En los últimos años, los consumidores se han vuelto cada vez más conscientes de las puntuaciones de riesgo de crédito. Una puntuación de riesgo de crédito es un número que cuantifica el riesgo de crédito de un consumidor en un momento específico.
Estos modelos evalúan los datos actuales de crédito de un consumidor para producir un puntaje que predice la probabilidad de que el consumidor llegue a ser moroso en la obligación en un futuro próximo. Las puntuaciones de riesgo de crédito ordenan a través de su calificación el nivel de riesgo; a mayor nota, menor es el riesgo y viceversa. Son utilizadas por instituciones financieras y empresas comerciales que dan crédito para todo tipo de decisiones: si se acepta o rechaza la solicitud de una tarjeta de crédito, qué tipo de interés puede obtener un consumidor en un préstamo hipotecario o si la línea de crédito de un consumidor puede ser incrementada.
SCORES PARA LAS ASEGURADORAS
Se han presentado nuevas propuestas de scores a la industria de seguros para ayudar a evaluar el riesgo presentado por los solicitantes de seguros y los asegurados. Estas puntuaciones también se basan en datos y cálculos de reportes de crédito.
Los scores para seguros han sido probados para predecir la relación del índice de pérdida relativa —proporción de pérdidas por siniestros y de prima pagada de un solicitante, un asegurado, o incluso la cartera total del negocio y se expresa generalmente en términos de porcentajes— de cualquier individuo. Por ejemplo, si una compañía de seguros pagó $14,000 pesos en pérdidas/reclamaciones por un asegurado que pagó $20,000 pesos de prima, el índice de pérdida para ese asegurado sería del 70%. Por otra parte, el índice de pérdida relativa es la proporción del índice de pérdida de un individuo o subgrupo en relación a la de todo el grupo. El índice se expresa generalmente como un decimal. Por ejemplo, si un asegurado tenía un índice de pérdida de 140% y el índice de pérdida de la población total era de 70%, el asegurado tendría un índice de

pérdida relativa de 2.0, lo que representa, para el individuo, dos veces el promedio respecto a la población total. Cuanto mayor sea el puntaje, menor será la relación del índice de pérdida y mejor será el riesgo. A menor riesgo, más atractivo será un solicitante o asegurado para un asegurador. Para desarrollar y validar el rendimiento de un modelo de puntaje, se debe de seguir una metodología estadística rigurosa basada en datos de millones de consumidores. En el proceso de desarrollo de modelos, puede utilizarse tecnología avanzada para determinar empíricamente la correlación de cientos de variables de crédito (por ejemplo, el número de pagos vencidos mayores a 60 días que un consumidor ha tenido en su reporte de crédito), específicamente validadas respecto al comportamiento de primas/reclamos para cada compañía de seguros.
Los modelos de scores son calculados con información de consumidores de centrales de riesgo (burós de crédito), donde residen los datos crediticios de las personas (distintas instituciones de crédito y servicios reportan los datos a las sociedades de información crediticia sin importar su estatus de pago), para cada nuevo solicitante de una póliza en el momento de la solicitud o, en el caso de un asegurado actual, en el momento de la renovación.
USO DE SCORES BASADOS EN RIESGO PARA SEGUROS
Son utilizados de diferentes maneras por las aseguradoras que por un otorgante de crédito para las mismas puntuaciones. Cuando una aseguradora hace una evaluación, el score de una persona es uno de muchos factores para determinar la prima. Por ejemplo, usarán un score en combinación con información de la solicitud, un informe del histórico de siniestros, información del auto y otro tipo de información que puedan emplear en su proceso de toma de decisiones.


Dichos scores no se usan aisladamente para fijar precios o para negar el seguro a un individuo. A menudo se utilizan para simplificar el uso de los recursos y reducir los costos de la evaluación de una solicitud. Por ejemplo, una empresa puede establecer una política que determina que no pedirá al solicitante los datos del auto para aquéllos con una puntuación alta, ahorrando así esfuerzos por parte del solicitante. O bien, la aseguradora puede determinar que debe centrarse en una revisión más cuidadosa de la solicitud del seguro y recopilar información adicional sobre los solicitantes que estén por debajo de una determinada puntuación.

Este tipo de scores han sido presentados recientemente a las aseguradoras en diferentes países —puntajes desarrollados con la metodología de FICO han sido utilizados por las aseguradoras de Estados Unidos durante más de dos décadas—, impulsado por los muchos beneficios de apoyo a la decisión que traen. Entre las ventajas de estos resultados están los siguientes:
Consistencia: aplicados generalmente en un entorno automatizado, en combinación con las reglas de la aseguradora y otros criterios. Todos los solicitantes son tratados de esta manera de acuerdo con un estándar aplicado de forma consistente.
Decisiones más justas: scores no discriminatorios, no usan datos sobre género, nacionalidad, grupo étnico o ingreso. Sólo se incluye información relacionada con el crédito.

Mejores decisiones: las aseguradoras pueden predecir mejor el desempeño futuro en un solo individuo o del portafolio, lo que conduce a una mejor administración y calidad del portafolio y del negocio.
Eficiencia: operaciones simplificadas, un mejor uso del proceso de alta de la solicitud del seguro y otros recursos, permiten a los aseguradores pasar los ahorros a los asegurados. Además, los solicitantes y asegurados disfrutan del beneficio adicional de una toma de decisiones más rápida.

CORRELACIÓN ENTRE SCORES BASADOS EN RIESGO Y RIESGO DEL SEGURO
Una pregunta típica relacionada a los scores es la siguiente: Puedo ver cómo un score basado en los datos de crédito es capaz de pronosticar el desempeño del crédito, pero ¿cómo pronostica el desempeño de la póliza de seguro? Si uno lo mira desde la perspectiva de la responsabilidad, quizá no es sorprendente que un individuo que presta menos atención a la adecuada gestión del crédito es también probable que se centre menos en la gestión de riesgos de seguros.
Cabe señalar que el poder predictivo del score no se basa en una relación causal, sino en una correlación empírica y esta correlación puede ser validada. Si están basados en el riesgo se han validado muchas veces en diferentes países, por clientes de centrales de riesgo y clientes de seguros.
Sin embargo, la prueba real de su eficacia es que cientos de aseguradoras líderes en Estados Unidos, Canadá y México, así como un número creciente en otros países, continúan viendo mejores resultados por la toma de decisiones basadas en la segmentación de riesgo. A medida que las aseguradoras deseen continuar mejorando la eficiencia operativa, gestionar mejor su portafolio y ofrecer el mejor valor a sus clientes, cada vez escucharán más y estarán dispuestas a evaluar este tipo de scores.


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