Banco Columbia

Con 40 años de trayectoria en el mercado financiero, Banco Columbia es una entidad de capitales privados 100% nacionales. Cuenta con 82sucursales en las principales ciudades de la Argentina, 852 empleados y una cartera de más de 650.000 clientes y 1.000 millones de pesos en portfolios.

Necesidad de negocio

Frente al desafío de un incremento en las tasas de morosidad, la gerencia de Riesgo del Banco Columbia buscaba implementar un “Motor de Decisión con Modelos Predictivos” que le permitiera automatizar la originación y gestión de todo al abanico de productos que ofrece, manteniendo el riesgo acotado pero maximizando, al mismo tiempo, el valor de cada cliente.
El motor debía también contemplar las diferencias en los dos modelos de ventas del banco: sucursales y stand/retail.

Previo a incorporar las soluciones de BeSmart, el banco trabajaba con un software de desarrollo in house que no permitía actualizar con rapidez las políticas de créditos como pretendían hacer con el motor de decisión.

Sobre la solución

El Motor de Decisión fue desarrollado sobre IBM SPSS Modeler, luego de que el banco analizara el abanico de opciones en el mercado y se decidiera por la de BeSmart, dado que era la única que les permitía desarrollar modelos predictivos y definir estrategias que los utilizan en tiempo real mediante una interfaz visual.

Esta facilidad combinada con el uso de la metodología CRISP-DM y las plantillas de mejores prácticas para riesgo crediticio permitía la implementación en plazos muchísimos menores al resto, y con un costo de adquisición inferior.

El modelo se implementó en 6 meses contemplando el proceso de licitación, la compra de los servidores y la puesta en marcha del motor de decisión con las políticas del banco.

Resultados

El banco puede ahora administrar más eficientemente la admisión para nichos específicos, personalizar los procedimientos de verificación manual, conectarse directamente con los proveedores de informes crediticios, parametrizar con mayor ductilidad las campañas y asignar automáticamente los límites en función del producto, riesgo y pertinencia de los datos del cliente.

Entre los beneficios de la implementación se cuentan el incremento de la velocidad en el procesamiento de las solicitudes, disminución de los costos administrativos, mayor exactitud del proceso de evaluación, suscripción y supervisión de algunos créditos sin necesidad de presentación de documentación respaldatoria y predicciones más precisas de las pérdidas potenciales.

Con IBM SPSS Modeler, el banco redujo los niveles de riesgo e incrementó la eficacia del proceso de recuperación, optimizando de esta manera la relación riesgo-rentabilidad.

A más de un año de la implementación de esta solución, Banco Columbia registró una reducción de los índices de morosidad, además dispone de mayor información para desarrollar y recalibrar los modelos predictivos y generar una mejora continua al proceso crediticio en su conjunto.

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