Financiero

  • Credit Scoring

Modelo adaptativo, multi-etapa e híbrido de Credit Scoring

Problema

  • Los modelos de Scoring se utilizan para definir el nivel de riesgo y la fidelidad de los clientes, los consumidores y los compradores de nuevos productos. Específicamente en el sector financiero, el Credit Scoring es un método para evaluar el riesgo de crédito de los solicitantes de préstamos.
  • Hoy en día, el Credit Scoring juega un papel importante en el crecimiento económico, mejorando el acceso fácil y rápido a los mercados de crédito, bajando el precio del crédito y reduciendo los posibles riesgos económicos.
  • Credit Scoring produce una “puntuación” que una institución financiera o un banco puede utilizar para clasificar sus prestatarios de crédito en términos de riesgo.

Solución

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  • Los métodos tradicionales de Credit Scoring requieren que un proceso manual de reducción/creación de variables basado en prueba y error se repita para cada actualización después del desarrollo del modelo.
  • Por otra parte, es difícil desarrollar un modelo adaptativo de Credit Scoring que se base en los métodos lineales actuales debido a sus limitaciones inherentes. Por lo tanto, un proceso de modelado dinámico que utiliza técnicas híbridas y modernas podría ser útil para desarrollar modelos adaptativos y precisos de Scoring.
  • En Eris Innovation, en primer lugar, se utilizó una selección óptima y multi-objetivo de variables con el fin de obtener el mejor subconjunto de características con el número mínimo de variables en ese subconjunto. En segundo lugar, hemos desarrollado un modelo adaptativo, multi-etapa e híbrido de Credit Scoring, aplicando determinados clasificadores metaheurísticos.