La gestión estratégica de créditos en tiempos de pandemia

¿Cómo es la gestión de créditos en tiempos de Pandemia Covid-19? ¿Qué modelos de predicción para la gestión de créditos fueron implementados? ¿Qué soluciones crediticias estratégicas asumieron los bancos? Son algunas de las preguntas resueltas por Mauricio Hilbck (Consultor en Finanzas y Gestión de riesgos en Invextiga, fue Gerente adjunto de riesgos de tarjeta de crédito en banco BCP, Subgerente de Estrategia de Cobranzas en banco Interbank y es docente en la Universidad PUCP) en el 5to Congreso Latam de Crédito y Cobranza, que organizaron las revistas Gan@Más y +Finanz@s.

Efectos del Covid-19

Sabemos que la pandemia viene afectando la economía desde el 2020 en Perú y demás países en el mundo entero, afectando la demanda agregada, disminuyendo el empleo y por ende se contrae la demanda por crédito y por tanto se contrae la oferta crediticia. Siempre avizorando la recuperación de la economía (tal cual lo indica el reporte de inflación del BCRP) para el 2021, sobre todo en el sector primario.

¿Qué estrategias asumieron las empresas en la gestión de créditos?

Los bancos asumieron nuevas estrategias en estos tiempos de pandemia, entre las estrategias implementadas fueron: sectorizar las industrias, enfocándose en los sectores más afectados y someterlos a un estrés financiero y flexibilidad operativa a fin de observar que sectores tienen menos multiplicadores de riesgos, por lo que la capacidad analítica y manejo de información es relevante para la priorización de estrategias. Si bien en Perú, algunos de los bancos han logrado reaccionar ante estos eventos contingentes, cabe mencionar que aun falta capacidades especificas en la modelación y predicción analítica para la toma de decisiones estratégicas en la gestión del riesgo de crédito.

Fuente: Managing and monitoring credit risk after the COVID-19 pandemic (McKinsey & Company)

Nota del gráfico: Un banco estadounidense evaluó el impacto de COVID-19, utilizando los niveles de riesgo para cada intersección entre la industria y la geografía. Los niveles de riesgo se basan en una puntuación de riesgo compuesta, teniendo en cuenta los factores geográficos y de la industria debidamente ponderados.

Innovación de los modelos de predicción en la gestión de riesgos de créditos

Existen nuevos factores que los bancos han implementado en los nuevos modelos de predicción de gestión de crédito, que incluyen la recopilación de la información financiera histórica (como el balance general), la evaluación crediticia debe incluir proyecciones por sector (también para banca minorista), utilización de datos de alta frecuencia sobre la pandemia, el tráfico peatonal, reservas de restaurantes, solicitudes semanales de desempleo y otros indicadores para alimentar la base de datos financiera; El seguimiento de la cartera debe incluir preguntas específicas de la crisis y fuentes de datos externas, como datos públicos sobre el desempeño de los subsectores; los bancos deben actualizar su apetito por riesgo para tener en cuenta el impacto sectorial específico de la crisis en los nuevos clientes o nuevos préstamos, entre otros.

Soluciones Crediticias Estratégicas

Los bancos se han orientado por modelos predictivos expertos, avizorando metas claras en el manejo de información, tanto de fuentes internas como externas, como el uso de metodologías agiles a fin de tomar decisiones estratégicas en la gestión del crédito. Por lo que, es necesario que las empresas tengan claro el horizonte a fin de elegir la infraestructura tecnológica escalable que genere ventajas competitivas en el proceso de originación de créditos, gestión de líneas, toma de decisiones automatizada para evaluación de crédito, adquisición de clientes, renovaciones y monitoreo de exposición.

Es recomendable generar pilotos de nuevos modelos predictivos de gestión de créditos con metodologías agiles y aprendizaje automático, acompañado por un monitoreo constante a fin de verificar que las predicciones sean las correctas. A la fecha ya existen modelos que identifican a nuevos clientes a través de la capacidad de pago de sus líneas de teléfono. También se requiere modelos modulares, que no requiera el cambio de todo el proceso del modelo en caso requiera alguna actualización o se retire algunas variables.

Conclusiones

Las primeras señales van revelando el camino a seguir, ya que los bancos distinguen el impacto que la crisis está teniendo en diferentes sectores y subsectores de la economía, y dirigen más atención a las finanzas y modelos de negocio de los hogares y empresas individuales.

Se debe evaluar y supervisar el riesgo crediticio en base a las nuevas reprogramaciones y congelamiento de deuda a través de datos fiables y verificables. Los principales bancos están acelerando la transformación digital para permitir el monitoreo en tiempo real y la minería efectiva de los datos de transacciones, al tiempo que automatizan la alimentación de los resultados en la toma de decisiones. Las capacidades en data anlytics están demostrando ser esenciales para la solución. Rápidamente están surgiendo nuevos enfoques no sólo para la suscripción y supervisión, sino también para la asistencia al cliente en mora y la mitigación de pérdidas.

(Elaborado por: Mauricio Hilbck – Micaela Bueno Torres)