Caso de Estudio EFL: Apalancando EFL para influir el mercado de

Caso de Estudio EFL: Apalancando EFL para influir el mercado de

Caso de Estudio EFL:
Apalancando EFL para influir el mercado de consumidores de bajos recursos
BanBif – Perú
Resumen Ejecutivo
 BanBif, quinto banco1 comercial más grande de Perú, buscó ampliar su enfoque de clientes
corporativos hacia las MIPYMES como una prioridad estratégica en 2012.
 BanBif creó un nuevo producto utilizando la herramienta EFL para medir el riesgo, analizó a
más de 4.000 personas y desembolsó más de 750 nuevos préstamos en el transcurso de 24
meses.
 Los resultados de EFL demostraron la capacidad de medir el riesgo de forma efectiva, logrando
una adecuada segmentación que se evidenció en una diferencia de más de 3 veces en el
desempeño de préstamos entre los candidatos scores altos y bajos.
 La metodología de EFL le permitió a BanBif expandirse en el sector, razón por la cual BanBif
ha extendido su compromiso con EFL hasta el año 2016.
El gráfico “A” a continuación muestra el poder de discriminación de riesgo de EFL: el 20% inferior
de la cartera de BanBif, según EFL tenía casi tres veces más probabilidad de caer en mora que el
20% superior.
% Tasa de Morosidad
Distribución de la Población
Rechazando a los prestatarios más riesgosos
Quintiles + Quintiles rechazados
# Desembolsos
Morosidad 90 Días
Gráfico A: Identificando y Rechazando a los prestatarios más riesgosos
Además, EFL ayudó a BanBif a filtrar el segmento de mayor riesgo de la población solicitante de
acuerdo a la metodología de calificación de EFL. Mediante la identificación y detección de estos
1
6th largest bank by assets. https://globalconnections.hsbc.com/us/en/tools-data/treasury-managementprofiles/pe-2013/banking
clientes, EFL fue capaz de reducir el riesgo y mejorar el rendimiento de Banbif en sus esfuerzos
para otorgar préstamos.
Visión General del Socio
El mercado peruano en proceso de cambio
Como es el caso en gran parte de América Latina, los bancos peruanos durante la mayor parte
de su historia se centraron en el segmento de mayores ingresos o en el segmento de las
microfinanzas (en el mercado peruano). En ambos extremos, los bancos se han destacado: Perú
tiene un sector de banca corporativa avanzado y por seis años consecutivos ha sido clasificado
como el país que mejor gestiona las microfinanzas en el mundo2.
En los últimos años, sin embargo, una mayor competencia y una creciente demanda de
financiamiento tanto en el centro como en los extremos inferiores de la pirámide económica, han
llevado a muchas instituciones financieras a cambiar sus estrategias. Históricamente los bancos
orientados al sector corporativo como BanBif y Banco de Crédito (BCP) a través de su filial Edifycar
están acercándose a los segmentos de menores recursos para hacer préstamos más pequeños
para pequeñas empresas y atendiendo muchos niveles de la pirámide económica.
Enfocarse en estas micro, pequeñas y medianas empresas (MIPYMES), sin embargo, requiere
superar un reto imponente: muchas MIPYMES peruanas carecen de criterios básicos de crédito
como historial crediticio, calificación crediticia y estados financieros. Menos del 40% de los
peruanos están incluidos en las
centrales de riesgo, y de aquellos
incluidos la gran mayoría se concentra
en el segmento de altos ingresos3. En
Perú, en el 40% más pobre por
ejemplo, menos de 1 de cada 10 son
capaces de acceder a préstamos cada
año4. Para las empresas que son
demasiado grandes para préstamos
grupales, pero demasiado pequeñas
para
préstamos
comerciales
tradicionales,
esta
escasez
de
información presenta una gran barrera
de acceso al sistema financiero. Y para
los bancos en búsqueda de espacios en
un mercado MIPYME cada vez más
competitivo, significa un obstáculo
importante para el crecimiento.
Dibujo 1: Mapa de Inclusión Financiera en Perú
(http://maps.mixmarket.org/peru/)
2
http://www.citigroup.com/citi/citizen/community/data/EIU_Microfinance_2013_Proof_08.pdf
World Bank Data. http://data.worldbank.org/indicator/IC.CRD.PRVT.ZS
4
World Bank Data
http://databank.worldbank.org/Data/Views/VariableSelection/SelectVariables.aspx?source=1228#
3
Ambiciones de BanBif en el mercado MIPYME
BanBif es el quinto banco comercial más grande de Perú. Parte del conglomerado español Grupo
Fierro, BanBif inició sus operaciones en el 1991 con un enfoque principal en préstamos
corporativos y servicios retail a personas de alto ingresos. En el 2009, sin embargo, BanBif
comenzó a probar sus esfuerzos de préstamos comerciales a las MIPYMES y ampliar sus servicios
retail hacia personas de ingresos medios y medios-bajos.
Desde el 2009, BanBif creció para servir a 45.000 prestatarios, alcanzando uno de los niveles de
morosidad más bajos del sistema financiero peruano, en gran parte gracias a fuertes controles
de operación y políticas de crédito conservadoras5. Con 2.2 billones de dólares en activos, 2.7%
de participación de mercado en Perú, y una red de 85 agencias en todo el país, la organización
está ansiosa por una expansión continua hacia el mercado de consumidores de bajos recursos
para capturar aún más el segmento de micro y pequeñas empresas en los próximos años.
Visión General del Proyecto
Lanzamiento del nuevo producto
BanBif inició un compromiso con EFL en Julio de
2012 para impulsar préstamos a micro y
pequeñas empresas no bancarizados o poco
bancarizados en Lima y tres provincias de Perú.
BanBif lanzó un nuevo producto de préstamos
para
capital
de
trabajo
diseñado
específicamente para este segmento, e introdujo
la metodología de crédito EFL para aumentar su
cartera de préstamos con un riesgo controlado.
Nueva oferta de producto EFL
 Tamaño medio del préstamo: $2,000 USD
 Plazo medio: 12 meses
 Tasa promedio de interés: 33%
 Requisitos de Elegibilidad
o Garantía personal (<24 años o > $3000)
o Documento de identidad válido
o Comprobante de pago de impuestos
Históricamente, BanBif adoptó un enfoque conservador en relación a préstamos a pequeñas y
micro empresas, debido a la falta de información y el riesgo inherente del segmento. Sin embargo,
BanBif entendió que un aumento significativo en los préstamos MIPYME permitiría tener una
ventaja competitiva e impulsar una alta rentabilidad, incluso si se acompaña de un aumento
moderado de la tasa de morosidad.
5
Environmental and Social Management Report BanBif. IDB.
http://idbdocs.iadb.org/wsdocs/getdocument.aspx?docnum=3743682
Proceso de Crédito con EFL
BanBif integró la evaluación EFL en su proceso de crédito que consta de los siguientes cinco
pasos:
Evaluación EFL
•El ejecutivo de ventas aplica la evaluación EFL al solicitante del préstamo.
Sincronización y
entrada de datos
•El ejecutivo de ventas sincroniza la evaluación EFL y registra los datos de aplicación
del banco.
Punto de corte
•El score EFL es utilizado como punto de corte preliminar para rechazar solicitantes de
alto riesgo.
Visita de
seguimiento
Decisión de
Crédito
•Para aquellos que obtuvieron un score por encima del punto de corte, el personal del
banco realiza una vista el negocio del solicitante.
•El equipo de decisión realiza una verificación final y utiliza el score EFL para definir
las condiciones del préstamo.
Dibujo 2 Proceso de solicitud de crédito con EFL
Uso del score EFL
El score EFL se utiliza para medir y diferenciar el riesgo crediticio entre potenciales solicitantes
de crédito. BanBif utiliza el score EFL en dos etapas sucesivas de revisión de crédito: primero
como un filtro inicial para rechazar solicitantes riesgosos, y luego como una herramienta para
determinar precios en base a riesgo, diferenciando el riesgo entre aquellos que se consideran
sujetos de crédito.
1. Filtro inicial: todos los potenciales solicitantes de crédito del segmento de MIPYMES que
cumplan con los requisitos mínimos de BanBif, deben completar la evaluación EFL. Las
evaluaciones toman un promedio de 45 minutos y los scores son enviados a BanBif en menos
de una hora después del proceso de sincronización6.
RECHAZADO
ACEPTADO
SCORE EFL
La curva de campana arriba, está estilizada. Típicamente no son distribuciones normales estándar
Dibujo 3 Filtro Inicial
El score EFL mínimo utilizado para tomar esta decisión inicial de aceptar o rechazar, se determina
con base en la tasa de aceptación esperada. Por ejemplo, si el banco apunta a aceptar el 70%
de los solicitantes, automáticamente EFL envía una decisión de "aceptar" o "rechazar" con base
en esta tasa prescrita por el banco.
6
Sincronización: Cuando los dispositivos en los que se administran las pruebas EFL, se conectan a Internet y los
resultados se envían a EFL para la generación de puntajes
2. Fijación de precios en base al riesgo: Para los solicitantes que superen el filtro inicial, el
score EFL se utiliza para determinar las tasas de interés del préstamo. Para los solicitantes
con los scores más altos (es decir, aquellos con perfiles de riesgo más bajos) se ofrecen
precios preferenciales, mientras que los solicitantes de mayor riesgo reciben tasas de
interés más altas.
RECHAZADO
ACEPTADO
SCORE EFL
La curva de campana arriba, está estilizada. Típicamente no son distribuciones normales estándar
Dibujo 4 Fijación de precios en base al riesgo
Resultados
La calidad de cualquier herramienta de calificación de crédito radica en su capacidad para
diferenciar riesgo. Aquellos que reciben un score más alto deberían tener un mejor desempeño,
es decir, caer en mora con menos frecuencia que aquellos que tengan una calificación inferior.
Cuanto más fuerte sea la calificación de crédito, mejor se puede diferenciar entre clientes buenos
y malos, y más se puede ayudar a las instituciones financieras a controlar el riesgo en su cartera
de préstamos.
Después de 24 meses de usar el score EFL, BanBif ha desembolsado más de 750 nuevos
préstamos. Mirando de manera retroactiva la relación entre los scores EFL de los solicitantes y
sus respectivos comportamientos en los préstamos, podemos evaluar el poder predictivo de la
metodología de calificación de EFL entre los clientes BanBif.
El dibujo 5 a continuación divide la población de solicitantes de préstamos de BanBif en cinco
grupos de igual tamaño, o quintiles, con base en los scores EFL. Los solicitantes que obtuvieron
scores en el quinto superior se agrupan en la columna de la extrema derecha, y viceversa. La
altura de cada columna indica el tamaño de la población total de préstamos. Por ejemplo, la
columna en el extremo izquierdo (el quintil de score más bajo) se compone de aproximadamente
125 prestatarios. La tasa de morosidad representa la proporción de prestatarios de la población
total de endeudamiento en ese quintil que no pagó durante 90 días o más (bad90), y se ilustra
con la línea roja de pendiente negativa.
Tasa de mora por grupo de puntaje
% Tasa de Morosidad
Distribución de la Población
Quintiles
# Desembolsos
Morosidad 90 Días
Dibujo 5: Tasa de mora por quintil
El dibujo 5 demuestra que el modelo psicométrico de crédito de EFL fue capaz de diferenciar con
precisión el riesgo crediticio en la población peruana de clientes de BanBif. En concreto, el quintil
inferior tenía casi tres veces más probabilidades de caer en mora que el quintil superior. El 40%
inferior tenía 2.5 veces más probabilidades de caer en mora que el 40% superior.
El dibujo 5 también ilustra el potencial para controlar el riesgo en una población de
endeudamiento. Al descartar a un mayor porcentaje de la población solicitante, una institución
financiera puede reducir las tasas de morosidad en la cartera resultante. Si BanBif hubiera
decidido aceptar los tres primeros quintiles y rechazar los dos inferiores, por ejemplo, habría
eliminado un segmento que incumplió dos veces más que el resto de la población de
endeudamiento.
El dibujo 6 muestra además la oportunidad de segmentación de la cartera, mostrando tasas de
morosidad acumulada por tasa de aprobación. Si BanBif hubiera optado por prestar sólo al 20%
superior, habría alcanzado una tasa de morosidad casi 30% menor que si hubiera optado por
prestar dinero a los tres primeros quintiles. A medida que el banco decide prestar a una población
más grande, deliberadamente opta por asumir mayores niveles de riesgo, lo que permite capturar
un mayor valor a través de fijación de precios con base en riesgo y el ajuste del tamaño de los
préstamos. Al aumentar la tasa de interés o reducir el tamaño de los préstamos que se ofrecen
entre el segundo y tercer quintil, por ejemplo, una institución financiera podría mitigar el aumento
del riesgo de la población de endeudamiento.
Tasa de mora acumulada por banda de score
% Tasa de Morosidad
Distribución de la Población
Quintiles
# Desembolsos
Morosidad 90 Días
Dibujo 6. Tasa de mora acumulada por quintil
Es importante reconocer que, por más contundentes que sean estos resultados, estos sólo
representan una parte del valor agregado de EFL. EFL permite a las instituciones financieras
controlar el riesgo en sus carteras no sólo mediante la diferenciación de riesgo entre los que
reciben préstamos, sino también mediante el rechazo de los que se consideran demasiado
riesgosos para recibir préstamos en un primer lugar.
Si bien no sabemos cómo se hubieran comportado los solicitantes rechazados por BanBif en caso
de recibir préstamos, sí sabemos que constituían el segmento de mayor riesgo de la población
solicitante de acuerdo a la metodología de calificación de EFL. Aceptándolos, ciertamente hubiera
implicado incurrir en mayores tasas de morosidad en la cartera crediticia de BanBif. Mediante la
identificación y detección de estos clientes, EFL fue capaz de reducir el riesgo y mejorar el
rendimiento de BanBif al otorgar préstamos.
Rechazando a los prestatarios más riesgosos
% Tasa de Morosidad
Distribución de la Población
Quintiles + Quintiles Rechazados
# Desembolsos
Morosidad 90 Días
Dibujo7 Rechazando a los prestatarios más riesgosos
Mirando hacia el futuro
Teniendo en cuenta los sólidos resultados de EFL, BanBif ha decidido seguir adelante con el uso
de las herramientas EFL en el 2014 y 2015, alcanzando a un mayor número de clientes y usando
la metodología de score psicométrico de EFL junto con los scores de Equifax con el objetivo de
maximizar la capacidad de predicción, aprobaciones y control de riesgos en el segmento MIPYME.