Captulo 1 Introduccin1Scorecards: General Resumen 5

Captulo 2Desarrollo Scorecard: El Puebloy el Proceso 11Clases de Desarrollo del cuadro de mando 11Scorecard Desarrollador 11Producto o Gerente de Riesgo de Cartera / CrditoPuntaje Manager 12Gerente de Producto (s) 13Gerente de Operaciones (s) 13Project Manager 14IT / IS Managers 15Empresa de Riesgo / Gestin Corporativa de RiesgosEl personal (en su caso) 15Staff Legal 16Desarrollo Scorecard inteligente 16Desarrollo e Implementacin ScorecardProceso: Descripcin general 17

Captulo 3 Proceso de Desarrollo Scorecard, nivel 1:Preliminares y Ordenacin del Territorio 21Crear Plan de Negocio 21Identificar los objetivos organizacionales y Scorecard Papel 21Desarrollo interno frente externo y tipo Scorecard23Crear Plan de Proyecto 24Identificar los riesgos del proyecto 25Identificar el Equipo del Proyecto 25Por Format "Scorecard"? 26

captulo 4 Proceso de Desarrollo Scorecard, nivel 2:Revisin de datos y parmetros del proyecto29Disponibilidad y Calidad de Datos29Recoleccin de datos para la definicin de los parmetros de proyecto 30Definicin de los parmetros del proyecto 31Exclusiones 31Rendimiento y la Muestra de Windows y Definicin "Bad" 32Efectos de la estacionalidad 37Definicin de "Bad" 38Confirmacin de la definicin de "Bad" 40"Good" y "Indeterminado" 43Segmentacin 45Basado en la experiencia (heurstico) Segmentacin 47Segmentacin de base estadstica 50Comparando Mejora 53Segmentos Eleccin 55Metodologa 56Revisin del Plan de Implementacin 57captulo 5 Proceso de Desarrollo Scorecard, Etapa 3:Creacin de base de datos Desarrollo 59Sample Desarrollo de Especificaciones 59Seleccin de Caractersticas 60Muestreo 63Desarrollo / Validacin 63Bueno / Malo / Rechazar 63Recopilacin de datos Desarrollo y Construccin 65Aleatoria y representativa de 65Conjunto de datos no segmentado 65Peculiaridades de datos 66Ajuste de probabilidades previas 66Mtodo de compensacin 68Los pesos de muestreo 69Captulo 6 Proceso de Desarrollo Scorecard, Etapa 4:Desarrollo Scorecard73Explorar datos74Valores perdidos y Outliers74Correlacin 76Anlisis Tpico inicial 77Medidas Estadsticas para 79Tendencia Logical83Negocios / Operacional Consideraciones 87Contenido viiiScorecard preliminar 88Perfil de riesgo Concept 88Regresin Logstica 89Disear un cuadro de mando 92Rechazar Inferencia 98Razones para Rechazar Inferencia99Rechazar las tcnicas de inferencia 102Verificacin 112Final Scorecard Produccin 113Escala 113Puntos Asignacin 118La eleccin de un cuadro de mando 119La clasificacin errnea 120Fuerza Scorecard121Validacin 127

captulo 7 Proceso de Desarrollo Scorecard, Etapa 5:Gestin ScorecardReports131Ganancias Tabla 132Informes caractersticos 133

captulo 8 Proceso de Desarrollo Scorecard, Etapa 6:Scorecard Implementacin135Preimplantacin Validacin 135136 Informe de estabilidad del sistemaInforme de anlisis de las caractersticas 139Y si el Scorecard no valida? 141142 Estrategia de DesarrolloConsideraciones generales 142Hacer Estrategia 143Cortes Configuracin 146Estrategia de Comunicacin para el Desarrollo 151Acciones ajustados al riesgo 154Normas de Poltica 157Invalida 158

captulo 9 Proceso de Desarrollo Scorecard, Etapa 7:Posterior a la implementacin161

Scorecard y Cartera Informes de Seguimiento 161Gestin ScorecardReports 164Informes de resultados de la cartera 177Revisin 187Bibliografa 189ndice 191

CAPITULO 1INTRODUCCIN

El aumento de la competencia y las crecientes presiones para la generacin de ingresoshan llevado otorgamiento de crdito y otras instituciones financieras a buscarformas ms eficaces para atraer a nuevos clientes solventes, y almismo tiempo, las prdidas de control. Esfuerzos de marketing agresivas se han traducido enuna penetracin ms profunda de la piscina riesgo de clientes potenciales, y la necesidadpara procesarlos con rapidez y eficacia ha llevado a una creciente automatizacin de losla solicitud de crdito y de seguros y procesos de adjudicacin. LaRisk Manager es ahora el reto de producir soluciones adjudicacin de riesgoque no slo puede evaluar satisfactoriamente la solvencia, sino tambin mantener elcosto de procesamiento por unidad baja, al tiempo que reduce los tiempos de respuesta para los clientes.Adems, la excelencia de servicio al cliente exige que esta automatizadoproceso sea capaz de minimizar la negacin del crdito al solventeclientes, manteniendo a tantos delincuentes como las potencialmenteposible. En el sector de los seguros, la capacidad de mantener los precios de las plizasacorde con el riesgo de reclamaciones se vuelve ms importante como la suscripcinprdidas aumentan en toda la industria.A nivel de gestin de clientes, las empresas se estn esforzando cada vezms duro para mantener a sus clientes existentes, ofrecindoles productos adicionalesy servicios mejorados. Gestores de riesgos estn llamados a ayudar en lala seleccin de la "derecha" (es decir, bajo riesgo) de los clientes de estos tratamientos favorecidos.Por el contrario, para los clientes que presentan un comportamiento negativo (falta de pago,fraude), gestores de riesgos necesitan disear estrategias no slo paraidentificarlos, sino tambin tratar de manera efectiva para minimizar an msprdida y recuperar cualquier dinero que se debe, lo ms rpidamente posible.

Es en este ambiente que cuadros de mandos de riesgo ofrecen una potente, empricamentesolucin a las necesidades del negocio derivado. Scorecards riesgo se han utilizadopor una variedad de industrias para usos incluyendo la prediccin de la delincuenciafalta de pago, es decir, la quiebra contra el fraude, reclamos (por el seguro), yreembolso de las deudas de las cuentas de las colecciones. Metodologa de calificacinofrece una forma objetiva de evaluar el riesgo, as como un enfoque coherente,siempre que las anulaciones del sistema se reducen al mnimo.En el pasado, las instituciones financieras adquieren tarjetas riesgo de crdito deun puado de vendedores de riesgo de crdito. Se trataba de la institucin financieraentrega de los datos a los vendedores y los proveedores para luego desarrollar unascorecard predictivo para la entrega. Mientras que algunas empresas avanzadas tienentenido modelizacin interna y las funciones de desarrollo del cuadro de mandos de un largotiempo, la tendencia hacia tarjetas en desarrollo en la casa se ha convertido enmucho ms extendido en los ltimos aos. Esto ocurri por diversosrazones.En primer lugar, el software de aplicacin se convirti disponibles que permiten a los usuariosdesarrollar cuadros de mando sin necesidad de invertir fuertemente en los programadores avanzadosy la infraestructura. Funciones de minera de datos complejos se dispuso ael clic de un ratn, que permite al usuario pasar ms tiempo aplicandonegocio y la experiencia de minera de datos con el problema, en lugar de la depuracinprogramas complicados. La disponibilidad de los poderosos "punto ysoftware Extraer-Transform-Load (ETL), haga clic en "basada activado eficienteextraccin y preparacin de los datos para el desarrollo del cuadro de mando y otrasla minera de datos. En segundo lugar, los avances en datos inteligentes y de fcil accesoalmacenamiento han eliminado gran parte de la carga de reunir la necesaria datos y ponerlo en una forma que es susceptible de anlisis.Una vez que las herramientas estaban disponibles, el desarrollo de la casa se convirti en unopcin viable para muchas instituciones pequeas y medianas. Laindustria se podra realizar el retorno de la inversin (ROI) que el desarrollo del cuadro de mando de la casa podra ayudar a cumplir el derechojugadores. La experiencia ha demostrado que el desarrollo interno scorecard de crditose puede hacer ms rpido, ms barato, y con mucha ms flexibilidad queantes. El desarrollo era ms barato, ya que el costo de mantener un inhousecapacidad de la puntuacin de crdito es menos que el costo de comprarcuadros de mando. Capacidad de desarrollo interno tambin permiti a las empresasdesarrollar muchos ms cuadros de mando (con una mayor segmentacin) para elmismo gasto. Cuadros de mando tambin se podran desarrollar ms rpidamente internarecursos utilizando el software adecuado que significa que la costumbrecuadros de mando pueden ser implementadas rpidamente, dando lugar a menores prdidas.Adems, las empresas se dieron cuenta de que su conocimiento superior dedatos internos y perspectivas de negocio les llev a desarrollar de mejor rendimientocuadros de mando. Definicin de las definiciones de rendimiento de poblacin es una crticaparte de anotar la construccin del sistema, y la capacidad de variar las definiciones para losdiferentes propsitos es la clave. Por ejemplo, una probabilidad de puntuacin por defectodiseados para fines de planificacin de capital podrn excluir moderadamente delincuentecuentas (60 das de atraso en dos ocasiones durante los ltimos 24 meses) quese incluyen normalmente en "mala conducta" e ir por la definicin de Basileapara los prstamos con probabilidades de default (asociado a prdidas y ganancias, recuperacin,ejecuciones hipotecarias, juicios o quiebras). Esto vara segn el tipo deprstamo o lnea de comercio, por ejemplo, giratoria, plazos, de hipoteca, y assucesivamente. En la construccin de la muestra, algunas Scorecard Desarrolladores eliminarun gran nmero de cuentas asociadas con la inactividad, indeterminadoscomportamiento, y as sucesivamente, y esta es otra rea en la que algunos empricase justifica la investigacin y control.Scorecards Mejor rendimiento tambin se produjo al tener la flexibilidadexperimentar con la segmentacin, y de seguir a travs deel desarrollo del nmero y la configuracin de tarjetas de puntuacin ptima.Desarrollo de scorecards interno tambin aumenta la base de conocimientosdentro de las organizaciones. Los anlisis realizados revelan tesoros escondidos de la informacinque permiten una mejor comprensin de los comportamientos de riesgo de los clientes,y conducir a un mejor desarrollo de la estrategia.En resumen, dejando modelos clave y las decisiones de muestreo a "externosexpertos "puede llegar a ser una ruta subptima en el mejor, y tambin pueden serbastante costoso. Un ejemplo perfecto que viene a la mente es una entidad financieraque el desarrollo del cuadro de mando externalizado y se encontr en el sistemaaplicacin que los "cuadros de mando actualizados" rechazaron el 65% desus actuales y clientes de la repeticin, a pesar de que ellos desarrollaron especficatarjetas individuales para los prestatarios actuales contra el ex. En ltima instancia,el problema se remonta a las definiciones de las buenas / malas rendimientoy el hecho de que su "buen" cliente promedio paga tuvo delincuenciacaractersticas que normalmente se clasifican como mala conducta oindeterminado, por lo menos! Por desgracia, haba cinco regionales

tarjetas para cada uno de los dos grupos, lo que al final de diez cuadros de mandohan dejado de lado a un costo promedio de $ 27.000. Tambin hubo lluvia conlos clientes que fueron rechazados inicialmente hasta despus de 20 aos de hacer negocioscon la empresa.Este libro presenta un proceso centrado en las empresas para el desarrolloy la aplicacin de cuadros de mando de prediccin de riesgo, uno que se basa enuna base slida de las estadsticas y de los principios de minera de datos. Estadstica ytcnicas de minera de datos y metodologas han sido discutidos en detalleen varias publicaciones, y que no se tratarn en profundidad aqu. La claveconceptos que se tratarn son: La aplicacin de inteligencia de negocios para el desarrollo de scorecardsproceso, por lo que el desarrollo y la aplicacin decuadros de mando es visto como una solucin de inteligencia de negocios para un negocioproblema. Buenas scorecards no se construyen pasando datos solamentea travs de una serie de programas o algoritmos-que se construyen cuandolos datos se pasan a travs de la analtica y de negocios-entrenadomente del usuario. desarrollo de scorecards colaboracin, en el que los usuarios finales, sin perjuicioexpertos en la materia, los ejecutores, modeladores y otras partes interesadastrabajar de manera cohesiva y coherente para obtener mejores resultados. El concepto de la construccin de un perfil de riesgo de cuadros de mando de la capacidad quecontener variables predictivas que representan las principales categoras de informacin.Esto imita los procesos de pensamiento de los buenos jueces de riesgo,que analizan la informacin de las solicitudes de crdito, o el clientecomportamiento, y crear un perfil basado en los distintos tipos de informacindisponible. Ellos no se tome una decisin con cuatro o cincopiezas de informacin slo entonces por qu debera alguien construir un cuadro de mandoque es de base estrecha? Anticipar los impactos de las decisiones y la preparacin para ellos. Cadadecisin, ya sea en la definicin de la variable objetivo,segmentacin, seleccin de variables, las transformaciones, la eleccin de puntos de corte,u otras estrategias-inicia una cadena de acontecimientos que afecta a otrosreas de la empresa, as como resultados futuros. Al hacer uso de

en la inteligencia empresarial, y que trabajan en colaboracin conotros, el usuario aprender a anticipar el impacto de cada decisiny prepararse en consecuencia para reducir al mnimo las interrupciones y desagradablesorpresas. Vista de cuadros de mando como herramientas de soporte de decisiones. Cuadros de mando deben servisto como una herramienta para ser utilizada para una mejor toma de decisiones, y debenser creado con este punto de vista. Esto significa que deben ser entendidosy controlada; desarrollo de scorecards no debe dar lugar a un complejomodelo que no puede ser entendido lo suficiente para tomar decisioneso realizar diagnsticos.Pueden necesitar ser tratado con los proyectos de desarrollo del cuadro de mandos individualesdiferente, dependiendo de la situacin particular de cada empresa. Estepor lo tanto, la metodologa debe ser visto como un conjunto de directrices msque como un conjunto de reglas definitivas que se deben seguir. Por ltimo, vale la penasealando que el cumplimiento normativo desempea un papel importante para garantizarque las tarjetas utilizadas para la concesin de crditos al consumo son estadsticamente slido,empricamente derivados, y capaz de separar solvente de noncreditworthysolicitantes a una estadsticamente significativa rate.1 Un excelente,pero un poco anticuado, artculo sobre la puntuacin de crdito y la Igualdad de crditoLey de Oportunidades se cita en la bibliografa (Hsia, 1978).

CUADROS DE MANDO: PANORAMA GENERALCalificacin de riesgo, al igual que otros modelos de prediccin, es una herramienta que se utiliza para evaluarel nivel de riesgo asociado con los solicitantes o clientes. Mientras lo haceno identificar "buenas" (no el comportamiento negativo esperado) o "malo" (negativocomportamiento esperado) aplicaciones de forma individual, proporciona estadsticasprobabilidades, o la probabilidad, de que un solicitante con cualquier puntuacin otorgada ser"Bueno" o "malo". Estas probabilidades o puntuaciones, junto con otras empresasconsideraciones tales como las tasas de aprobacin previstos, ganancia, prdida de clientes, yprdidas, se utilizan a continuacin como base para la toma de decisiones.En su forma ms simple, un cuadro de mando se compone de un conjunto de caractersticas,estadsticamente determinado que es predictivo de separar el bien y el malcuentas. Como referencia, Anexo 1.1 muestra una parte de un cuadro de mando.cuadros de mando: visin general 5

Caractersticas cuadro de mando se pueden seleccionar de cualquiera de las fuentes dedatos disponibles para el prestamista en el momento de la aplicacin. Ejemplos detales caractersticas son la demografa (edad, tiempo en la residencia, el tiempoen el trabajo, cdigo postal), la relacin existente (por ejemplo, el tiempo en el banco, el nmero deproductos, desempeo de pago, reclamaciones previas), oficina de crdito (por ejemplo,consultas, oficios, la delincuencia, los registros pblicos), datos de bienes races, y assucesivamente.Cada atributo ("Edad" es una caracterstica y "23-25" es un atributo) espuntos asignados sobre la base de anlisis estadsticos, teniendo en cuentavarios factores tales como la fuerza de prediccin de las caractersticas, la correlacinentre las caractersticas y factores operacionales. La puntuacin totalde un solicitante es la suma de las puntuaciones de cada atributo presente en elcuadro de mando para ese solicitante.Anexo 1.2 es un ejemplo de uno de los informes de gestin producidosdurante el desarrollo del cuadro de mando.La lnea con un crculo en la exposicin nos dice lo siguiente:

Para el rango de puntuacin de 245-250, la mala relacin marginal esperado es1,2%. Es decir, el 1,2% de los solicitantes con una puntuacin de entre 245 y250 Es probable que haya "malos". La mala tasa acumulativa, es decir, la mala tasa de todos los solicitantespor encima de 245-es 0,84%. La tasa de aceptacin en el 245 es 17.44%, es decir, 17,44% de todos los solicitantespuntuacin por encima de 245.Basado en factores descritos anteriormente, una empresa puede decidir entonces, porejemplo, para rechazar todos los candidatos que obtengan una puntuacin por debajo de 200, o para cargarlos precios ms altos en vista del mayor riesgo que presentan. "Bad" esgeneralmente se define mediante indicadores de resultados negativos tales como la quiebra,el fraude, la delincuencia, write-off/chargeoff y actual neto negativoValor (VPN).Informacin de resultados de riesgo, combinado con otros factores, como se esperabatasa de aprobacin y los ingresos / beneficios potenciales en cada nivel de riesgo, se pueden utilizar

para desarrollar nuevas estrategias de aplicacin que permitan maximizar los ingresos yminimizar la morosidad. Algunas de las estrategias para los solicitantes de alto riesgo son: Disminucin de crdito / servicios si el nivel de riesgo es demasiado alto Asignacin de un lmite de crdito inicial ms baja en una tarjeta de crdito o lnea decrdito Pedir al solicitante que presente un mayor pago inicial o depsitopara las hipotecas o prstamos para automviles La carga de una mayor tasa de inters de un prstamo La carga de una prima ms alta en las plizas de seguro Pedirle al demandante que aporte una fianza para los servicios de utilidades Ofrecer servicios de telefona mvil de prepago en lugar de pospago Negar el acceso de llamadas internacionales de telecomunicacionesempresas Poner el solicitante en una "lista de vigilancia" para el potencial de fraudeactividadPor el contrario, los candidatos de alta puntuacin puede dar tarifas preferenciales ymayores lmites de crdito, y se ofrecern actualizaciones de productos de primera calidad, talescomo oro o platino tarjetas o productos adicionales ofrecidos por la empresa.Las puntuaciones de aplicaciones tambin pueden ayudar en el establecimiento de polticas de "diligencia debida".Por ejemplo, un solicitante de puntuacin muy alta o muy baja puede ser rechazadao aprobados directa sin necesidad de obtener ms informacin sobre los bienesraces, verificacin de ingresos, o la valoracin de la seguridad subyacente.Los ejemplos anteriores tratan especficamente de calificacin de riesgo en la aplicacinetapa. Calificacin de riesgos se utiliza de manera similar con los clientes existentes en unaforma permanente. En este contexto, los datos de comportamiento del cliente con la empresase utiliza para predecir la probabilidad de un comportamiento negativo. Basado enconsideraciones de negocio similar a la mencionada anteriormente (por ejemplo, espera queriesgo y niveles de rentabilidad), diferentes tratamientos se pueden adaptar acuentas, tales como: Ofrecer actualizaciones de productos y productos adicionales El aumento de los lmites de crdito de las tarjetas de crdito y lneas de crdito

Permitir que algunos clientes de crdito revolvente para ir ms all de sulmites de crdito Las transacciones potencialmente fraudulentas Las marcas Ofrecer un mejor precio en prstamo / renovaciones de plizas de seguro Decidir si desea o no vuelva a emitir una tarjeta de crdito caducada precalificacin listas de marketing directo para la venta cruzada Dirigir las cuentas morosas a los mtodos de recogida ms estrictaso la subcontratacin a una agencia de cobros Suspensin o revocacin de los servicios de telefona o lneas de crdito Ponga una cuenta en una "lista de vigilancia" para una posible actividad fraudulentaAdems de ser desarrollado para su uso con los nuevos solicitantes (aplicacinde puntuacin) o cuentas existentes (scoring de comportamiento), cuadros de mando tambin puededefinirse en funcin del tipo de datos utilizados para desarrollarlas. Costumbrecuadros de mando son los elaborados a partir de datos de los clientes de una organizacinexclusivamente. Por ejemplo, ABC Banco utiliza los datos de rendimientode sus propios clientes para construir un sistema de puntuacin para predecir la quiebra. Se puedeutilizar datos internos o datos obtenidos a partir de una agencia de crdito para este fin,pero los datos son slo para sus propios clientes.Tarjetas de datos genricos o agrupadas son los datos construidos utilizando deprestamistas mltiples. Por ejemplo, cuatro bancos pequeos, ninguno de los cuales tienedatos suficientes para construir sus propios cuadros de mando personalizados, deciden poner en comn sulos datos de los prstamos para automviles. A continuacin, construir un cuadro de mando con esta informacin y compartir, o personalizar las tarjetas basadas en las caractersticas nicas de sucarteras. Cuadros de mando construido a partir de datos de la Mesa de la industria, y comercializados poragencias de crdito, son un tipo de tarjetas genricas.Puntuacin de riesgo, adems de ser una herramienta para evaluar los niveles de riesgo, tieneTambin ha aplicado eficazmente en otras reas operativas, tales como: Racionalizar el proceso de toma de decisiones, es decir, de alto riesgo yaplicaciones borderline est dando al personal ms experimentado paramayor escrutinio, mientras que las aplicaciones de bajo riesgo se asignan a menorpersonal. Esto se puede hacer en ramas, centros de adjudicacin de crditos,y los departamentos de colecciones.

Reducir el tiempo de respuesta para la tramitacin de las solicitudes a travs dela toma de decisiones automatizadas Evaluacin de la calidad de las carteras destinado a la adquisicin de Configuracin de la asignacin de capital econmico y regulatorio Ajuste de precios para la titulizacin de las carteras crediticias La comparacin de la calidad de los negocios de diferentes canales / regiones /proveedoresCalificacin de riesgo, por lo tanto, proporciona a los acreedores la oportunidad dela toma de decisiones coherente y objetiva, con base en derivados empricamenteinformacin. En combinacin con el conocimiento del negocio, modelos de prediccintecnologas ofrecen a los gestores de riesgos con eficacia y mayor controlsobre el proceso de gestin de riesgos.En el futuro, se espera que la puntuacin de crdito a desempear un papel ms importante enorganizaciones bancarias grandes, debido a los requisitos de la nueva BasileaAcuerdo de Capital (Basilea II). Esto tambin conducir a una reevaluacin demetodologas y estrategias para cuadros de mandos, basado en larecomendaciones del acuerdo final. En particular, los cambios pueden serrequerida en la forma "mala" se define, y en la forma en la prediccin de destinoest conectado a "Probabilidad de Incumplimiento", "Exposicin al Incumplimiento"y "severidad".Nota1. Reglamento B, Seccin 202.2 (p) (1) (i-iv).

CAPITULO 2DESARROLLO SCORECARD: ELLA GENTE Y EL PROCESO

El proceso de desarrollo de cuadro de mando tiene que ser una colaboracinuno entre la tecnologa de la informacin (TI), la minera de datos y de funcionamientopersonal. Esto no slo crea mejores cuadros de mando, se asegura que elsoluciones son consistentes con la direccin del negocio, y permite la educaciny transferencia de conocimiento en el proceso de desarrollo. Scorecardel desarrollo no es un proceso de "recuadro negro", y no debe ser tratado comotales. La experiencia ha demostrado que los cuadros de mando en desarrollo en aislamiento puedeconducir a problemas tales como la inclusin de las caractersticas que ya no estnrecogida, legalmente sospechar, o difciles de recoger operacionalmente, y la elaboracin dede estrategias que den lugar a "sorpresas" o son inaplicable. Lanivel de participacin de los miembros del personal vara, y diferentes miembros del personalse requieren en las distintas etapas clave del proceso. Al entenderlos tipos de recursos que se requieren para un desarrollo scorecard exitosoy la ejecucin del proyecto, tambin se empieza a apreciar el negocioy consideraciones operativas que intervienen en este tipo de proyectos.Clases de Desarrollo del Cuadro de MandoComo mnimo, se requieren los siguientes participantes principales:Scorecard DesarrolladorEl Cuadro de Mando Developer es la persona que realiza la estadsticaanlisis necesarios para desarrollar cuadros de mando. Esta persona generalmente presenta:

experiencia en el tema en el desempeo de la minera de datos y estadsticasanlisis Un conocimiento profundo de las distintas bases de datos en la empresa Una comprensin profunda de los principios estadsticos, en particular,las relacionadas con el modelado predictivo Experiencia profesional en la implementacin y el uso de riesgomodelosEsta persona se asegura de que los datos se recogen de acuerdo con las especificaciones,que se adopten todas las peculiaridades de datos en cuenta, y que el desarrollo de scorecardsproceso es estadsticamente vlido.

PRODUCTO O PORTFOLIO RISK MANAGER / DIRECTOR DE CREDIT SCORING

El Gerente de Riesgos es responsable de la gestin de la empresa decartera y el uso de tarjetas. Esta persona generalmente presenta: experiencia en el tema en el desarrollo e implementacinde las estrategias de riesgo con el marcador La comprensin en profundidad de las polticas y procedimientos de riesgos corporativos Un conocimiento profundo del perfil de riesgo de la empresa declientes y candidatos a productos / servicios Una buena comprensin de las diversas plataformas de implementacinpara la calificacin de riesgo y la aplicacin de la estrategia de la empresa Conocimiento de las cuestiones legales que rodean el uso de las caractersticas particulares /procesos para adjudicar las solicitudes de crdito Conocimiento del proceso de solicitud de crdito y la gestin de clienteslos procesos en la empresaEsta persona se asegura de que los flujos comerciales se tengan debidamente enpensado en el diseo e implementacin de cuadros de mando. l o ellatambin contribuira en gran medida al desarrollo de las estrategias ypara medir el posible impacto de estas estrategias en los clientes y el

diferentes reas de la organizacin. Gestores de riesgos tambin pueden ser capaces de utilizaralgunas de sus experiencias al punto Scorecard Desarrolladores en particular,direccin, o para prestar especial atencin a ciertos elementos de datos.Gestores de riesgos con experiencia tambin son conscientes de los cambios histricos en elmercado, y ser capaz de ajustar los nmeros de rendimiento esperado sirequerida. Cuadros de mando se han desarrollado para ayudar en la toma de decisiones yanticipacin del cambio es la clave.

GERENTE DE PRODUCTO (S)

El jefe de producto es responsable de la gestin de la empresa deproducto (s), y por lo general tiene: experiencia en el tema en el desarrollo e implementacinde las estrategias de marketing de producto- El conocimiento en profundidad de la base de clientes tpica de la empresa ymercados objetivo Conocimiento del desarrollo de futuros productos y direccin de marketingLos gerentes de producto pueden ofrecer informacin clave en la base de clientes, y ayudar adurante la seleccin de segmentacin, seleccin de caractersticas y medicinimpacto de las estrategias. Tambin coordinan el diseo de nuevas aplicacionesforma en que la nueva informacin se debe desechar. Segmentacin ofrecela oportunidad de evaluar el riesgo de cada poblacin especfica-laparticipacin de la comercializacin en este esfuerzo puede asegurar que la segmentacin del cuadro de mandoest en lnea con los mercados de destino previstos de la organizacin.Este enfoque produce los mejores resultados para los sectores ms valoradosy armoniza la comercializacin y el riesgo direcciones.

GERENTE DE OPERACIONES (S)

La Gerente de Operaciones es responsable de la gestin de los departamentostales como colecciones, procesamiento de la solicitud, adjudicacin (cuandosepararse de gestin de riesgos) y Reclamaciones. Cualquier estrategia de desarrollo

utilizando cuadros de mando, tales como cambios en los niveles de corte, tendrn un impacto en estosdepartamentos. Los gerentes operativos tienen contacto directo con los clientes,y suelen tener: experiencia en el tema de la implementacin y ejecucin deestrategias y procedimientos de la empresa El conocimiento en profundidad de las cuestiones relacionadas con los clientesLos gerentes operativos pueden alertar a los desarrolladores Scorecard en temastales como las dificultades en la recoleccin de datos y la interpretacin de la primera lneapersonal, el impacto en la cartera de diversas estrategias, y otros temas relacionadosa la aplicacin de cuadros de mando y estrategias. Personal deAdjudicacin, Colecciones y departamentos de fraude tambin pueden ofrecerconocimiento basado en la experiencia los factores que son predictivos de la negativacomportamiento, lo que ayuda en gran medida cuando la seleccin de caractersticas para el anlisis.Una buena prctica para el desarrollo de scorecards delincuencia es entrevistaradjudicacin / staff colecciones durante el proyecto para recibir sus aportes. Labuena pregunta para hacerse es, "Qu caractersticas se ven en malcuentas, y han cambiado en los ltimos aos? "El objetivoaqu es aprovechar la experiencia y descubrir ideas que pueden no ser evidentesdesde el anlisis de datos por s solo. Tarjetas de aplicacin se desarrollan normalmenteen datos que pueden ser de dos aos, y el personal de las colecciones pueden ser capacespara identificar las tendencias o los cambios que deben ser incorporados enanlisis. Este ejercicio tambin proporciona una oportunidad para poner a prueba y validarexperiencia en la organizacin. Lo mismo se puede hacer con la adjudicacinpersonal (analistas de crdito). Esto sera especialmente til para aquellosel desarrollo de cuadros de mando por primera vez. Estas entrevistas permitirna aprovechar las experiencias existentes para identificar generalmente predictivocaractersticas.

GERENTE DE PROYECTOS

El director del proyecto es responsable de la gestin general de laproyecto, incluyendo la creacin del plan del proyecto y los plazos, la integracinde los procesos de desarrollo e implementacin, y la gestin deotros recursos del proyecto. El director del proyecto por lo general tiene:

experiencia en el tema de la gestin de proyectos Un conocimiento profundo de las reas corporativas relevantes involucradosen el proyecto

IT / IS MANAGERS

Los gerentes de TI son responsables de la gestin de los distintos programasy hardware utilizados en la empresa. A veces tienenresponsabilidades de los almacenes de datos corporativos aadido. Por lo general tienen: experiencia en el tema de los software y hardwareinvolucrados en la gestin de riesgos y la aplicacin de calificacin de riesgo Conocimiento profundo de los datos y los procedimientos para introducir corporativoscambios en el procesamiento de datos Conocimiento de procesamiento de datos de los proveedores de datos externosLos gerentes de TI pueden alertar Scorecard desarrolladores a cuestiones relacionadas con los datoscoleccin y codificacin-en particular cuando se introduce-y los nuevos datosa las cuestiones de aplicacin relacionadas con las plataformas de software que se utilizan paraimplementar cuadros de mando y manipular datos. Ellos deben ser notificados decambios para mantener un calendario para su aplicacin. En particular, cuandocuadros de mando se estn desarrollando mediante transformaciones o clculos complejos,y tienen que ser implementadas en el software en tiempo real, la ITdepartamento puede ser capaz de asesorar si estos clculos son ms all de lacapacidades del software. Lo mismo es cierto para las variables derivadas de oficinadonde las derivaciones tienen que ser hechas en las interfaces centrales de riesgoo el uso de otro software.

EMPRESA DE RIESGO / GESTIN CORPORATIVA DE RIESGOSEL PERSONAL (EN SU CASO)

Departamentos de riesgo de la empresa son responsables de la gestin de ambosriesgos financieros y operativos a nivel corporativo (en oposicin a lanivel de producto). Por lo general son tambin participan en la asignacin de capital, la supervisinde la funcin de riesgo y cobertura. Por lo general tienen:

experiencia en el tema de las polticas corporativas de gestin de riesgosy los niveles de tolerancia al riesgo Conocimiento profundo de los impactos sobre la asignacin de capital / cobertura,y as sucesivamente, de las introducciones a los cambios en la adjudicacin de riesgo Conocimiento profundo de las prcticas actuarialesPersonal de riesgos corporativos se recomienda por lo general cuando las nuevas estrategias de cambiar elperfil de riesgo de la cartera de la compaa. Aumentar o disminuir el riesgoniveles afectan la cantidad de capital de una empresa tiene que asignar. Tomaimportantes riesgos adicionales tambin pueden constituir una infraccin a la empresa dedicho destino de perfil de riesgo, y puede afectar a su propio crditocalificacin. Personal de riesgos corporativos se asegurar de que todas las estrategias de cumplimiento dedirectrices corporativas de riesgos, y que la empresa est suficientemente capitalizadopor su perfil de riesgo.

STAFF LEGAL

De concesin de crdito en la mayora de las jurisdicciones est sujeta a las leyes y reglamentosque determinar los mtodos que se pueden utilizar para evaluar la solvencia, ycaractersticas que no se pueden utilizar en este esfuerzo. Una buena prctica espresentar una lista de segmentacin propuesto y las caractersticas del cuadro de mandos parael departamento legal, para asegurarse de que ninguno de ellos est en contravencinde las leyes y reglamentos existentes.

TARJETA INTELIGENTEDESARROLLO

La participacin de estos recursos en el desarrollo de scorecards y ejecucinproyecto ayuda a incorporar conocimiento colectivo organizacionaly la experiencia y produce cuadros de mando que son ms propensos a cumplir conlos requerimientos del negocio. La mayor parte de esta inteligencia empresarial no est documentado;Por lo tanto, la nica manera eficaz de introducir en crditoscoring es involucrar a los recursos pertinentes en el desarrollo yproceso de implementacin en s. Esta es la base para el cuadro de mando inteligentedesarrollo.

DESARROLLO SCORECARD YPROCESO DE IMPLEMENTACIN: INFORMACIN GENERAL

Cuando los participantes apropiados han sido seleccionados para desarrollar unacuadro de mando, es til revisar las principales etapas del desarrollo de scorecardsy el proceso de implementacin, y para asegurarse de que usted entiendelas tareas asociadas a cada etapa. La siguiente lista describelas etapas y tareas. Las descripciones detalladas de cada etapa se encuentran en los captulosque siguen.

ETAPA 1. PRELIMINARES Y PLANIFICACIN

Crear un plan de negocios Identificar los objetivos de la organizacin y el papel scorecard Determinar el desarrollo y cuadro de mando interna frente externotipo Crear un plan del proyecto Identificar los riesgos del proyecto Identificar el equipo y las responsabilidades del proyecto

ETAPA 2. DATOS DEL PROYECTO DE REVISIN Y PARMETROS

La disponibilidad y calidad de datos La recoleccin de datos para la definicin de los parmetros del proyecto Definicin de los parmetros del proyecto

NOTA:Teniendo en cuenta que las diferentes empresas pueden tener diferentes ttulos de similaresfunciones, el material precedente est destinado a reflejar las fiestas tpicasnecesaria para asegurar que un sistema de puntuacin desarrollado es bien equilibrado, con consideracionesde diferentes grupos de inters en una empresa. Efectivo de participantespuede variar. La ventana de Rendimiento y ventana de muestra Definicin de las categoras de rendimiento (objetivo) Exclusiones Segmentacin Metodologa Revisin del plan de implementacin

ETAPA 3. DESARROLLO DE BASE DE DATOS DE CREACIN

Especificaciones de muestras de Desarrollo Muestreo Recogida de datos sobre el desarrollo y la construccin Ajuste de probabilidades a priori (factoring)

ETAPA 4. DESARROLLO CUADRO DE MANDO

Datos de Exploracin Los valores y valores atpicos que faltan identificacin Correlacin anlisis de las caractersticas iniciales scorecard preliminar Rechazar la inferencia La produccin final scorecard Escalado Scorecard La eleccin de un cuadro de mando Validacin

ETAPA 5. INFORMES DE GESTIN DE TARJETA DE PUNTUACIN Tablas de Ganancias Informes caractersticos

ETAPA 6. APLICACIN CUADRO DE MANDO

Validacin de preimplantacin Desarrollo de estrategias Estrategia de Scoring Establecer puntos de corte Las reglas de directivas Anulaciones

ETAPA 7. POSTERIOR A LA IMPLEMENTACIN

Cuadro de Mando y la cartera de los informes de seguimiento Informes de gestin Scorecard Informes de resultados de la carteradesarrollo de scorecards y el proceso de aplicacin 19

CAPITULO 5

PROCESO DE DESARROLLO DE CUADRO DE MANDO,ETAPA 1: PRELIMINARES YPLANIFICACIN

Proyectos de desarrollo Scorecard no comienzan con la adquisicin dedatos. Desarrollo de scorecards inteligente requiere una planificacin adecuada antes decualquier trabajo analtico puede comenzar. Esto incluye la identificacin de la razn oobjetivo para el proyecto, la identificacin de los participantes clave en el desarrolloy la implementacin de las tarjetas, y la asignacin de tareas a losestas personas para que todo el mundo es consciente de lo que se requiere deellos.

CREAR PLAN DE NEGOCIOSIDENTIFICAR LOS OBJETIVOS ORGANIZACIONALES Y SCORECARD PAPEL

El primer paso en cualquier proyecto de desarrollo del cuadro de mando es la identificaciny priorizacin de los objetivos de la organizacin para ese proyecto. Esteproporciona un punto de enfoque y ayuda en la priorizacin de temas en competencia (por ejemplo,aumento de los ingresos frente a la disminucin de las prdidas) que surgen durante el desarrollo.Tambin asegura un proyecto viable y suave, uno sin "sorpresas" -por ejemplo, decidir si se ajusta la aprobacin de la solicitudpuntaje de corte inferior para obtener ms cuentas o asignar ms para reducirprdidas.

Ejemplos de objetivos de la organizacin son: Reduccin de la morosidad / quiebra / reclamaciones / fraude Aumento de las tasas de aprobacin o participacin de mercado en reas tales como seguroprstamos, donde la baja morosidad presenta oportunidades de expansin Aumento de la rentabilidad Aumento de la eficiencia operativa (por ejemplo, para mejorar la gestin del flujo de trabajoen un entorno de adjudicacin) Ahorro de costes o de respuesta ms rpido a travs de la automatizacin de la adjudicacinutilizando cuadros de mando Una mejor capacidad de prediccin (en comparacin con la costumbre o la oficina existentescorecard)Objetivos organizacionales tambin tendr un impacto sobre la validacin post-desarrolloque se hace y se determinar la seleccin de los "mejores" scorecarddonde ms de uno se ha desarrollado. Por lo general, la mayora de las organizacionestendr una mezcla de objetivos, entre los de la lista anterior.Un problema adicional que debe aclararse en esta etapa es laextensin de la funcin del cuadro de mando en el proceso de adjudicacin, es una solarbitro, o va a ser utilizado como una herramienta de apoyo a las decisiones? Esto es particularmenteimportante para las organizaciones que no han usado previamente riesgoanotar, desde la introduccin de tarjetas probablemente tendr unimpacto en la cultura y las operaciones de la organizacin. Cuadros de mando pueden serutilizado en el proceso de toma de decisiones en diferentes grados, dependiendoel producto solicitado, la cultura y la estructura organizacional y legaly cuestiones de cumplimiento. Por ejemplo, una compaa de tarjetas de crdito podr utilizarscorecards de riesgo como la herramienta primaria de adjudicacin, un nico rbitro, con unpequea parte-por ejemplo, el 3% de los solicitantes seleccionados (por lo generalbasndose en los resultados y las reglas de poltica) encaminado a un analista de crdito para obtener informacin adicionalcheques. En este caso, se har la mayora de las decisionesautomticamente, y slo mediante la tarjeta de puntuacin, sin intervencin humanams all de los datos de digitacin.En el otro extremo del espectro, una compaa de hipotecas o un segurosuscriptor puede usar la calificacin de riesgo como una de varias medidas para

evaluar la calidad crediticia (o riesgo de reclamaciones) de los solicitantes, con importantesla intervencin humana y las consideraciones de juicio.La comprensin de estos temas ayudar en el diseo de cuadros de mando eficacesy las estrategias que sean apropiadas para la organizacin. El objetivo aques posicionar tarjetas como parte de una toma de decisiones coherente y consistenteproceso dentro de una organizacin. El contenido de la tarjeta de puntuacines preferible no duplicados en otro lugar. Por ejemplo, en un nicoajuste rbitro, el cuadro de mando debe estar basada en el mayor nmero independienteelementos de datos como sea posible (en oposicin a un cuadro de mandos con pocas caractersticasrepresenta limitados tipos de informacin). Conceptualmente, el cuadro de mandoaqu debe imitar lo que un buen juez experimentado harabuscar en una solicitud de crdito (es decir, una evaluacin global de la persona desolvencia). Por tanto, el cuadro de mando debe ser lo ms completaun perfil de riesgo de un candidato posible.En los entornos de soporte de decisiones, las caractersticas del cuadro de mandos debecomplementar las otras consideraciones que se utilizan para evaluar el crdito. Paraejemplo, si se utilizan las reglas de poltica, a continuacin, los factores contenidos enlas reglas de polticas de preferencia deben mantenerse fuera del cuadro de mando. Espara garantizar la coherencia y la eficacia en el uso de toda la informacin a la mano. EnAdems, si anular tiene lugar, la comprensin de su alcance, yalgunos de los factores que se utilizan para reemplazar ayudar a identificar cualquiersesgada de datos.

DESARROLLO INTERNO FRENTE EXTERNO Y TIPO SCORECARD

En su caso, el plan de negocio debe abordar si las tarjetasestn mejor desarrollados en la empresa o por proveedores externos y proporcionar razonamiento.Si no se dispone de datos suficientes para cuadros de mando personalizados, esta decisinpuede depender de factores tales como la disponibilidad de recursos, experiencia en scorecardel desarrollo de un producto en particular, el marco temporal para la comparacin internaexterna para el desarrollo, y el costo de adquisicin de tarjetas de puntuacin en comparacin condesarrollo interno.En los casos en que no se dispone de datos suficientes o donde la accesibilidad ycalidad de los datos son cuestionables, tarjetas genricas de un externopuede ser necesaria vendedor o bur de crdito. Otros casos de tarjetas genricas

ocurre cuando una empresa es la comercializacin de un nuevo segmento, canal oproducto para el que no dispone de datos anteriores, pero donde los datos de la industria esdisponibles, cuando el volumen de negocios de un producto no justifica lael costo de desarrollar un cuadro de mando personalizado, o cuando un programa de lanzamiento de productono permite el tiempo suficiente para desarrollar un cuadro de mando personalizado.En algunos casos, puede que no sea posible utilizar estadsticamente desarrolladotarjetas, personalizadas o genricas. Esto es generalmente debido a volmenes muy bajos,a los beneficios percibidos que no justifican los costos asociados con cualquierdesarrollo de scorecards, o para un producto del que no hay un modelo genricodisponible o apropiado. En estas circunstancias, puede ser necesariodesarrollar un modelo basado en el juicio de adjudicacin. Tales modelos son tambinconocido como "sistemas expertos" o "modelos basados en la experiencia."El desarrollo de este modelo consiste en seleccionar un grupo de caractersticasque se consideran buenos predictores de riesgo, y la asignacin de puntos acada atributo, al igual que con modelos desarrollados estadsticamente. El ejercicio,Sin embargo, se hace con base en la experiencia colectiva y la intuicin, y lamodelo resultante se implementa tpicamente en conjuncin con la polticareglas. Aunque no se ha desarrollado estadsticamente, el modelo experto puedeproporcionar una herramienta para la toma de decisiones ms coherente y objetiva deadjudicacin por jueces individuales.El desarrollo de modelos de juicio debe hacerse con la participacinde Marketing, adjudicacin, gestin de riesgos y otroslos departamentos pertinentes.

CREAR PLAN DE PROYECTO

El plan del proyecto debe incluir un mbito de aplicacin del proyecto claramente definido yplazos, y abordar cuestiones tales como los entregables y la implementacinestrategia. El plan del proyecto debe incluir todos los riesgos previsiblesy los riesgos y garantizar la continuidad entre el desarrollo y post-desarrolloprocesos est presente. Esto es para permitir la transicin sin problemas desdeel equipo de desarrollo para los responsables de las pruebas, desarrollo de estrategias,y la implementacin. Una planificacin adecuada en esta etapa evitarescenarios como cuadros de mando que est desarrollando un grupo, pero no esimplementado, debido a que el departamento de TI no se le dijo a tiempo, o

porque presentacin de informes para los nuevos cuadros de mando no puede ser producido en el tiempo paraaplicacin. Todas las partes implicadas deben ser conscientes de lo queque hay que hacer, por quin y cundo.

IDENTIFICAR LOS RIESGOS DEL PROYECTO

El xito de los proyectos de desarrollo del cuadro de mandos es dependiente de diversosprocesos relacionados con cada proceso resultante slo podr iniciar una vezel anterior se ha completado satisfactoriamente. Como un derivado empricamentesolucin, el proceso tambin es totalmente dependiente de los datos de desarrollo. ComoEn consecuencia, hay varios riesgos asociados con el desarrollo de scorecardsproyectos, entre ellos: falta de disponibilidad de los datos o datos insuficientes Mala calidad de los datos (sucias o poco fiable) Retrasos / dificultades en el acceso a los datos Los datos no predictiva o dbil Caractersticas Scorecard o derivaciones que no pueden ser manejados porsistemas operativos Los cambios de direccin / prioridades organizacionales Los posibles retrasos en la ejecucin Otros asuntos legales u operacionalesLos riesgos del proyecto, "mostrar" tapones, y otros factores que potencialmente puedenafectar a la calidad del cuadro de mando debe ser identificado en esta etapa y,donde deben formularse necesario, los planes de copia de seguridad.

IDENTIFICAR EL EQUIPO DEL PROYECTO

El plan del proyecto tambin identifica a todas las partes interesadas en el proyecto yrene un equipo de proyecto multidepartamental. Una lista de equipo sugeridovocales, ha dispuesto en el captulo 2.

La lista de los miembros del equipo del proyecto debe identificar los roles y responsabilidades,patrocinadores ejecutivos y miembros cuyos signoffs son obligatoriospara la finalizacin con xito de las diversas etapas de desarrollo. Una lista ms ampliaTambin se debe crear para aquellos que necesitan estar informados delos resultados provisionales, los plazos y las estrategias propuestas. Estos son tpicamentedepartamentos que no tienen una funcin directa en el propio desarrollo, sinoque se ver afectada por los cambios en la estrategia.Tras la aprobacin de un plan de negocios esbozar el caso de utilizarcuadros de mando, el plan de proyecto completo, alcance y resultados se firmanfuera por los patrocinadores ejecutivos y gerentes de los departamentos que realizanel desarrollo de scorecards y la ejecucin reales.El objetivo de esta planificacin empresarial no es crear adicionalcapas burocrticas para desarrolladores Scorecard. El concepto es simple: engrandes organizaciones donde los departamentos dispares comparten las tareas realizadasen el desarrollo, implementacin y gestin de cuadros de mando,algn tipo de coordinacin es necesaria para la eficiencia y de la gestin de las expectativas.La reunin de entrega scorecard no es un buen momento para descubrir queel cuadro de mando slo pas dos meses en el desarrollo no se puede implementar.Dicha planificacin empresarial no tiene por qu ser formal, siempre y cuando todos loscuestiones se han prestado suficiente atencin.

POR QU FORMAT "SCORECARD"?

Este libro trata sobre el desarrollo de un cuadro de mando tradicional,se muestra en el Cuadro 1.1. Si bien se reconoce que los modelos predictivos sondesarrollado tambin en otros formatos, tales como cdigo de SAS y el cdigo C, elFormato de cuadro de mando es el ms utilizado en la industria. Algunos de loslas razones por las que se prefiere este formato son: Este formato es el ms fcil de interpretar, y hace un llamamiento a una ampliagama de gestores de riesgos y analistas que todava no han avanzadoconocimiento de las estadsticas o de minera de datos. Las razones para la disminucin, las puntuaciones bajas o altas puntuaciones pueden explicarsea los clientes, auditores, reguladores, la alta direccin y otrosEl personal, en trminos de negocio simples.

El proceso de desarrollo de estos cuadros de mando no es un cuadro negro,y es ampliamente entendido. Como tal, se puede satisfacer fcilmente cualquier reguladorrequisito en el mtodo de la transparencia. El cuadro de mando es muy fcil de diagnosticar y monitorear, utilizando el estndarinformes. La estructura del cuadro de mandos tambin significa que los analistaspueden realizar estas funciones sin tener en profundidadconocimientos de estadstica o de programacin. Esto hace que el cuadro de mandouna herramienta eficaz para gestionar el riesgo.

CAPTULO 4PROCESO DE DESARROLLO DE CUADRO DE MANDO,ETAPA 2: REVISIN DE DATOS YPARMETROS DEL PROYECTO

Esta etapa es probablemente la fase ms larga y ms mano de obra dedesarrollo de scorecards. Est diseado para determinar si la tarjeta de puntuacindesarrollo es factible y ajustar los parmetros de alto nivel para el proyecto.Los parmetros incluyen exclusiones, definicin de objetivos, la ventana de la muestra,y la ventana de rendimiento.

DISPONIBILIDAD Y CALIDAD DE LOS DATOS

Esta fase se aborda por primera vez la cuestin de la disponibilidad de datos, en los contextos decalidad y cantidad. Se necesitan datos fiables y limpias para cuadro de mandodesarrollo, con un nmero mnimo aceptable de "bienes" y"Males". Este proceso se hace ms fcil y ms eficiente que los datos sonalojado dentro de mercados de datos o almacenes de datos.La cantidad de datos necesarios vara, pero en general, se debe cumplir con larequisitos de la significacin estadstica y la aleatoriedad. En esta fase,cifras exactas no son crticos, ya que depende de la definicin de "malo"que se fijar en la siguiente fase. Sin embargo, como regla general, para la aplicacindesarrollo de scorecards no debe ser de aproximadamente 2000 "malo"cuentas y 2000 "buenas" las cuentas que pueden ser seleccionados al azar paracada cuadro de mando propuesto, a partir de un grupo de cuentas aprobadas abridentro de un marco de tiempo definido. Para tarjetas de comportamiento, stos seran

a partir de un grupo de cuentas que eran corriente en un punto dado en el tiempo, o por louna cierta situacin de morosidad para la puntuacin colecciones. A ms de 2.000aplicaciones disminuido tambin pueden ser necesarios para tarjetas de aplicacindonde rechazan inferencia se va a realizar. La prdida de la organizacin / delincuencia /reclamaciones, u otros informes de rendimiento, y el volumen de las solicitudesdebe proporcionar una idea inicial de que este objetivo se puede cumplir. Tpicamente,es ms difcil encontrar suficientes cuentas "malas" que los "buenos".El equipo del proyecto tambin tendr que determinar si los datos internosdestinados para el desarrollo scorecard ha sido manipulado o no es confiabledebido a otras razones. Los datos demogrficos, y otras aplicacioneselementos de datos que no son verificados, como los ingresos, son ms susceptibles asiendo tergiversado, pero artculos como bur de crdito de datos, bienes racesdatos, los ratios financieros, y as sucesivamente son ms robustos y se pueden utilizar. Si sese determina, por ejemplo, que los datos de los formularios de solicitud o ramasno es confiable, scorecards todava pueden desarrollarse nicamente de datos de la Oficina.Una vez que se determina que hay suficiente interna de buena calidadDatos de proceder, las necesidades de datos externos deben ser evaluados, cuantificados ydefinido. La organizacin puede decidir desarrollar cuadros de mando basados endatos internos solo, o pueden optar por complementar estos datos de fuentes externasfuentes, tales como agencias de crdito, depsitos de reclamos centrales, geodemogrficoslos proveedores de datos, y as sucesivamente. Algunas organizaciones obtieneny conservar dichos datos para cada solicitante en bases de datos electrnicas. En los casossi no existen datos disponibles en formato electrnico, o se mantiene en base de papelformato, la organizacin puede tener que una de las llaves en bases de datos o de compradatos sobre una base "retroactiva" desde el proveedor externo. El tiempomarco para los extractos de datos "retro" se especifica en la lnea con el desempeoy definiciones de ventana de muestra que se determine.Al final de esta fase, cuando se determina que tanto la calidad ycantidad de datos internos y externos se puede obtener, los datos inicialesreunin para la definicin parmetros proyecto puede comenzar.

RECOPILACIN DE DATOS PARA LA DEFINICINDE PARMETROS DEL PROYECTO

Con el fin de definir los parmetros del proyecto para el desarrollo de scorecardsproyecto, los datos primero debe ser recogida en un formato de base de datos. Proyecto

parmetros incluyen principalmente la determinacin de las definiciones de "bueno"y "malo", el establecimiento de las ventanas de rendimiento y de la muestra, ydefinir exclusiones de datos para su uso en la produccin de la muestra de desarrolloy en el desarrollo del propio proceso.Los siguientes elementos de datos se recogen normalmente para aplicaciones delos dos a cinco aos anteriores, o de una muestra lo suficientemente grande: Nmero de cuenta / identificacin Fecha de presentacin o aplicado Los atrasos / historial de reclamos durante la vigencia de la cuenta Aceptar / rechazar indicador Producto / canal y otros identificadores de segmento Estado de cuenta corriente (por ejemplo, inactivo, cerrado, prdida, robo, fraude,etc)Para el desarrollo del cuadro de mando comportamiento, las cuentas son elegidos en unpunto en el tiempo, y su comportamiento analizados durante, por lo general, un 6 - o 12 -perodo de meses.Dado que uno de los objetivos secundarios de la siguiente fase es entenderel negocio, ms elementos de datos pertinentes se puede aadir segn sea necesario.Estos datos incluyen datos demogrficos por edad, geografa, y la relacin existente;horarios de las iniciativas especiales de adquisicin de clientes, valores promediode los diferentes indicadores de oficina basadas en, y cualesquiera otros criterios queayudar a construir un perfil completo de su organizacinbase de clientes.

DEFINICIN DE LOS PARMETROS DEL PROYECTO

Los siguientes anlisis se llevan a cabo no slo para definir los parmetros del proyecto,pero tambin como una forma de entender el negocio a travs de los datos.

Exclusiones

Ciertos tipos de cuentas tienen que ser excluidos del desarrollomuestra. En general, las cuentas utilizadas para el desarrollo son los que

anotara durante las operaciones normales de crdito que otorgan da a da, yaquellos que constituya su cliente previsto. Las cuentas quetener anormal funcionamiento-por ejemplo, los fraudes-y los que sonadjudicado mediante un criterio poco puntaje dependientes no deben serparte de cualquier muestra de desarrollo. Estos pueden incluir cuentas designadastales como el personal, VIPs, fuera del pas, tarjetas preaprobadas, prdida / robo,fallecida, menor de edad, y las cancelaciones voluntarias dentro de la actuacinventana. Tenga en cuenta que algunos desarrolladores incluyen cuentas canceladascomo "indeterminada", ya que estas cuentas fueron marcados y aprobados, ypor lo tanto, caer en la "puntuacin durante las operaciones normales del da a da" categora.Esta es una mejor aproximacin desde una perspectiva lgica. Si hayreas geogrficas o mercados donde la empresa ya no opera,Tambin deben excluirse los datos de estos mercados, por lo que el desarrollode datos representa el futuro estado de espera. Por ejemplo, un prstamo de autoempresa utiliza para el financiamiento de la compra de recreovehculos como motos de nieve, motos acuticas, vehculos todo terreno(ATV). Sin embargo, hace un ao decidi centrarse en su auto personal bsicofinanciacin de las empresas, y dej de financiar todos los dems activos. Para scorecardcon fines de desarrollo, los datos sobre el desarrollo de esta empresa debeslo incluyen las solicitudes de prstamos para autos personales. Todos los dems deben serexcluidos porque ya no ser parte de la poblacin solicitantepara esta empresa en el futuro cuando se implemente la tarjeta de puntuacin.Otra manera de mirar las exclusiones es considerarlo como un sesgo en la muestracuestin. Por ejemplo, si desea desarrollar un sistema de puntuacin que se aplicara los residentes de las grandes ciudades, no sera incluir a aquellos que viven enlas zonas rurales de la muestra de desarrollo. Del mismo modo, cualquier cuenta o solicitantetipo que no va a ser marcado, o que no es un cliente normal,no deben incluirse.

RENDIMIENTO Y LA MUESTRA DE WINDOWS Y DEFINICIN "BAD"

Cuadros de mando se desarrollan utilizando el supuesto de que "el desempeo futuroreflejar los resultados anteriores. "Con base en este supuesto, elrendimiento de cuentas abiertas previamente se analiza con el fin de predecirel rendimiento de las cuentas futuras. Con el fin de realizar este anlisis,necesitamos recopilar datos para las cuentas abiertas en un momento determinado

marco, y luego monitorear su desempeo para otro perodo especficode tiempo para determinar si eran buenos o malos. Los datos recogidos (elLas variables) junto con buena / mala clasificacin (el objetivo) constituye elmuestra el desarrollo de la cual se desarrolla el cuadro de mando.En la figura 4.1, se supone una nueva cuenta es aprobada y concedida crditoen un momento determinado. En algn momento en el futuro, es necesariodeterminar si esta cuenta haba sido bueno o malo (para asignar el rendimiento)."Ventana de resultados" es la ventana de tiempo en la realizacin decuentas abiertas durante un perodo de tiempo particular (es decir, la ventana de muestra)se vigila para asignar la clase (destino). "Ventana de muestra" se refiere ael marco de tiempo de los que se seleccionaron los casos positivos y negativos conocidospara la muestra de desarrollo. En algunos casos, como el fraude y la quiebra,la clase de potencia ya se conoce o establecida previamente. Essigue siendo til, sin embargo, para realizar el anlisis se describe a continuacin, con el fin dedeterminar la ventana de rendimiento ideal.Una manera simple de establecer ventanas de rendimiento y de la muestra es analizarpago o cumplimiento de morosidad de la cartera, y la tramael desarrollo de los casos "malos", definidos en el tiempo. Una buena fuente de estedatos es la cohorte mensual o trimestral o informe de anlisis de la vendimia producidoen la mayora de departamentos de riesgo de crdito.Un ejemplo de un anlisis vintage, para una definicin de "malo" de 90 dasdelincuente y una ventana de resultados de nueve meses, se detallan en el Anexo4.2. Las cifras resaltan (que muestra el estado actual de la delincuencia por el tiempoen los libros de las cuentas abiertas en diferentes fechas) estn trazados para este anlisis.Un promedio de los ltimos seis cohortes (el nmero resaltado

y los cinco nmeros por encima de la misma) pueden tambin ser utilizados para suavizar las variaciones.Las cifras se refieren a la proporcin de las cuentas en mora despus de ciertomeses como clientes. Por ejemplo, en la primera lnea, 2,4% de las cuentasAbierto en enero de 2003 fueron 90 das de mora despus de cinco meses como clientes.Anexo 4.3 es un grfico de mala tasa por mes abierto (tenencia) para unPerodo de 14 meses.

Esta ilustracin muestra un ejemplo de una cartera tpica tarjeta de crditodonde el mal tasa se ha trazado para las cuentas abiertas en un 14 mesesperodo. Esto demuestra la mala tasa de rpido desarrollo en los primeros mesesy a continuacin, como la estabilizacin de la edad cuenta se acerca a 12 meses.La muestra de desarrollo es elegido luego de un perodo de tiempo enla mala tasa se considera que es estable, o donde la cohorte se considerarhan madurado (es decir, donde la mala tasa comienza a estabilizarse). En la anteriorejemplo, una ventana buena muestra sera en cualquier lugar entre 12y de 14 meses en el pasado (por ejemplo, de enero a marzo de 2003), quetendra una ventana de rendimiento medio de 13 meses.Seleccin de muestras de desarrollo de una cohorte madura se hace para minimizarlas posibilidades de rendimiento de clasificacin errnea (es decir, todas las cuentas tienenha dado suficiente tiempo a ir mal), y para asegurarse de que la definicin de "malo"como resultado de una muestra de inmadurez no subestimar la finalprev que los ndices negativos. Por ejemplo, si se elige la muestra de desarrollode cuentas abiertas hace siete meses, un 4,5% de la muestrasera clasificado como malo. Una muestra de madurez de esta cartera debetener una mala tasa de alrededor de 6%. Por lo tanto algunas versiones de este perodoque son malos seran errneamente etiquetado como bueno si el desarrollola muestra se tomara de ese perodo.El tiempo necesario para que las cuentas para madurar vara segn el producto y "malo"definicin seleccionada. Cuentas de tarjetas de crdito normalmente tienen un vencimiento entre18 y 24 meses, mientras que las cuentas de tres a cinco aos de edad son la normapara el desarrollo del cuadro de mando hipoteca. Esto es un poco de auto-cumplidaprofeca, ya que las carteras de tarjetas de crdito son por naturaleza de un riesgo ms alto quelos hipotecarios, y por lo tanto se producir el mismo nivel de la delincuenciamucho ms rpido. Los clientes en dificultades son tambin ms propensos a dejar de pagarsus cuentas de tarjetas de crdito que a dejar de pagar sus hipotecas.Del mismo modo, y por razones obvias, el anlisis hecho por una definicin "malo" de30 das en mora mostrar madurez ms rpido que una definicin "malo"de 60 o 90 das. Cuadros de mando para las reclamaciones de seguros, el fraude, la quiebra, yotras definiciones probablemente tengan perfiles de estabilizacin nicos que pueden serdeterminado mediante la realizacin de anlisis similares.Tarjetas de comportamiento para el uso operacional se construyen normalmente para un rendimientoventanas de 6 o 12 meses. Modelos Colecciones suelenconstruido para las ventanas desempeo de un mes, pero cada vez ms,

las empresas estn construyendo estas tarjetas para ventanas ms cortas de hastados semanas, para facilitar el desarrollo del recorrido de recogida ms oportunatratamientos. En el desarrollo de modelos predictivos para la regulacin especficarequisitos, por ejemplo, el Acuerdo de Basilea II, el rendimientoventana puede ser dictado por el reglamento.Cuando se construyen cuadros de mando de morosidad, este anlisis debe serrepetido para varias definiciones pertinentes de morosidad. Esto se hacedebido a que las diferentes definiciones producirn diferentes recuentos de muestra.Diversos factores, como la ventana de la muestra y la definicin de bien / malnecesitar ser escamoteado en algunos casos para obtener una muestra lo suficientemente grande(Vase la seccin siguiente). En los casos de quiebra o chargeoff cuadros de mandos, sloun anlisis es suficiente, ya que slo hay una posible definicin de"Malo".Siempre que sea posible, este anlisis debe hacerse a travs del "siempre malo"definicin (es decir, la cuenta se considera que es "malo" si llega a ladefine la situacin de morosidad en cualquier momento durante la ventana de rendimiento).Si esto no es posible, normalmente debido a las dificultades de datos, a continuacin, unaDefinicin "actual" del "malo" fuera suficiente, cuando la situacin de morosidadde cuentas se ha tomado de la actuacin ms reciente de fin de mes.Un ejemplo se ilustra en el Anexo 4.4, que muestra una delincuencia 24 mesesla historia de una cuenta en particular. Mes "24" es la corrientemes y el nmero en cada celda "Delq" se refiere al nmero de mesesvencidos.Usando una definicin "siempre malo", la situacin de morosidad de estecuenta puede ser clasificado como tres meses de mora. Sin embargo, el uso de unDefinicin "current malo", esta cuenta sera clasificado como no delincuentes(Es decir, cero meses de mora).

EFECTOS DE LA ESTACIONALIDAD

La variacin de las tasas de aplicacin y aprobacin a travs del tiempo, y elefecto de cualquier estacionalidad, tambin debe establecerse en este punto. Espara asegurar que la muestra de desarrollo (desde la ventana de muestra) haceno incluir todos los datos de perodos "anormales", por lo que la muestra utilizadapara el desarrollo est en consonancia con los perodos normales de trabajo, que representael tpico "por la puerta" de la poblacin. El objetivo escumplir con la premisa de que "el futuro es como el pasado", por lo que lamuestra el desarrollo es representante de los solicitantes que se espera en el futuro (es decir,el cliente "normal"). En trminos prcticos, esto tambin ayuda a generarprecisos tasa / mala predicciones tasa de aprobacin, y ms importante, producecuadros de mando que ser robusto y soportar la prueba del tiempo. En realidad,estos ejercicios se realizan en gran parte a coger comportamiento extremo, ya que el establecimiento deun estndar para la "normal" es difcil.Hay varias formas de contrarrestar los efectos de los perodos anormales cuandola poblacin solicitante no representa la normal "a travs de la"poblacin de la puerta. En todos los casos, las razones de la anormalidad debe primeroser establecido. Esto se logra mejor a travs del anlisis comparando las caractersticasdel cliente promedio con las caractersticas de los de laventana de muestra. Otras razones de los cambios del perfil tambin se puede extraer deinformacin sobre las campaas de marketing activo en la ventana de muestra,o cualquier otro factor que puede afectar el perfil de los solicitantes de crdito. Paraejemplo, la organizacin espera que los solicitantes de tarjetas de crdito estn mayormentehombres y mujeres maduros, pero descubre que los candidatos de su deseadaventana de muestra de un mes son en su mayora hombres jvenes. Un anlisis de la comercializacincampaas demuestra que la compaa estaba trabajando activamente en las aplicacionesen un stand en un saln del automvil durante ese mes (automtico muestra tpicamenteatraer a los hombres jvenes como clientes). Equipado con esta informacin, elempresa puede entonces ampliar la ventana de muestra a tres o ms mesestiempo, para suavizar los efectos de ese mes en particular.Otra tcnica para "normalizar" los datos es para filtrar la fuente deanormalidad. En el ejemplo anterior, si la empresa est segura de queno se dirigir a los varones jvenes en el futuro, y que el rendimiento deestos jvenes machos distorsionar su cartera de espera general, la

empresa puede optar por excluir a los hombres jvenes a partir de su desarrollomuestra. La muestra de desarrollo resultante (y las estadsticas de la cartera) seentonces estar en lnea con las operaciones normales del da a da de esta empresa.Los efectos de la estacionalidad tambin se pueden contrarrestar mediante la adopcin de mltiplesventanas de muestra, pero con cada uno que tiene una ventana de funcionamiento igual.Por ejemplo, tres muestras pueden tomarse de cada uno de enero, febrero,y marzo de 2002, con las ventanas de rendimiento de 24 meses cada uno.Por tanto, el "malo" para cada muestra se determinar para las actuacionesa partir de enero, febrero y marzo de 2004, respectivamente. Esto es encontraste para mantener la fecha el mismo para todas las muestras de la observacin (por ejemplo,determinacin del rendimiento a partir de febrero de 2004 para las tres cohortes deel ejemplo-que se traducir en cohortes con comportamientos diferentesventanas dentro de la misma muestra).En los casos en que la toma de muestras escalonadas o la ampliacin de la ventana de muestrano es posible, y los motivos de anormalidad se conocen yentiende que se limita a un mes particular, por ejemplo, es tambinposible crear una muestra mediante la exclusin de los registros perifricos. Esto, sin embargo,requiere informacin detallada sobre las distribuciones existentes de caractersticasdurante los periodos normales de trabajo, y se recomienda que una muestra delos registros excluidos se analizarn las tendencias antes de ser desechado.

DEFINICIN DE "BAD"

Esta fase clasifica rendimiento de la cuenta en tres grupos principales:"Malo", "bueno", y "indeterminada". Por quiebra, chargeoff oel fraude, la definicin de "malo" es bastante sencillo. Para contractualdelinquency-basados en las definiciones, sin embargo, hay muchas opciones basadassobre los niveles de delincuencia. Se ha mencionado que cada anlisis (comose muestra en el Anexo 4.3) para diferentes definiciones de "malo" va a producir undiferente nmero de muestras para las cuentas "malas". El uso de algunos de los factoresaparece al lado, una definicin apropiada es elegida para estos casos.La definicin de lo que constituye una cuenta de "malo" depende de variosconsideraciones: La definicin debe estar en consonancia con los objetivos organizacionales. Siel objetivo es aumentar la rentabilidad, la definicin debe ser

puesta a punto de la delincuencia en la cuenta deja de ser rentable.Esto se complica cuando las cuentas que son, porejemplo, crnicamente pagar tarde por un mes, pero no ruede hacia adelantea dos o tres meses puede ser rentable. Para el seguro deaplicaciones, un valor en dlares en reclamos pueden ser apropiados. Si la delincuenciadeteccin es el objetivo, la definicin ser simple(Por ejemplo, "jams" 60 o 90 das). La definicin debe estar en lnea con el producto o el propsito deel cual se construy el cuadro de mando, por ejemplo, la quiebra,fraude, reclamos (reclamacin de ms de $ 1.000) y colecciones (menos del 50%recuperado dentro de los tres meses). A "apretado", ms estricta definicin, por ejemplo, "write-off"o "120 das de atraso", proporciona una ms extremo (y precisa)diferenciacin, pero en algunos casos puede producir tamaos de muestra bajas. Una definicin de "looser" (por ejemplo, a 30 das de atraso) dar lugar a una mayornmero de cuentas de la muestra, pero no puede ser un buen suficientediferenciador entre buenas y malas cuentas, y por lo tanto va a producirun cuadro de mando dbil. La definicin debe ser fcilmente interpretable y objeto de control (por ejemplo, cada vez90 das en mora, quiebra, confirm el fraude, la reclamacin de ms de $ 1.000).Definiciones como "tres veces 30 das en mora o dos veces 60 dasdelincuentes, o una vez 90 das o peores ", que pueden ser ms precisareflexiones, son mucho ms difciles de controlar y pueden no ser apropiadaspara todas las empresas. La eleccin de una definicin ms simple tambin hacegestin ms fcil, y la toma de decisiones-los nmeros de tarificacin malosreportado se comprender fcilmente (por ejemplo, 4% mala significa 4% decuentas han llegado a 90 das de morosidad durante su mandato). Las empresas pueden tambin seleccionar definiciones basadas en las polticas contablesen prdidas y ganancias. En algunos casos, puede ser beneficioso tener definiciones coherentes de"Mal" a travs de diversos segmentos y otros cuadros de mando en uso dentrola empresa. Esto hace ms fcil para la gestin y la toma dedecisiones, sobre todo en entornos en los que muchos cuadros de mando sonutilizado. Junto con la ampliacin constante de las puntuaciones, lo que tambin reducecapacitacin y costos de programacin, cuando la reurbanizacin de tarjetas.

Puede haber requisitos regulatorios externos u otras que regulancmo se define la delincuencia (distinta de la organizacin deldefinicin operativa propia). Requisitos de presentacin de informes reglamentariospara el nuevo Acuerdo de Capital de Basilea II es un ejemplo de esto: "malo"definiciones en el futuro pueden ser obligados a estar vinculado al desarrollo econmicoprdida, un nivel predeterminado especfico, o de un determinado nivel de prdida esperada.Basado en el nuevo acuerdo de capital de Basilea II, la definicin depor defecto es generalmente 90 das en mora.En algunos casos, las definiciones de "malos" son seleccionados por defecto, debido a la faltade los datos o de la historia (por ejemplo, una organizacin que slo mantiene los registros de 12 meseshistoria), por lo que la nica definicin de "malo" que mostr la madurez duranteanlisis (ver Anexo 4.3) era "da de mi vida 30." Algunas organizaciones nosecreto de los datos de pago mensual, y la nica opcin para la definicin de "malo" essituacin de morosidad actual (en comparacin con "nunca").

CONFIRMACIN DE LA DEFINICIN DE "BAD"

Una vez que una definicin inicial "malo" se identifica mediante el anlisis descrito ensecciones anteriores, un anlisis ms detallado se puede hacer para confirmarlo, para asegurarseque los identificados son realmente realmente malo. Esto es ms relevante que la"Malo" asignacin de clase no es definitiva (es decir, sobre la base de un cierto nivel de dadelincuente o cantidad recuperada). La confirmacin se puede hacer utilizandojuicio de expertos, anlisis, o una combinacin de ambos, dependiendo de larecursos y datos disponibles. Es importante sealar que los mtodosdescrito puede proporcionar un nivel de comodidad para el anlisis realizado previamenteno son medidas definitivas.

MTODO DE CONSENSOEl mtodo crtico o el consenso implicadiversos actores de riesgo, Marketing y reas operacionales conseguirjuntos y llegar a un consenso sobre la mejor definicin de una "mala"cuenta, sobre la base de consideraciones experiencia y operativa, as comoel anlisis cubierto en las secciones anteriores.

MTODOS ANALTICOSdos mtodos analticos para confirmar las definiciones "malos"se describir:

1. Anlisis del tipo de rollo2. Comparacin de la delincuencia actual en comparacin con peor

Adems de estos dos, el anlisis de rentabilidad tambin puede realizarsepara confirmar que los definidos como malo son rentables, o producir negativosvalor actual neto (VAN). Si bien esto se puede hacer fcilmente en monolneas(Por ejemplo, proveedores de tarjetas al por menor), no es una tarea fcil en multiproductoambientes, como los bancos.

ROLLO ANLISIS DE LA TARIFAanlisis del tipo de rollo implica comparar peor delincuenciaen unas determinadas "x" meses anteriores con la de la "prxima x"meses y, a continuacin, calcular el porcentaje de cuentas que mantienensu peor delincuencia, mejora, o "devuelve" a la siguiente delincuenciacubos.Por ejemplo, Anexo 4.5 muestra la situacin de morosidad de un rotativocuenta durante un perodo de 24 meses, dividido en dos equivalentes de 12 mesesPerodos "prximos" "anterior" y.En base a estos nmeros, el peor de morosidad de esta cuenta en elPerodo "anterior" de doce meses es de tres meses en mora (en 10 meses),y de dos meses de atraso (en 16 meses) en los "prximos" doce meses.Esta informacin se recopila para todas las cuentas, y se representa entonces comose muestra en el Cuadro 4.6.El propsito es identificar un "punto de no retorno" (es decir, el nivelde la delincuencia en la que la mayora de las cuentas se vuelven incurables). Tpicamente, unagran mayora de las cuentas que llegan morosidad de 90 das no curan-empeoran (poner al da), lo que confirma que esta definicin

de "malo" es apropiado. En el ejemplo anterior, slo alrededor del 18% de loscuentas que fueron alguna vez 30 das en mora en los ltimos 12 mesespuesto al da ms de 60 y 90 + das de atraso, pero casi el 70% delas cuentas que llegan rollo morosidad de 90 das hacia adelante en peor delincuencia.En este caso, la definicin de "siempre 90 das delincuente" de la "mala"tiene ms sentido, ya que realmente asla a los que permanecen en mora.Por el contrario, la definicin de 30 das "malos" no ser el adecuado, ya quela mayor parte de esas cuentas para Hacer Retroceder (cura) para estar al corriente. Poco concluyentepruebas de este anlisis puede apuntar a potenciales status "indeterminado".Vale la pena sealar que el II Acuerdo de Capital de Basilea define el "default"como cualquier punto en el que el banco considera poco probable que el deudor para pagartotal de la deuda, y especifica 90 das de mora como una definicin (individualeslos reguladores pueden cambiar esto a 180 para determinados productos).

COMPARACIN ACTUAL FRENTE A LA DELINCUENCIA PEOREste mtodo es similar enconcepto para el anlisis de la velocidad de balanceo, pero es ms fcil de ejecutar. En l se comparala peor situacin de morosidad (nunca) de las cuentas con su ms recientesituacin de morosidad. Al igual que con el anlisis de la velocidad de balanceo, el objetivo en este caso es tambinen busca de un "punto de no retorno". Un ejemplo se muestra en el Cuadro 4.7.El ejemplo muestra una vez ms que, de todas las cuentas que nunca van a la 30 -delincuencia da, la gran mayora-el 84%, no tienen la delincuencia en la actualidad.En contraste, el 60% de todas las cuentas que van a la delincuencia 90 das

alojarse en 90 das o empeoran. Esto confirma una vez ms que un 90 - o 120 -definicin das de "malo" es una adecuada uno, siempre y cuando suficientes casos demales se pueden obtener.Cabe sealar que los anlisis anteriores para determinar y confirmarDefiniciones de "malos" podran realizarse tanto para la aplicacin yscorecards comportamiento. A pesar de tarjetas de comportamiento suelen ser desarrolladospara predecir sobre una ventana de seis meses, todava es til para llevar a caboeste anlisis para determinar las definiciones "malos".

"GOOD" Y "INDETERMINADO"

Una vez definidas las cuentas de "malos", el mismo anlisis realizado anteriormentese puede utilizar para definir una "buena" cuenta. De nuevo, esto debe estar en lneacon los objetivos de la organizacin y otros asuntos discutidos anteriormente. Definicin"Buenas" cuentas es menos analtica, y por lo general evidentes. Algunas de las caractersticasde un buen relato: Nunca delincuente o delincuentes a un punto en adelante rodar tasaes menor que, por ejemplo, 10% VPN rentable, o positivo No hay reclamaciones Nunca quiebra Ningn fraude La tasa de recuperacin de, por ejemplo, 50% en colecciones

Un punto a destacar es que, mientras que las buenas cuentas deben conservar su carctersobre la ventana de presentacin completa, una mala cuenta puede ser definidaal llegar a la etapa de la delincuencia especfica en cualquier momento de la ejecucinventana (segn la definicin de "nunca").Cuentas indeterminados son los que no caen en forma concluyenteo bien los "buenos" o "malos" categoras. Estas son las cuentas que notiene suficiente historial de rendimiento para la clasificacin, o que tienen algunadelincuencia leve, con ndices de balanceo ni lo suficientemente bajo como para ser clasificados comobueno, ni lo suficientemente alto como para ser malo. Indeterminados pueden incluir: Cuentas que azotaron 30 - o morosidad de 60 das, pero no ruedan hacia adelante(Es decir, no son definitivamente malas) Las cuentas inactivas y cancel voluntariamente, "ofrecer disminuyeron"cuentas, solicitudes que fueron aprobadas pero no reservan yotros que fueron aprobados, pero tienen un historial de rendimiento insuficientepara la clasificacin Cuentas con insuficiencia uso-por ejemplo, las cuentas de tarjetas de crditocon un "gran equilibrio" de menos de $ 20 Las cuentas de seguros con las reclamaciones en virtud de un valor especfico en dlares Cuentas con VAN = 0Tenga en cuenta que algunos Scorecard Desarrolladores asignar todos cancelados y "notomado las "cuentas que rechaza o las excluyen, en el supuesto que se trataba deprobablemente no destinados a sus clientes. Sin embargo, las cuentas que cancelar voluntariamenteson sus clientes previstos y pueden haber cancelado debido al clienteproblemas de servicio. Si lo vuelven a aplicar, se les vuelven a puntuar y es probable queaprobado de nuevo. Por lo tanto, stos deben incluirse en el cuadro de mandoproceso de desarrollo como indeterminado.Indeterminados slo se utilizan en la definicin de "malo" puede serestablecido varias formas, y por lo general no son necesarios en la definicines clara (por ejemplo, la quiebra). Como regla general, indeterminadosno debe exceder ms de 10% a 15% de la cartera.Adicin indeterminados al conjunto de datos de desarrollo del modelo crea unaescenario para la clasificacin errnea. Por ejemplo, la asignacin de una clasificacin de los

"Bueno" a una cuenta que tiene un rendimiento insuficiente puede resultar enerrores de clasificacin, y la subestimacin de las tasas malos.En los casos en que la proporcin de indeterminados es muy alta (por ejemplo,donde una gran parte de las cuentas inactivas est presente), los anlisis debenhacer para abordar las causas fundamentales de inactividad-v.g.. presencia de otras tarjetascon lmites ms altos o tasas de inters ms bajas, la presencia de otras tarjetas conmejores programas de lealtad, o la inactividad con el resto de las tarjetas tambin. Una vezlas razones por las que los clientes de tarjetas de crdito no estn usando el producto sondetectadas, las medidas adecuadas se pueden tomar para remediar la situacin, comoaumentar los lmites o el descenso de las tasas de inters para los mejores clientes, ofreciendopuntos de fidelidad bonos, que ofrecen descuentos en productos de tarjetas de tiendas al por menor, ocancelacin de tarjetas de crdito para las personas que aparecen inactivas en todas sus otrastarjetas de crdito tambin.Slo las cuentas definidas como "bueno" y "malo" (y rechaza para su aplicacincuadro de mando) se utilizan en el desarrollo real de la tarjeta de puntuacin.Indeterminados se aaden cuando la previsin para reflejar adecuadamente elverdad "a travs de la puerta" de la poblacin, ya que estos son los candidatos que sese marcarn y juzgados, y por lo tanto todas las expectativas de tasas de aprobacindebe reflejar su presencia.Una vez establecida la definicin de "malo", la cartera actual "malo"tasa se registra para su uso en el desarrollo de modelos para los casos en sobremuestreoque se hace.La discusin hasta este punto ha sido limitado a las cuentas donde elel rendimiento es conocido. En casos tales como tarjetas de aplicacin, en surechazar inferencia es para ser utilizado, una categora de rendimiento adicional necesitapara ser incluido en la muestra de desarrollo para aplicaciones "disminuido"(Es decir, los que se neg crdito o servicios). Esto permite un desarrollomuestra que se cree que refleja el rendimiento de toda lapoblacin demandante, y no slo la del aprobado. Rechazar inferenciase cubre ms adelante en el captulo 6.SEGMENTACINEn algunos casos, el uso de varios cuadros de mando para una cartera proporciona mejor el riesgodiferenciacin de utilizar una tarjeta de puntuacin para todos. Este suele ser el

caso en el que una poblacin se compone de distintas subpoblaciones, ydonde un cuadro de mando no funciona de manera eficiente para todos ellos (es decir, queasumen que se requieren caractersticas diferentes para predecir el riesgo para eldiferentes subpoblaciones en nuestra cartera). El proceso de identificacinestas subpoblaciones se llama segmentacin. Hay dos formas principales enque la segmentacin se puede hacer:1. Generar ideas de segmentacin basado en la experiencia y la industriaconocimiento, y luego validar estas ideas usando analytics2. Generacin de segmentos nicos utilizando tcnicas estadsticas comoagrupacin o rboles de decisinEn cualquier caso, cualquiera de los segmentos seleccionados deben ser suficientemente grandes para permitirmuestreo significativo para el desarrollo de cuadro de mando independiente. Segmentos que lospresentar un resultado de riesgo distintos, pero tienen volumen suficiente para separardesarrollo de scorecards, todava puede ser tratado de manera diferente con diferentescortes u otras consideraciones de estrategia.Tambin hay que sealar que en el desarrollo de cuadro de mando riesgo, una "distinta"poblacin no se reconoce como tal basado slo en su definicincaractersticas (tales como la demografa), sino ms bien en su rendimiento.El objetivo es definir los segmentos en funcin del rendimiento basado en el riesgo,no slo el perfil de riesgo.Deteccin de comportamiento diferente en su propia es, sin embargo, no suficienterazn por la segmentacin. La diferencia tiene que traducirse en medibleafecta a las empresas (por ejemplo, las prdidas ms bajas, ndices de aprobacin ms altos paraese segmento). Un ejemplo de cmo medir esto se da en laSeccin de este captulo "Mejora comparar".Segmentacin, si el uso de la experiencia o de los mtodos estadsticos, en caso deTambin se puede hacer con los planes de futuro en mente. Mayora de los anlisis y la experiencia esbasado en el pasado, pero scorecards deben aplicarse en el futuro,en futuras segmentos candidatos. Una forma de lograr esto es mediante el ajuste de la segmentacinsobre la base de, por ejemplo, el mercado objetivo previsto de la organizacin.Tradicionalmente, la segmentacin se ha hecho para identificar un conjunto ptimode segmentos que maximicen el rendimiento del enfoque sugeridoaqu es encontrar un conjunto de segmentos para los que la organizacin requiere una ptimarendimiento, tales como los mercados de destino. Este enfoque pone de relieve la

importancia de tratar de maximizar el rendimiento cuando ms se necesitadesde una perspectiva empresarial y asegura que el desarrollo de scorecardsproceso maximiza el valor para el negocio. Esta es un rea donde el personal de marketingpuede agregar valor y relevancia a los proyectos de desarrollo del cuadro de mandos.El II Acuerdo de Capital de Basilea tiene una visin pragmtica de la segmentacinmediante la definicin de segmentos como "grupos de riesgo homogneos." Esto deja a individuobancos de todo el mundo con la opcin de definir su propia y nicasegmentos, sin una receta obligatoria para todos.

SEGMENTACIN BASADO EN LA EXPERIENCIA (HEURSTICO)

Segmentacin basado en la experiencia incluye ideas generadas en los negociosconocimientos y experiencias, consideraciones operativas, y la industriaprcticas. Ejemplos de estas fuentes incluyen:Departamentos de gestin Marketing / Riesgo de deteccin diferentesperfiles de candidatos en un segmento especfico Una cartera anot en el mismo cuadro de mandos con el mismo corte,pero con segmentos de mostrar un comportamiento significativamente diferente (por ejemplo,mayores tasas de malas) Desarrollo de nuevos subproducto Necesidad de tratar a un grupo predefinido de manera diferente (por ejemplo, el "grupo de oro"de los clientes) Direccin de marketing Futuroreas de segmentacin tpicos usados en la industria son los que se basan en: Demografa. Regional (provincia / estado, definicin interna,urbano / rural, basado en el cdigo postal, el barrio), la edad, el cdigo de estilo de vida,tiempo en la oficina, la tenencia en el banco Tipo de producto. Tarjetas de oro / platino, la duracin de la hipoteca, el seguroarrendamientos tipo, con garanta / garanta, nuevo frente se utiliza para el automvil, el tamaode prstamo Fuentes de Negocios (canal). Frente a la tienda, tomar una, rama,Internet, agencias de valores

Los datos disponibles. Fino / grueso (archivo fina denota no presentan oficios)y desinfectar archivo / sucia (dirty denota algo de rendimiento negativo) enla oficina, revlver / transactor de productos renovables, SMS /usuario de voz Tipo de solicitante.Existing nuevo cliente /, la primera vez comprador de casa /hipoteca renovacin, grupos profesionales de comercio (por ejemplo, ingenieros, mdicos,etc) Propiedad del producto. Los titulares de hipotecas solicitar tarjetas de crdito enel mismo banco

Una vez que se generan las ideas sobre la segmentacin, anlisis adicional debeser hecho por dos razones. En primer lugar, estas ideas deben ser confirmadas con almenos alguna evidencia emprica para proporcionar un nivel de confort. En segundo lugar, el anlisispuede ayudar a mejorar los segmentos que definen como archivo fina / gruesa, postalgrupos de cdigos y jvenes / viejos edad, sugiriendo puntos de interrupcin adecuadas(Por ejemplo, pueden ayudar a responder a la pregunta "Qu es un archivo de la nada?" O "Ques un candidato "joven"? ").Un mtodo simple para confirmar las ideas de segmentacin y para establecerla necesidad de segmentacin es analizar el comportamiento de riesgo de la mismacaracterstica a travs de diferentes segmentos predefinidos. Si la misma caracterstica(Por ejemplo, "inquilino") predice de manera diferente a travs de segmentos nicos, estopuede presentar un caso para tarjetas segmentados. Sin embargo, si la caractersticapredice el riesgo de la misma manera a travs de diferentes segmentos, a continuacin, adicionalcuadros de mando no son necesarios, ya que no hay diferenciacin.Anexo 4.8 muestra las tasas observadas malos para Residential Estado yNmero de Operaciones de la Mesa, segmentados por edad por encima y por debajo de 30.Mala tasa Observado por atributos no segmentados tambin se muestra en la columnaen el extremo derecho.