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    miércoles 05 de junio de 2024

    Las financieras ponderan edad, nivel de ingresos y antecedentes crediticios al decidir dar préstamos y gestionar su cobranza

    Cabildo Abierto dio una suerte de ultimátum a sus aliados del oficialismo: si no prospera su más reciente proyecto de ley para habilitar reestructuraciones a personas físicas altamente endeudadas, promoverá una consulta popular. La iniciativa no está recogiendo apoyos en el Parlamento.

    Los cabildantes alegan que, hoy, las financieras del consumo y otros prestamistas abusan al aplicar tasas de interés excesivas que llevan a las personas a una “muerte civil”: al caer en mora, quedan registradas en la base de incumplimientos comerciales que lleva la empresa Equifax (ex Clearing de Informes), y eso las inhabilita a acceder a nuevos préstamos.

    Según un análisis de la Asociación de Empleados Bancarios publicado la semana pasada por El Observador, hasta febrero había 668.813 personas con préstamos categorizados como “irrecuperables” (categoría 5), en un total de 1.932.760 con algún tipo de deuda que figuran en la Central de Riesgos Crediticios del Banco Central (BCU). Un año antes —a marzo de 2022— la proporción rondaba el 30%: eran 643.480 los deudores en esa categoría, en la que caen aquellos con atrasos de pago superiores a seis meses (Búsqueda N° 2.176). Ese análisis de Búsqueda por tipo de institución prestamista mostró que el problema estaba concentrado en las financieras del consumo y sus deudores incobrables eran 37% en marzo de 2022 frente al 9% que estaban en esa categoría en los bancos y la cooperativa de intermediación financiera Fucerep.

    Un documento de trabajo del BCU publicado por estos días —aunque con datos de hace varios años— aporta elementos adicionales para el análisis: las empresas administradoras de crédito en Uruguay, ¿emplean métodos de puntajes crediticios para dar préstamos, y qué uso les dan?

    Las financieras se enfrentan a dos tipos de decisiones. Por un lado, deben decidir si conceder un préstamo a un cliente nuevo y, por otro, deben decidir cómo gestionar aquellos ya concedidos. Las herramientas estadísticas usualmente utilizadas para tomar el primer tipo de decisiones son las asociadas a los modelos de puntaje de admisión u originación, en tanto que las decisiones de gestión de límites de créditos o de estrategias de marketing para clientes ya existentes se apoyan en las técnicas de puntaje de comportamiento.

    A partir de datos de una encuesta realizada en 2014, ese estudio del BCU concluye que el 57% de esas empresas de mayores activos tenían implementado un modelo de credit scoring y la mitad de ese grupo lo consideraba un elemento vinculante para decidir dar préstamos.

    En cambio, solo el 14% de las financieras relativamente grandes —como hoy son OCA, Pronto!, Creditel, Créditos Naranja, Anda y República Microfinanzas, por ejemplo— declaró que contaba con un score de comportamiento para evaluar el riesgo crediticio de los individuos que ya formaban parte de su clientela, afirma la autora, la economista Cecilia Dassatti.

    En lo que refiere a las empresas administradoras de crédito con menores activos, el 50% usaba modelos de scoring crediticio y, entre esas, el 71% lo consideraba un elemento vinculante a la hora de conceder un préstamo.

    A su vez, el 21% de las financieras de menor porte afirmó contar con un score de comportamiento.

    Según el sondeo, había empresas que planeaban —hace casi 10 años— incorporar este tipo de herramientas.

    La economista del BCU señala que, si bien existen diferencias entre las financieras de mayores y menores activos, “ambas presentan bajos niveles de utilización de herramientas de validación de sus modelos de scoring”.

    La mayor parte de las empresas encuestadas incluía entre cinco y 10 variables en sus modelos; la edad, el nivel de ingresos y los antecedentes crediticios eran las más significativas al momento de conceder o rechazar una solicitud de crédito.

    Dassati considera que sería útil realizar una nueva versión de esta encuesta con el fin de verificar el grado de avance en la implementación de modelos de scoring y si hubo cambios en las variables utilizadas.

    Economía
    2023-05-31T20:32:00