El sector bancario cuenta con multitud de herramientas con las que tomar decisiones más informadas en la concesión de préstamos a sus clientes. Entre ellas, destaca el credit scoring, o puntaje crediticio de los solicitantes.
Gracias al credit scoring, los bancos son capaces de evaluar el perfil de los usuarios, con el objetivo de detectar, desde un primer momento, si llevar a cabo una operación con ellos puede conllevarle algún riesgo a la entidad.
Entonces, ¿cómo se utiliza esta herramienta en el producto hipotecario?
Entendiendo el credit scoring en el contexto hipotecario
Cualquier operación de préstamo de dinero puede suponer un riesgo para el banco si, previamente, este no ha tomado las precauciones adecuadas. En el contexto de los productos hipotecarios, las cantidades de dinero involucradas y los plazos de pago son, por lo general, más significativos que en el resto de préstamos personales o préstamos al consumo.
Según el INE, la hipoteca media en España se sitúa ligeramente por debajo de los 150.000 euros. Es por ello que, para el banco, resulta fundamental contar con una herramienta que le ofrezca evaluaciones de riesgo precisas para la gestión del riesgo crediticio derivado de operaciones tan elevadas.
La manera en que el credit scoring se utiliza en el ámbito hipotecario es a través de modelos predictivos avanzados, que evalúan la solvencia de los solicitantes de estos préstamos hipotecarios. Estos modelos están basados en machine learning o aprendizaje automático (si no sabes qué es el machine learning, te lo explicamos en este artículo). En este sentido, analizando un conjunto amplio de datos, pueden predecir la probabilidad de incumplimiento de pago por parte de los solicitantes del préstamo.
Esta evaluación se basa en el análisis de datos financieros, el historial crediticio, los ingresos, el empleo actual, y otra serie de factores que pueden influir en la capacidad del cliente de cumplir con sus obligaciones de pago. Tras el análisis, estos modelos predictivos permiten al banco asignar un puntaje de crédito a cada usuario. Esta puntuación es un indicativo de su riesgo crediticio, e influirá en la decisión de la entidad bancaria de seguir adelante o no con la operación.
En la actualidad, todos los bancos utilizan algún modelo de puntaje crediticio para prevenir riesgos. “En iAhorro Technologies, ofrecemos a la entidad nuestro modelo de propensión, que actúa como prefiltro para su departamento de riesgos, y que calcula la probabilidad de mora de un usuario en el mercado genérico español”, explica Marcel Beyer, CEO de iAhorro Technologies. “Con este modelo de propensión, la entidad puede reducir el margen de error en su toma de decisión de otorgar o no la hipoteca en hasta un 5%”, añade.
¿Cuáles son las variables que se tienen en cuenta?
El proceso de credit scoring para la concesión de un préstamo hipotecario se basa en una evaluación exhaustiva de múltiples variables. Con ellas, el banco puede determinar la solvencia del solicitante. Estas variables reflejan la capacidad de pago del cliente, así como el comportamiento financiero que ha mantenido en el pasado y que tiene en la actualidad. Entre ellas, destacan:
El historial crediticio
La historia de crédito del usuario es un indicador clave de su comportamiento financiero. En este sentido, se analizan aspectos como la puntualidad en los pagos de deudas que haya adquirido anteriormente, la cantidad de créditos abiertos y su estatus en el momento actual, o la presencia de registros negativos como impagos o morosidad, entre otros.
Los ingresos actuales y la estabilidad laboral
Ambos puntos son imprescindibles para asegurar la solvencia o capacidad de pago del usuario. En la evaluación del solicitante, se consideran, entre otras variables, el tipo y la naturaleza del empleo, la antigüedad en el puesto actual o los ingresos que puede demostrar.
Relación deuda-ingreso
Esta ratio compara el total de deudas mensuales del usuario con sus ingresos mensuales. Una proporción deuda-ingreso naja indica que el individuo tiene una buena capacidad para manejar pagos adicionales de deuda.
Ahorros y activos
En los modelos de credit scoring, también se evalúa la cantidad de ahorros y otros activos que tiene el solicitante en el momento de adquirir el préstamo. Por ejemplo, cuentas bancarias, inversiones y propiedades, que pueden servir como garantía adicional o indicar una gestión financiera saludable.
¿Cuáles son los principales desafíos del credit scoring para la banca?
Para integrar el credit scoring de una manera efectiva en su proceso de concesión de hipotecas, los bancos deben superar ciertas barreras.
En primer lugar, los modelos de scoring requieren acceso a datos precisos y actualizados. Recordemos que se basan en algoritmos de aprendizaje automático, que van mejorándose con el tiempo gracias a la precisión y a la experiencia acumulada.
Por ello, resulta clave priorizar la calidad y la integración de estos datos. “La elección de una tecnología adecuada y el desarrollo de un modelo que se ajuste a las necesidades específicas de cada entidad son dos aspectos esenciales para maximizar los beneficios del credit scoring”, añade Marcel Beyer.
Por otro lado, la transparencia y la ética en la gestión de los datos también son dos aspectos relevantes. Los bancos deben asegurarse de que sus sistemas de credit scoring sean justos y no discriminatorios, “por ejemplo, a través de un histórico de datos anonimizado”, concluye el CEO de iAhorro Technologies.
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