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Analítica aplicada al sector solidario en Colombia

La Maestría en Métodos Cuantitativos para Economía y Finanzas de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad de Antioquia, realizó una conferencia para explicar el papel que cumplen las herramientas analíticas en el área de riesgo de las entidades de crédito bancario y solidario.

Por: Melissa Cuartas Estrada.

Fecha: 21/11/2022

La Facultad de Ciencias Económicas —FCE —de la Universidad de Antioquia — UdeA — se encuentra en inscripciones para la Maestría en Métodos Cuantitativos para Economía y Finanzas hasta el 28 de noviembre de 2022. Esta Maestría se encuentra realizando desde el 19 de octubre, un ciclo de conferencias acerca de métodos cuantitativos, para dar a conocer las temáticas asociadas a su pensum.

El día 15 de noviembre, se llevó a cabo la segunda conferencia de su ciclo, “Analítica aplicada al análisis de riesgo de crédito de entidades del sector solidario en Colombia” a cargo de Jonathan Cano Bedoya, Ingeniero financiero del Instituto Tecnológico y Metropolitano —ITM —, Estadístico de la Universidad de Antioquia, Magister en Ingeniería analítica de la Universidad Nacional, profesor del semillero de Analítica Aplicada del Departamento de Finanzas del ITM.

La conferencia se llevó a cabo en el Edificio de Extensión de la Universidad de Antioquia y fue transmitido por Zoom. Durante la cátedra, Cano expuso que las entidades del sector solidario en Colombia requieren conocer la probabilidad de impago con el fin de estimar la provisión de cartera y las pérdidas para así optimizar su capital, prever un déficit financiero y prevenir la quiebra.

Imagen recuperada de Pixabay.

Para lograr dicho objetivo se hacen uso de herramientas analíticas y estadísticas que se desarrollan por medio de estudios del negocio y el comportamiento de los asociados en el manejo de los créditos que adquieren en la entidad. A partir de esto, se crea un modelo estadístico complejo que permite entender los factores que influyen en el por qué los asociados presentan mora o no realizan el pago. Cano, expuso la metodología CRISPDM (Cross Standard Process For Data Mining), que consta de seis pasos en los que se realiza este proceso:

  1. Comprensión del negocio
  2. Enfoque analítico
  3. Requisitos y recolección de datos
  4. Entendimiento de los datos
  5. Preparación de los datos y modelamiento

Los modelos se diseñan a través de metodologías analíticas y arrojan resultados que se evidencian en redes neuronales. Inicialmente, es muy importante establecer el objetivo que la entidad crediticia desea alcanzar, para segmentar de forma correcta la población y las características con la que se diseñará el modelo y así obtener los hallazgos correspondientes a dicho objetivo.

Imagen recuperada de Pixabay.

Los modelos responden a metodologías como arboles de decisión, métricas de discriminación, técnicas de aprendizaje, reducción de dimensionalidad de la reducción, entre otras, que el área de riesgo elige con las variables precisas según la necesidad y el objetivo trazado por parte de la entidad de crédito, en este caso, de tipo solidario. Los resultados también utilizan diferentes metodologías como por ejemplo el KNN (Vecinos cercanos) que permite relacionar datos que se aproximan entre sí.

Cano concluyó que, gracias a esto, las entidades crediticias generan reportes mensuales con la normatividad internacional a la entidad reguladora, la Superintendencia Solidaria, lo cual, permite su correcto monitoreo. Adicionalmente, les permite a las empresas clasificarse por sus ingresos y activos, y tomar decisiones internas para controlar y optimizar sus sistemas de crédito evitando grandes riesgos financieros.

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