inicial, revise semanalmente las tasas de aprobación, las derivaciones, los datos faltantes y las decisiones modificadas por los analistas de crédito. Cuando los resultados se estabilicen, hágalo al menos una vez al mes. Siga los resultados de pago a medida que se conozcan, ya que las primeras cifras de aprobación no indican si se mantiene la calidad crediticia. Adelante la revisión si hay cambios importantes en las reglas, las fuentes de datos o el perfil de los solicitantes.
¿Qué criterios usar para elegir una plataforma de lógica de decisión y comparar sus costos?
Compare el costo total de operación, incluida la integración, las licencias, los cambios en las reglas, las pruebas y el tiempo del equipo necesario para mantenerlas. Compruebe que la plataforma admita las tablas de decisión o los conjuntos de reglas que requiere su política, ofrezca al equipo el historial de revisiones y los resultados de las pruebas, y sea compatible con sus conexiones de datos actuales. Una licencia de bajo costo puede resultar más cara si cada cambio de reglas requiere desarrollo especializado.
