Banco Hipotecario: BI para controlar el riesgo del portfolio

La entidad que tiene una participación del 27 por ciento en el mercado de prestamos hipotecarios implementó diversas herramientas de inteligencia para lograr ese objetivo. La decisión se tomó hace cuatro años. 21 de Mayo 2010
Banco Hipotecario: BI para controlar el riesgo del portfolio

Los 10.000 clientes que lograron alcanzar el objetivo de tener un crédito para comprarse su primera vivienda —o arreglar la que ya poseían— a través del Banco Hipotecario con fondos de la ANSES, seguramente sabían que su historial iba a ser minuciosamente examinado. Y, gracias a la tecnología, así lo fue de manera más que exhaustiva.

La centenaria institución bancaria —desde 1999 está en manos privadas— tiene un 27 por ciento de participación en el mercado de préstamos hipotecarios en la Argentina y un patrimonio neto mayor a los $ 2.777,5 millones. El resultado neto del ejercicio 2009 fue de $ 197,8 millones, según consta en el Informe de Resultados de la entidad.  Hace cuatro años, en la entidad bancaria decidieron sumar inteligencia al negocio. Por entonces se inclinaron por el software de SAS y adoptaron herramientas como Enterprise Miner Server, Credit Scoring, Enterprise Guide y Analytics Pro, con una inversión inicial de U$S 100.000. La suite de SAS les permitió elaborar reportes, tablas cruzadas, series temporales, estadísticas y librerías de modelos. 

La relación con el proveedor continuó en el tiempo, con un contrato anual por soporte y mantenimiento, además del upgrade de las versiones sin costo extra alguno. El contrato anual es de U$S 100.000, de los cuales Credit Scoring representa U$S 30.000. 

En el último año la entidad incorporó más licencias de las que tenía —llegando a las 30—, de las cuales seis son utilizadas por el área de Riesgo y el resto se reparten entre Comercial (que elabora modelos analíticos para venta cruzada, ciclo de vida y prospecting), Banca Consumo (que hace análisis de comportamiento de clientes de las tarjetas de crédito) y Cobranzas. 

“Todo esto ayuda mucho al negocio”, afirma Sebastián Trinchero, gerente de Desarrollo de Business Intelligence y Banca Mayorista de Banco Hipotecario.

Además, actualizaron la herramienta Miner a la versión 5.3 e implementaron un conector de bases de datos nativo llamado SAS Access to ODBC —que permite una conexión con cualquier base de datos, sin exclusividades—. “Antes trabajaban con un conector genérico y con este nuevo lo que se ganó es performance en extracción y consolidación, porque trabaja directamente con distintas bases”, detalla Alejandro Díaz Panizza, director Comercial de SAS Cono Sur. Hoy tienen 2,5 terabytes de información en el repositorio y el volumen crece constantemente.

Inteligencia de largo plazo
Aunque quienes participaron de la entrevista no estaban al momento de la contratación de SAS, las minutas de las reuniones de aquella época señalan que algunas de las variables fueron la potencialidad, las referencias de otros bancos, la capacidad de manejo de volúmenes crecientes de datos, la escalabilidad y la base de conocimiento que les ofrecía. “Cuando comenzamos, en 2006, fue por la perspectiva del banco de crecer en banca de consumo, tarjetas y créditos”, afirma Pablo Mislej, gerente de Decision Management, dentro de la gerencia de Área de Políticas y Gerenciamiento de Riesgo. El área tiene a su cargo el desarrollo de los modelos de scoring para riesgo, el mantenimiento y el control para que cumpla con lo que el Banco Central requiere. En este caso, el módulo de Credit Scoring se usa para los distintos estadios del ciclo de crédito. Los más usados son los de aprobación, pero el banco los incorporó también a los ciclos más avanzados: mantenimiento de cuenta y gestión de cobranza.

En cuanto a la implementación, primero se adaptaron los sistemas, se hizo el montaje y se capacitó a los usuarios. “Lo que mayor esfuerzo llevó fue todo lo que tiene que ver con la extracción de datos —la base es MS SQL—y consolidación de las variables de riesgo de crédito”, explica Díaz Panizza.

Desde el área de Riesgo, ya han armado nueve modelos diferentes y están preparando nuevos. “Los modelos perfeccionan la tarea manual del analista. El de Credit Scoring, por ejemplo, hace que todo fluya más rápido. Durante 2009 nos dedicamos a desarrollar e implementar modelos de Collection —para establecer la prioridad de cobro en la gestión de cobranzas— y de Application —para evaluar solicitudes de financiamiento al consumo—. En años anteriores desarrollamos e implementamos modelos de Comportamiento en Préstamos Personales y Tarjetas de Crédito, así como de Application para la evaluación de solicitantes de los productos ‘core’ del banco (cuentas corrientes, préstamos hipotecarios y personales y tarjetas de crédito)”, enumera Mislej.

El módulo de Gestión de Cobranzas les permite identificar los perfiles de riesgo de los morosos: si tienen una alta o baja propensión al repago, por ejemplo. Con esa clasificación sobre la mesa, las estrategias de cobranza en el Hipotecario se dividen por grupos y se ataca particularmente a aquellos con menor propensión al repago voluntario. “En tarjetas de crédito, hay gente que paga siempre atrasado, pero paga”, ejemplifica Mislej. “Se hace un seguimiento, y eso le lleva mucho tiempo y dinero al banco. Con el modelo que armamos, esa tarea se simplifica. Todo el tiempo que el operador le destina a un caso, se lo está quitando a la gestión de otro”, detalla el ejecutivo. 

El software de SAS explota los datos y los transforma en información agregada, lo que permite a los operadores priorizar cuestiones como perfil de riesgo y de comportamiento que se pueden analizar en función de estos modelos. “A las 11 de la mañana tenemos todos los reportes de las gestiones que se hicieron el día anterior listos para evaluar”, ejemplifica Mislej.

De aquella implementación inicial a la fecha, Mislej confirma que el retorno de la inversión se recuperó ampliamente por la calidad de la cartera. El Hipotecario está hoy entre los primeros 10 bancos del mercado en cuanto a cartera de Consumo. 

Una práctica que aún no es la norma entre las empresas es la creación de una gerencia de BI. “Acá fue creada en 2008”, aclara Trinchero. “Somos 18 personas, la mitad sólo enfocadas en BI”, agrega. Además de las herramientas que usan en Decision Management, otras áreas del banco —como Presupuesto y Control de Gestión— trabajan con Cognos como data warehouse y planean una reingeniería. “Buscaremos ampliar la base de clientes internos de BI con un warehouse que sea usado por todo el banco”, anticipa Trinchero. 



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