How can you customize credit scoring models for different industries?

En mis más de 18 años de experiencia en diferentes sectores, tanto de servicios, como industrias diversas, he podido observar como cada una de ellas identifica y analiza sus propios riesgos y oportunidades que se van volviendo únicos. Por ejemplo, la industria de la tecnología puede tener un alto potencial de crecimiento pero también un alto riesgo de obsolescencia enorme, a veces la misma obsolescencia llega por la oportunidad anticipada de los modelos que ofrece o por que son una réplica remasterizada de la competencia, mientras que otros puede tener flujos de efectivo más estables, no obstante es importante desarrollar modelos de calificación crediticia considerando y equilibrando con el sector y las políticas tales modelos.

No hace muchos años, Los modelos de calificación crediticia, se basaban casi exclusivamente en analizar perfiles individuales de valor basados en los estados financieros, y en algunos reportes de score data, no obstante ahora estos modelos deben ser capaces de simular diferentes escenarios para predecir y balancear traduciendo en cómo se comportaría la calificación crediticia bajo diferentes circunstancias y escenarios. y en este punto la personalización debe reducir la brecha de la incertidumbre al intentar resolver la pregunta. ¿Qué pasaría si la economía entra en recesión? ¿O si el tipo de cambio fluctúa significativamente? ¿O si los cambios medioambientales o sus regulaciones hacen insostenible el modelo del negocio al largo plazo?

Un modelo de calificación crediticia, bajo todo punto de vista en la actualidad debe ser dinámico y apoyado al 100% en Los modelos de aprendizaje automático y de inteligencia artificial, pues resultan útiles para analizar grandes cantidades de datos y detectar patrones circunstanciales, que pueden no ser evidentes para los humanos. Estos modelos pueden ser entrenados con datos históricos para predecir las calificaciones crediticias futuras, realizar muchísimas más iteraciones, con los que el cálculo o estimación puntual y básico se volverían cosa de épocas del ábaco y la regla de cálculo.

Los modelos de calificación crediticia pueden suponer un un desafío debido a la diversidad de mercados y culturas en los que opera una empresa, entre más diverso, multicultural, vulnerable o riesgoso, puede constituir una necesidad de adaptar su modelo crediticio al entorno, si existe una alta probabilidad de éxito en el país, muchas empresas, tienen modelos muy rígidos y probados en mercados mucho mas regulados o mas estables pero al aterrizar en entornos como latinoamérica con serios vacíos, zonas grises en sus legislaciones, inestabilidad jurídica, los modelos deben contar con coberturas mas adaptables y con umbrales de riesgo mas fluidos y cambiantes, acordes a cada cambio sutil en sus entornos.

During my tenure in financial services, I led a project to enhance our credit risk assessment using the CHAID algorithm. Analyzing borrower data, I customized the model to our organization's needs, refining parameters and incorporating industry expertise. This customization enabled us to establish clear risk thresholds and guidelines, improving transparency and consistency in lending decisions. Through collaboration with stakeholders, the CHAID model became a cornerstone of our risk management, driving better lending practices and portfolio performance.

(a) Employing dynamic weighting of variables within credit scoring models allows for adjustments based on the relative importance of different factors within each industry context. In my role, I implemented dynamic weighting techniques that automatically adjusted the significance of data variables based on industry-specific risk profiles. For instance, in the hospitality sector, we assigned greater weight to variables such as occupancy rates during peak seasons, reflecting the sector's seasonal revenue fluctuations (b) Segmenting industries based on their risk profiles allows for the creation of tailored credit scoring models that address the unique characteristics & challenges of each sector.