Datos alternativos
En la evaluación crediticia, los datos alternativos pueden referirse a cualquier tipo de dato que no se tenga en cuenta en la puntuación tradicional de la agencia. o considerados datos demográficos.
Las fuentes de datos alternativas más comunes en la calificación crediticia incluyen datos de dispositivos, psicometría, banca abierta, huella digital o datos transaccionales.
AUC (Curva ROC)
AUC son las siglas en inglés de Area Under Curve (área bajo la curva). En el contexto de la ciencia de datos, se utiliza como métrica de rendimiento para determinar lo bien que un modelo puede identificar dos grupos diferentes.
Un AUC se muestra como una medida entre 0 y 1, sin embargo, en el contexto de la calificación crediticia, se espera observar resultados entre 0,23 y 0,7 en función de los datos disponibles.
Perspectivas de comportamiento
En el contexto de la evaluación crediticia, las percepciones conductuales evalúan un conjunto de rasgos de carácter o comportamiento que han demostrado ser predictivos de la probabilidad de que alguien pague o incumpla.
Algunos ejemplos de percepciones conductuales son: Ambición, Espíritu emprendedor, Optimismo, Gestión del tiempo, etc.
Hay varias formas de obtener información sobre el comportamiento, como la evaluación de los datos de los dispositivos o la evaluación psicométrica.
Crédito Invisible
Un "crédito invisible" puede utilizarse para referirse a una persona sin historial de crédito formal, lo que la hace invisible para las instituciones financieras que se basan en las puntuaciones de crédito tradicionales para su evaluación. Sin un historial crediticio, los mno son capaces de "ver" a estas personas..
Puntuación de crédito
Una calificación crediticia es un análisis de la solvencia de una persona, que generalmente se representa mediante un número de tres cifras.
Las puntuaciones de los burós tradicionales establecieron la práctica de dar un número entre 150- 950Un número más alto indica que el solicitante es más merecedor del crédito.
Últimamente, cada vez más instituciones se están dando cuenta de que las puntuaciones tradicionales tienen en cuenta un conjunto limitado de datos basados únicamente en el historial de un individuo. capacidad de reembolso. Las puntuaciones de crédito de Alternative Data tienen en cuenta el carácter y el comportamiento del individuo para dar una indicación de su nivel de solvencia. voluntad de reembolso.
Datos del dispositivo
De forma similar a la huella digital, los datos del dispositivo se refieren a los datos rastreables de su dispositivo, normalmente un teléfono móvil.
Se accede a estos datos a través de una app después de que el usuario haya concedido los permisos. Begini no accede a ninguna información privada. Nos fijamos en la forma en que utilizas tu dispositivo, un ejemplo puede ser, con qué frecuencia se recarga el teléfono.
Huella digital
Una huella digital se refiere a los datos rastreables que están vinculados a un individuo. Puede estar en línea o en cualquier dispositivo digital. Puede referirse a acciones, comunicaciones o contribuciones.
Cada individuo tiene una huella digital única.
Ley de igualdad de oportunidades de crédito
Begini sigue el Ley de igualdad de oportunidades de crédito que prohibía a los sistemas de calificación crediticia utilizar información como el sexo, la raza, el estado civil, el origen nacional y la religión en los modelos de calificación crediticia. Por lo tanto, aunque recojamos sin saberlo este tipo de información de los dispositivos de los clientes, no la utilizaremos en nuestros modelos.
GDPR
El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) es un reglamento de la legislación de la UE sobre protección de datos y privacidad. Actualmente se considera el reglamento de protección de datos más estricto del planeta.
Coeficiente de Gini
El coeficiente de Gini (o índice de Gini) es un término del sector para evaluar el poder predictivo de un modelo de riesgo de crédito.
Es una indicación de la capacidad de los modelos para discriminar entre un prestatario "bueno" o "malo".
El Gini se mide en una escala de 0 a 1, siendo más predictivo un Gini más alto. En el sector crediticio, es habitual observar Ginis entre 0,2 y 0,7.
Un Gini cambiará con el tiempo y no debe considerarse "fijo". Un modelo de crédito debe ajustarse periódicamente con nueva información sobre reembolsos, lo que mejorará el Gini.
Modelo (en relación con la ciencia de datos)
Un modelo de datos es una forma de organizar elementos de datos para explorar cómo se relacionan entre sí. En el contexto de las calificaciones crediticias, los modelos de datos pueden explorar cómo se relacionan los elementos de datos con los resultados, concretamente con la probabilidad de impago.
NPL
Préstamos morosos
PII
Información personal identificable (La IPI es cualquier dato que pueda identificar a una persona concreta.
Privacidad y normativa
Cada región tiene su propia normativa sobre privacidad de datos. Begini no recopila IIP y cumple todas las normativas GDPR (actualmente las más estrictas del planeta).
Psicometría
La evaluación psicométrica es un enfoque científico, dentro del campo de la psicología, utilizado para medir el carácter y/o las capacidades de un individuo.
Las evaluaciones psicométricas se utilizan en diversos ámbitos desde hace muchos años. En el contexto de la evaluación crediticia, las pruebas psicométricas pueden utilizarse para conocer la voluntad de reembolso de una persona.
Lima Fina
En lo que respecta a la evaluación crediticia, un solicitante con poco historial crediticio es una persona con poco o ningún historial crediticio, lo que significa que no tiene suficiente información en su expediente para ser evaluado utilizando la evaluación crediticia tradicional (es decir, las puntuaciones de las agencias).
Para los clientes de "Thin File", los datos alternativos ofrecen una forma de incluirse financieramente.
Voluntad de reembolso
Mientras que la evaluación crediticia tradicional tiene en cuenta la capacidad de reembolso del solicitante a través de la información histórica de reembolsos, una puntuación crediticia alternativa indicará la voluntad de reembolso del solicitante teniendo en cuenta su carácter, comportamiento, aptitudes y habilidades.
Si tiene alguna sugerencia que añadir a esta lista o desea que nuestros expertos definan un término, envíela a través de nuestra página de Contacto y nos pondremos en contacto con usted.
