Credit Scoring

Mejora del modelo Credit Scoring

Los avances tecnológicos en la gestión de grandes volúmenes de datos presentan nuevos escenarios donde la irrupción del Big Data permite obtener una ventaja competitiva a las grandes empresas. Pentaquark desarrolló, junto a una importante entidad financiera, el diseño y la implementación de un nuevo modelo de scoring crediticio, usando información desestructurada proveniente de redes sociales. Los modelos de scoring tradicionales habitualmente rechazaban clientes por falta de información, al no saber decidir concerteza si eran buenos o malos. Tener información adicional de redes sociales hace que la base sobre la que se tome la decisión sea más amplia e informada y las zonas de grises El objetivo del proyecto se basaba en aumentar la cartera de clientes, mediante el afinamiento del modelo de rating de crédito de alta precisión utilizando información desestructurada que viene de redes sociales. Evitar que algunos clientes sean catalogados como “no aptos” a la hora de recibir un crédito, por falta de información suficiente (falsos positivos o error de tipo II). Por otra parte, la solución debería cumplir estrictamente con los requisitos legales de la nueva RGPD y garantizar la protección y anonimización de los datos. Pentaquark presentó un caso de negocio mediante la implementación de tecnología Big Data, proyectando un escenario de mejora competitiva traducida en un aumento significativo de potenciales clientes. Los procesos de análisis, gestión y corrección se desarrollan desde la herramienta principal desarrollada por Pentaquark. Nuestro sistema aprovecha el potencial de los modelos tradicionales (Curva RAROC, coeficiente GINI, etc…) e introduce mejoras en la elaboración de perfiles de crédito realistas mediante el análisis con algoritmos de machine learning, de datos públicos en redes sociales. Simultáneamente, se elimina cualquier dependencia del uso de información personal. Adicionalmente, debido a los resultados favorables obtenidos, nuestro cliente decidió ampliar el periodo de colaboración conjunta para implementar una herramienta complementaria de detección de fraude, aprovechando la infraestructura tecnológica ya creada por Pentaquark.