Modelos de Scoring Crediticio con Machine Learning
Un modelo de scoring crediticio asigna una puntuación a cada solicitante representando su probabilidad de incumplimiento (PD). Desarrollamos scorecards de originación, comportamiento y cobranza para bancos, cooperativas y fintech en Colombia, con documentación lista para Superfinanciera e IFRS9.
¿Para quién es este servicio?
Trabajamos con instituciones que quieren mejorar sus decisiones de crédito sin depender de reglas manuales o de un bureau que no cubre todo su portafolio.
- Bancos que quieren subir la tasa de aprobación sin subir la mora
- Cooperativas migrando de reglas manuales a un modelo estadístico
- Fintech con clientes sin historial crediticio tradicional
- Entidades que necesitan modelos PD/LGD/EAD para provisiones IFRS9
- Equipos de cobranza que necesitan priorizar por probabilidad de pago
Nuestro equipo trabajó desde dentro de áreas de riesgo de entidades financieras colombianas antes de fundar Datos Estáticos — sabemos qué revisa un auditor interno y qué exige la SFC. Trabajamos bajo NDA estricto. Conoce cómo trabajamos →
¿Qué incluye?
Desarrollamos el tipo de scorecard que tu portafolio necesita, con la técnica adecuada según el volumen y calidad de tus datos.
Score de originación
Evalúa el riesgo al momento de otorgar crédito. Optimiza la aprobación sin aumentar morosidad.
Score de comportamiento
Monitorea clientes activos para detectar deterioro temprano y activar cobranza preventiva.
Score de cobranza
Prioriza esfuerzos de recuperación según probabilidad de pago de clientes en mora.
Modelos IFRS9 (PD/LGD/EAD)
Estimación de pérdidas esperadas para provisiones bajo NIIF9, con documentación regulatoria.
Cómo trabajamos
Desde el análisis exploratorio hasta el scorecard documentado y listo para producción.
Exploración y limpieza de datos
EDA documentado, tratamiento de faltantes y outliers, definición de la variable objetivo.
Selección de variables
Transformación WoE/IV, selección estadística y de negocio, control de multicolinealidad.
Desarrollo del modelo
Regresión logística, XGBoost o Random Forest según volumen y necesidad de interpretabilidad.
Validación y backtesting
Gini, KS, AUC-ROC, PSI, CSI sobre muestra out-of-time.
Documentación y entrega
Scorecard final con puntos de corte, documentación técnica y código reproducible.
Entregables
Un scorecard listo para usar en producción, con toda la trazabilidad que pide un auditor.
- Análisis exploratorio documentado
- Selección y transformación de variables (WoE, IV)
- Métricas de performance: Gini, KS, AUC-ROC, PSI, CSI
- Backtesting sobre muestra out-of-time
- Scorecard final con puntos de corte por segmento
- Código Python/R reproducible en repositorio privado
Ejemplo de entregable
Así se ve un scorecard construido por nosotros: un ejercicio real sobre datos sintéticos de crédito, con las mismas métricas que exige la SFC.
Scorecard de originación sobre datos sintéticos
Regresión logística sobre 4.000 registros sintéticos de crédito (utilización de cupo, atrasos, antigüedad laboral, ingreso, número de créditos activos), validada con muestra out-of-time.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre desarrollo de scorecards en Colombia.
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