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El banco checo utiliza las soluciones de PSS para mejorar el análisis de riesgo crediticio y cumplir con los requerimientos de la regulación Basel II
Situación
CMSS es uno de los bancos más grandes de ahorro en la República Checa, con más de 3 millos de clientes ofrece préstamos para la construcción de viviendas y de otros inmuebles.
Reto
Como muchos otros bancos europeos, CMSS se está preparando para cubrir los requerimientos de la regulación Basel II; la cual define los nuevos principios para la administración del riesgo crediticio y los requerimientos mínimos de capital en los bancos. Para un proveedor de préstamos como CMSS, la calificación del riesgo crediticio – el relacionado particularmente al riego por defecto en un préstamo – es una de las áreas clave para cubrir estos requerimientos.
Solución
CMSS buscó una herramienta para minería de datos con una amplia variedad de capacidades de modelado, así como también que tuviera la capacidad de trabajar con grandes cantidades de datos y cientos de diferentes variables. Siguiendo la tendencia competitiva y realizando una evaluación de las soluciones disponibles, el banco eligió Clementine®, la herramienta para minería de datos de SPSS, como la mejor solución que cubría sus necesidades.
Resultados
Mejor análisis del riesgo crediticio
El primer paso en el proyecto del banco estaba la construcción de una base de datos para el análisis del riego. Esto involucraba un gran data warehouse que fuera capaz de almacenar no solamente la historia crediticia completa de cada cliente, sino también información de millones de clientes con cuentas de ahorro. Los datos capturados incluían información básica socio-demográfica y datos transaccionales. El data warehouse tenía como plataforma Microsoft® SQL Server™ y estaba construido en conjunto con analistas de SPSS, quienes cuentan con una amplia experiencia en esta área.
El propósito principal de crear el data warehouse era asegurar el acceso a datos de alta calidad. Estos datos podían ser utilizados para modelar y predecir el comportamiento de los clientes de CMSS; como por ejemplo la probabilidad por defecto basada en ahorros previos y en su comportamiento durante otros préstamos.
La solución de SPSS era invaluable en esta etapa de desarrollo, ya que permitió al equipo asegurar datos de calidad en el data warehouse identificando fácilmente ingresos duplicados y limpiándolos.
Una vez que el data warehouse estaba establecido, la siguiente fase del proyecto involucraba el uso de Clementine para desarrollar modelos que aseguraran el análisis de riesgo y calificaran a los clientes.
Reducción del tiempo de análisis en un 75%
CMSS ahora utiliza SPSS para desarrollar un portafolio completo para análisis de riesgo, incluyendo calificación del comportamiento, aseguramiento del riesgo, detección de fraude, y aplicación de calificaciones. Las calificaciones de comportamiento son calculadas a través de la base de datos de riesgo crediticio de manera mensual, así como también la probabilidad por defecto para cada préstamo. CMSS puede determinar la pérdida esperada y los requerimientos de capital para el portafolio completo. Este análisis le ha permitido establecer una política para la administración del riesgo.
Al utilizar SPSS, se ha facilitado para CMSS desarrollar ponderaciones para los modelos que son necesarias para cubrir los requerimientos de Basel II. El diseño de Clementine les ha ayudado a reducir el tiempo de análisis en un 75% ya que los cálculos pueden realizarse de manera automática. Además, la capacidad de asignar ciertas operaciones a diferentes servidores ha reducido la cantidad de espacio en disco duro requerido a pesar de la gran cantidad de datos que es analizada.
“El proyecto entero nos tomó 3 meses, desde la preparación de datos hasta la prueba y la puesta ‘en vivo’. En todo, más del 80% del análisis era completado utilizando el software de SPSS. Sin él, no hubiéramos sido capaces de desarrollar un el análisis riesgo crediticio de calidad con el cual contamos”, afirma Jiri Lakosil, administrador de riesgo en CMSS .
