0(0)

SERIE DE TALLERES CON MACHINE LEARNING

  • Categorías Gratis
  • Duración 10h
  • TotaI de inscritos 3
  • Última actualización enero 27, 2023
$18

Descripción

“Credit scoring se refiere al uso de conocimiento sobre el desempeño y características de préstamos en el pasado para pronosticar el desempeño de préstamos en el futuro”
El ‘credit scoring’ consiste en asignarle un puntaje al potencial deudor que, a su vez, representa una estimación del desempeño del crédito para el banco. Según la CEPAL (Comisión Económica para América Latina), se trata del instrumento más amplio y exitosamente utilizado para incrementar el acceso de las PYMEs a la financiación. En los Estados Unidos hace años que se viene usando para otorgar tarjetas de crédito y otros tipos de financiamiento a las personas.

Gracias a mejoras en las tecnologías de los sistemas de información crediticias, las instituciones han ampliado el acceso a créditos bancarios a las PYMEs a través de la utilización de este método. No es más que una herramienta utilizada por bancos que permite evaluar el riesgo de crédito del solicitante de manera automatizada, objetiva y consistente.

Aunque su uso se ha expandido considerablemente en los últimos años, el juicio del analista no ha sido totalmente eliminado de la originación de créditos. Es necesario contar con un sistema confiable, como el que se viene usando en los Estados Unidos desde hace décadas, llamado el ‘FICO score’. Es importante que tanto usted como el banco confíen en el mecanismo para su éxito.

¿Qué aprenderé?

  • Reduce costos porque limita el contacto cara a cara entre el banco y el cliente y disminuye radicalmente los tiempos de revisión de las solicitudes. Un estudio de la Corporación Financiera Internacional (CFI) demostró que, tras 18 meses de uso del 'credit scoring', el tiempo promedio requerido para aprobar un crédito a una PYME en Canadá se redujo de 9 días (había tiempos máximos de hasta dos semanas) a 3 días. El mismo estudio señaló que este método reduce el costo promedio de procesamiento por crédito a PYMEs de U$250 a U$100.
  • En el caso de los bancos, incrementa la automatización del proceso de otorgamiento de créditos, reducen los costos y puede aumentar el volumen de créditos otorgados. Adicionalmente, el uso de información histórica reduce notablemente la necesidad de requerir información sobre los estados financieros de la PYME.
  • Introduce mayor objetividad y transparencia en la asignación de créditos al exigir las mismas condiciones a cualquier cliente, independiente de su tamaño, sector, u otro factor que en el pasado haya discriminado a algunos.

Temas de este curso

3 Lecciones10h

CLASES GRABADAS

Taller – MACHINE LEARNING CON R-STUDIO EN EL MUNDO FINANCIERO01:34:55
Taller – APLICACIONES DE MACHINE LEARNING CON R STUDIO MODELOS DE CLASIFICACIÓN00:54:11
Taller – APLICACION DEL CREDIT SCORING CON MACHINE LEARNING EN R STUDIO – 2804202201:30:06

About the instructors

4.57 (7 ratings)

131 Courses

6338 students

error: Content is protected !!

Ingresa tu correo y contraseña