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AIS Group ha reforzado su suite de soluciones orientada a reducir la morosidad de la Banca que, de acuerdo con el último informe de la Autoridad Bancaria Europea (EBA), debe ser una de las grandes preocupaciones de las entidades europeas. Las instituciones buscan implantar soluciones como las que ofrece la compañía AIS Group con el fin de captar “riesgo bueno” que les permita reducir el volumen de morosidad y aumentar la calidad y el valor de sus carteras.

Del conjunto de los bancos examinados por la EBA en su último ejercicio de transparencia, los créditos morosos representan un 6% del total. Un porcentaje que sube a medida que se reduce el tamaño de los bancos incluidos en la muestra. Así, entre los bancos grandes la tasa se sitúa en el 4%, mientras que en los medianos está alrededor en el 9% y en los pequeños la media supera el 18%.

En España, el último dato del Banco de España, correspondiente a noviembre de 2015, revela que la morosidad entre el conjunto de entidades de crédito españoles es del 10,35%. Si bien la tendencia es a la baja desde diciembre de 2013, la tasa es lo suficientemente alta como para que las entidades deban tomarla como una prioridad. “Las carteras actuales de los bancos – explica José Manuel Aguirre, economista y director comercial de AIS Group- reportan poca rentabilidad y aunque ahora hay una enorme facilidad para de conseguir liquidez y el precio del dinero está a mínimos gracias al Banco Central Europeo y al entorno financiero mundial, las medidas de Draghi no serán eternas.

Por eso, la banca debe preocuparse por reducir ese nivel de morosidad y centrarse en captar y mantener riesgo bueno”. Para contribuir a la consecución del riesgo bueno por parte de los bancos que les permitan alcanzar el objetivo de reducir el volumen de morosidad y aumentar la calidad y el valor de sus carteras, AIS ha reforzado su suite de soluciones para la gestión del riesgo de crédito.

La propuesta de AIS Group, tiene diferentes elementos. “El primero a tener en cuenta – indica José Manuel Aguirre- es la captación de ese riesgo bueno. La banca debe combinar la actividad de sus departamentos de Marketing, Desarrollo de Negocio y Riesgos para alcanzar los segmentos que considere más interesantes de acuerdo a su definición de apetito al riesgo”. Para conseguirlo es necesario tener el máximo conocimiento tanto de sus clientes reales como del conjunto de la sociedad que les permita no sólo localizar su target, sino ajustar su oferta, construir modelos de propensión de compra, venta cruzada o gestionar campañas de sus distintos productos.

Este conocimiento viene de fusionar datos internos de la entidad y datos de fuentes externas, como los indicadores “Habits Big Data”, que proporcionan información sociodemográfica y económica de todos los hogares españoles, desde su composición, su nivel de ingresos y su perfil de gastos, así como del valor de mercado del inmueble en que reside la familia. “A nadie se le escapa – comenta Aguirre- que hay una sobreabundancia de datos. Estamos en la era del big data y sin duda se introducirán nuevas variables en los modelos que usa la banca para su toma de decisiones.

Tal vez no inminentemente en Riesgos, cuyos modelos están muy marcados por los requisitos del regulador, pero sí entre los departamentos de Marketing”. El reto está en discernir qué información es relevante a la hora de tomar decisiones para lograr la captación de ese riesgo bueno. Componentes como el comportamiento de pago de las personas con las que un cliente se relaciona en redes sociales, por ejemplo, pueden aportar información sobre si su entorno es cumplidor o no con sus obligaciones de pago y prever su propio comportamiento. Es decir, si una persona está rodeada de personas cumplidoras tendrá mayor predisposición a pagar por la presión social, pues podría estar mal visto por su entorno no hacerlo.

En el caso de las empresas, información como el historial del cumplimiento de obligaciones fiscales podrían también incorporarse a los modelos de gestión del riesgo para este segmento. En esta fase de admisión, AIS trabaja con los bancos en la construcción de los modelos de evaluación de solicitudes de crédito para Riesgos -ya sean reactivos, proactivos o comportamentales-, y para las áreas de Marketing en el enriquecimiento de su información con los indicadores de Habits Big Data y en el desarrollo de modelos como los de propensión de compra o de venta cruzada.

Pero la admisión es sólo una de las fases de la vida del crédito, la de la captación del riesgo bueno. Tras captarlo es importante controlarlo, por lo que es también fundamental que las entidades enfoquen en esta dirección sus herramientas y procesos de seguimiento de las carteras. Es determinante analizar los perfiles tanto de deudores como aspectos geográficos o sectoriales para controlar la evolución de la cartera y detectar la necesidad de introducir cambios en las políticas de crédito del banco o de reestimar los modelos de riesgo.

En la fase de seguimiento, AIS ofrece su herramienta AIS Observer, una solución web de seguimiento integral de riesgo de crédito que implementa un datamart analítico donde se almacena toda la información. A través de un cuadro de mando, se puede visualizar el estado de la cartera de créditos y su evolución, permitiendo monitorear el funcionamiento y calidad de los modelos de riesgo.

Finalmente, en la fase de recuperación, AIS dispone de scoring de cobranzas y la herramienta de gestión de recobro de impagados Recovery Strategy. Según José Manuel Aguirre, una práctica interesante para evaluar el riesgo bueno y evitar el crecimiento de la morosidad es “pasar la cartera viva de una entidad por un filtro de probabilidad de incobrabilidad, de modo que se anticipe así qué operaciones o perfiles son más susceptibles de volverse morosas y puedan llevarse a cabo acciones que eviten la caída de un cierto porcentaje de ellas”. Una vez que los créditos se tornan morosos, el 10,35% de los créditos de las entidades de crédito españolas, “lo que debe primar –concluye el director comercial de AIS Group- es llevar a cabo una cobranza efectiva y rentable”.

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