Scoring de riesgo
Probabilidad de incumplimiento para decisiones de crédito.
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ProAnalytics · Pro-AnalyticsModelos que anticipan el comportamiento.
Ciencia de datos aplicada al comportamiento del consumidor y al crédito, entregada como servicio: del dato a un modelo en producción, monitoreado.
Un modelo real, en producción
Scoring de crédito, probado.
Alto
Poder predictivo
Potente
Poder de separación
Consistente
Entrenamiento y validación
Múltiples
Modelos evaluados
Validación
Sin sobreajuste
Del dato a la decisión
Lo que el modelo ve.
Visualizaciones reales del modelo de scoring: separación de riesgo, captura de morosos y las variables que más pesan.
Poder de separación
La tasa de mora escala de 22% en los mejores clientes a 81% en los de mayor riesgo, decil a decil.
Captura de morosos
El modelo concentra los morosos en los primeros deciles de riesgo: gestionar menos cartera, capturar más.
Comparación de algoritmos
Evaluamos RandomForest, XGBoost, GradientBoosting y LightGBM. LightGBM quedó en producción por su balance.
Variables que más pesan
El modelo prioriza edad, antigüedad y perfil de bureau — explicable, no una caja negra.
Qué modelamos
Modelos de comportamiento, en producción.
Propensión de pago
Quién pagará y cuándo, para priorizar la gestión.
Churn y retención
Anticipar la fuga y actuar antes de perder al cliente.
Forecasting
Proyección de recaudación, mora e incobrable a largo plazo.
Segmentación
Perfilamiento accionable con ML y modelos ABM.
Detección de anomalías
Señales tempranas de fraude y comportamiento atípico.
Metodología
Del dato al modelo monitoreado.
01 · Datos02 · Features03 · Entrenamiento04 · Validación05 · Despliegue06 · Monitoreo
Del dato a la decisión.
Conversemos sobre tu cartera, tus modelos o una colaboración. Te mostramos el producto real, no una promesa.