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Collection Score, Default Risk y Recobro 

 

OBJETIVO

 

El participante conocerá modernas e innovadoras técnicas sobre la analítica del recobro, sobre los principales Key Risk Indicators en los procesos de recuperación y aprenderá como alinear las estrategias de negocio de la entidad financiera con el apetito de riesgo deseado en los procesos de recobro.

 

En el curso se exponen modelos de predictivos como el collections y recovery score para determinar la probabilidad de pago y el importe a recuperar, respectivamente. Se ha incluido un importante módulo sobre la modelización del parámetro denominado Loss Given Default y el uso del mismo en los procesos recuperatorios.

 

El Big Data Analytics, tiene un papel fundamental en la banca, sobre todo para conocer tendencias, preferencias del Cliente, correlaciones desconocidas, sentimientos, etc. Explicaremos como utilizar esta potente herramienta en la gestión del recobro.

 

Se explican las principales métricas que permiten medir la eficiencia del recobro. 

 

El participante conocerá estrategias de segmentación de la cartera para priorizar las acciones del recobro. La tecnología y la gestión del personal juegan un papel clave para obtener mayores importes de recuperación, por lo anterior se muestra con detalle los sistemas aplicables a la gestión del recobro, y las estructuras organizativas adecuadas para la gestión. Se abordan casos reales de entidades financieras que han aplicado estrategias de recobro en bancos europeos y americanos.

 

¿QUIÉNES DEBEN ASISTIR?

 

El Curso está dirigido a ejecutivos y directivos de entidades financieras, así como a los responsables de los departamentos de recobro, y finanzas. Responsables de crédito y cobranzas de empresas con carteras de crédito al consumo. Para la mejor comprensión de los temas es recomendable que el participante tenga conocimientos de estadística.

 

PRECIO DEL CURSO LIVE ONLINE (30 Horas Lectivas)

 

Precio: 2.900 €

 

El Precio incluye: Presentaciones en formato PDF y ejercicios de Excel, Matlab, R y SAS.

 

Horarios:

 

  • Santiago de Chile, Sao Paulo: Lunes a Viernes: 18:00 a 21:00 Hrs.

  • Madrid, Barcelona: Lunes a Viernes: 19:00 a 22:00 Hrs.

  • México, D.F., Lima, Quito, Bogotá, San José: Lunes a Viernes: 19:00 a 22:00 Hrs.

 

 

Anchor 20

AGENDA Collection Score, Default Risk y Recobro Nivel 2



Módulo 1: La magnitud de la morosidad en tiempos de crisis financieras

 

  • Impacto de la actual crisis financiera

  • Morosidad En Europa desde 2007-2015

  • Morosidad Macro y Micro

  • Incremento del tipo de interés

  • Soluciones actuales 

    • Reasignación de activos deteriorado a Banco Malo en Europa

    • Venta de cartera

    • Joint Venture o alianzas con agencias de recobro

  • Bancos Malos

    • SAREB y FROB en España

    • NAMA en Irlanda

  • Manual y Políticas de Recobro antes y despues de la crisis

  • Estrategias proactivas durante el Ciclo de crédito 

  • Regulación

  • Estrategia durante la crisis

  • Herramientas previas al recobro

  • Etapas del recobro

  • Objetivos de negocios en cada etapa de recobro

  • Segmentación de la cartera impagada

  • Definición de estrategias de recobro

  • Importancia de los modelos predictivos

  • Optimización de procesos recuperatorios

 

MODELOS PREDICTIVOS

 

Módulo 2: Tratamiento de los datos

 

  • Fuentes de datos

  • Tipología de variables en el scoring

  • Horizonte temporal

  • Definición del Default

  • Revisión del dato

  • Tratamiento de Missings

  • Tratamiento de duplicados

  • Análisis Exploratorio: Histogramas, Q-Q Plot, momentos y Box Plot

  • Técnicas avanzadas de detección de Outliers -Muestreo Aleatorio

  • Muestreo Estratificado

  • Muestreo Rebalanceado

  • Segmentación

Ejercicio 1: Análisis Exploratorio en SAS

Ejercicio 2: Detección de Outliers en SAS

Ejercicio 3: Técnicas de Muestreo rebalanceado en SAS

Ejercicio 4 : Muestreo estratificado y Aleatorio

Ejercicio 5: Detección y eliminación de duplicados en SAS SQL

 

Módulo 3:Análisis Univariante

 

  • Estimación de Weight Of Evidence (WOE)

  • Tratamiento variables discretas

  • Reducción óptima de categorías en variables discretas

  • Análisis univariante por percentiles

  • Análisis univariante óptimo

  • Análisis univariante con árboles de decisión

  • Poder Discriminante: KS, Gini e IV por variable

  • Baremos de principales indicadores

Ejercicio 6: Estimación de WOE Excel

Ejercicio 7: Reducción de categorías en SAS

Ejercicio 8: Análisis univariante en percentiles en SAS

Ejercicio 9: Análisis univariante óptimo en SAS y Excel

Ejercicio 10: Análisis univariante con árboles de decisión

 

Módulo 4: Regresión Logit con WOEs
 

  • Análisis de Correlaciones

  • Regresión Logística

  • Test de Hosmer-Lameshow

  • Hipótesis Nula Global

  • Intervalos de confianza del Ratio de Odds

  • Interpretación de coeficientes en la regresión

  • Selección de variables Stepwise

  • Tratamiento avanzado de multicolinealidad y heterocedasticidad

  • Forzaje de variables en el modelo

Ejercicio 11: Matriz de dispersión en SAS
Ejercicio 12: Ejercicio de regresión logística Excel y SAS
Ejercicio 14: Hipótesis nula global en SAS
Ejercicio 15: Hosmer Lameshow Test en SAS
 
Módulo 5: Desarrollo Scorecard Discreto
 

  • Modelo Logístico con variables discretas WOEs

  • Modelo Logístico con variables dummy WOEs

  • Construcción de Scorecard discreto

  • Alineación y Rescalamiento con factor y offset

  • Técnicas de Reject Inference

Ejercicio 16: Modelo Logit WOE discreto y WOE Dummy
Ejercicio 17: Construcción de Scorecard en Excel y SAS
Ejercicio 18: Análisis del factor y offset en Excel
Ejercicio 19: Inferencia Denegados en SAS
 
Módulo 6: Desarrollo Scorecard Continuo
 
  • Transformación mediante Regresión Piecewise
  • Regresión Logística de tramos Piecewise
  • Score Continuo
Ejercicio 20: Regresión Piecewise en Excel y SAS
Ejercicio 21: Scorecard Continuo en SAS

 

 

Módulo 7: Collection Scoring usando regresión logística

 

  • Concepto del collections

  • Variable Target

  • Variables predictivas

  • Horizonte Temporal

  • Segmentación

  • Uso variables WOEs

  • Regresión Logística

  • Collection Scorecard

Ejercicio 22: Construcción de score de recobro de Clientes con atrasos entre 1 y 90 días en Excel y SAS

 

Módulo 8: Recovery Score: Regresión Lineal y Logística

 

  • Concepto del Recovery

  • Estimación de la recuperación

  • Variable Target

  • Variables predictivas

  • Horizonte Temporal

  • Regresión OLS

  • Regresión Logit

  • Recovery Scorecard

  • Interacción de Recovery y Collection Scoring

Ejercicio 24: Recovery Score en Excel y SAS

 

Módulo 9: Collection Scoring usando Regresión Cox

 

  • Análisis de supervivencia

  • Regresión Cox

  • Variable target

  • Horizonte temporal

  • Variables predictivas

  • Ventajas e inconvenientes del modelo

  • Collection Scorecard

Ejercicio 25: Construcción collection scoring usando regresión Cox

 

Módulo 10: Recovery Score usando Regresión Beta

 

  • Regresión Beta

  • Recovery Scorecard

  • Variables predictivas

  • Interacción Regresión Cox y Beta

Ejercicio 26: Recovery Score en Excel y SAS

 

Módulo 11: LGD en carteras Retail 

 

  • Enfoque Workout

    • Técnicas para determinar la tasa de descuento

    • Tratamiento de las recuperaciones, gastos y costes de recuperación

    • Ciclos de Default

    • Gastos de recuperación

  • Downturn LGD en carteras de consumo

  • Downturn LGD en hipotecas

  • LGD en consumo

  • LGD  en Hipotecas

  • LGD en empresas

  • LGD para carteras con reposición

Ejercicios 27: Estimación y análisis de LGD y Exp. Weighted Ave. LGD

 

Módulo 12: Modelos Econométricos de la LGD

 

  • Ventajas e inconvenientes de los Modelos Predictivos de LGD

  • Variables Macroeconómicas para  modelizar la LGD

  • Tipología de Modelos Multivariantes de LGD

    • Regresión Lineal y transformación Beta

    • Regresión Lineal y transformación Logit

    • Regresión Lineal y trasnsformación Box Cox

    • Regresión Logística y Lineal

    • Regresión Logística y no Lineal

    • Censored Regression

    • Generalized Additived Model

    • Redes Neuronales

    • Regresión Beta

    • Inflated beta regression

    • Fractional Response Regression

Ejercicio 28:Regresión Logística y lineal LGD en SAS

Ejercicio 29:Redes Neuronales LGD

Ejercicio 30:Generalized Additived Model LGD en R

Ejercicio 31:Beta Regression Model LGD en R y SAS

Ejercicio 32:Censored Regression Model LGD en R

Ejercicio 33: Inflated Beta Regression en SAS

Ejercicio 34: Comparativo del performance de los modelos usando test de Calibración y precisión.

 

 

Módulo 14: BIG DATA ANALYTICS

 

  • Analítica de datos

    • Tecnologías, herramientas y tendencias en Big Data Analytics

    • Proveedores de analítica de Big Data

    • Tecnologías de código abierto

    • Características de una plataforma de Biga Data

    • Ejemplos de aplicaciones de Big Data Analytic

    • Modelo de proceso analítico

      • Actores en el Big Data Analytics

      • Data warehouse administrator

      • Experto en Negocios

      • Data Scientist

      • Software tool vendors

  • Analítica Web

    • Analítica Web 2.0

    • Métricas: visitas, visitantes, tasa de salida, etc.

    • KPIs

    • Google Analytics

    • Informes

    • Segmentación

    • Herramientas de analítica Web

    • Analítica Web móvil

  • Analítica Social

    • Definición

    • Métricas sociales

    • KPIs

    • Herramienta de analítica social

    • Estadística social

    • Herramienta de investigación y monitorización

    • Herramienta de analítica de Web social

    • Herramienta de reputación e influencia social

    • Herramientas de análisis de actividad en redes sociales

    • Facebook

    • Twitter

    • Análisis de sentimientos

    • Casos de estudio de analítica social

    • Internacional Privacy Regulations

  • Big Data y Analítica Social en el Recobro

    • Datos de Esfuerzo

    • Datos Personales

    • Datos Públicos

    • Propensión de pago

    • Datos de Propiedad

Ejercicio 35: Carga de datos y Gráficos en R

Ejercicio 36: Añadir Vértices en los gráficos R

Ejercicio 37: Visualización de Social Networks en R

 

Módulo 15: Análisis avanzado de Roll Rates y Matrices de Transición

 

  • Roll Rates

    • Roll Rate Backward

    • Roll Rate Forward

  • Flow Rates

  • Roll Rate y los scores

  • Monitorización de los Roll Rates en la estrategias

  • Series temporales con Flow Rates

  • Análisis de Cosechas

  • Matrices de transición de la morosidad

  • Cadenas de Markov

  • Modelos predictivos del default

  • Efecto de variables macroeconómicas en el default

  • Impacto macroeconómico en la morosidad

Ejercicio 38: Roll Rates en Excel

Ejercicio 39: Series temporales multivariantes de impago en SAS

Ejercicio 40: Series temporales ARIMA de la PD en Matlab 

Ejercicio 41: Modelos estructurales en SAS 

Ejercicio 42: Procesos de Markov en SAS 

Ejercicio 43: Modelos supervivencia en SAS 

Ejercicio 44: Matrices de Transición en tiempo continuo en Matlab 

 

Módulo 16: Estrategias Avanzadas de Recobro

 

 

  • Estrategias de recobro

  • Probabilidad de Default en las estrategias de recobro

  • Roll Rates en las estrategias de recobro

  • LGD y Probabilidad de Pago en las estrategias de recobro

  • Saldo en riesgo y acciones

  • Árboles de decisión

  • Estrategias de recobro

    • Etapa temprana

    • Etapa tardía

    • Estrategia de promesa de pago

    • Tracing Strategy

  • Optimización de los costes de recobro usando programación entera

  • Modelo de optimización del proceso del recobro

  • Propiedades y políticas del proceso óptimo del recobro

  •  Modelización con curvas de maduración de la recuperación

Ejercicio 45: optimización de costes de recuperación usando programación entera en SAS

Ejercicio 46: Estrategia de recobro óptima con árbol de decisión en SAS 

Ejercicio 47: Curvas de maduración de recuperación en Matlab

Caso de Estudio 2: Modelo de optimización del recobro en banco Europeo

 

Módulo 17: Herramientas de Tecnología

 

  • Papel de la tecnología en el recobro

  • Software estadístico

  • Sistemas de control adaptativo

  • Sistemas de marcador predictivo

  • Sistemas de respuesta de voz interactivos (IVR)

  • Software para el mejor momento de llamar

  • Sistemas de Monitorización de llamadas

  • Software para la gestión de la fuerza de trabajo

  • Sistemas de administración posteriores al fallido

  • Herramientas SQL y NoSQL

 

 

ESTRUCTURA Y CAPACIDAD DEPARTAMENTO DE RECOBRO

 

 

Módulo 18: Áreas Funcionales en el departamento de recuperaciones

 

  • Áreas funcionales

  • Gestión de descubiertos

  • Primera etapa

  • Etapa media

  • Programas de repago especiales

  • Etapa tardía

  • Recuperación y cartera posterior al fallido

  • Localización e investigación

  • Soporte de recobro

  • Recuperación de activos y ventas

 

Módulo 19: Estructura Organizacional

 

  • Organigrama en las mejores prácticas

  • Responsable de recobro

  • Responsable de tecnología

  • Responsable de estrategias

  • Responsable de análisis estadístico y analítica de datos

  • Responsabilidad de Formación

  • Asignación de cuentas al cobrador

  • Planificación de la capacidad

    • Análisis coste-beneficio

    • Nº óptimo de gestores del recobro y supervisores

  • Operaciones centralizadas contra regionalizadas

  • Establecimiento de un centro de atención telefónica

 

Módulo 20: Planificación del Staff

 

  • Análisis sobre el Actual Staff ¿Infra/sobre estimado?

  • Gestores de cuenta en cada etapa del recobro

  • Drivers que determinan el número de gestores

  • Promesas de pago

  • Fórmula para determinar Nº de gestores

  • Gestores en función de la etapa del recobro

  • Nº de supervisores

  • Estrategias de segmentación del staff

  • Optimización en la planificación del staff

 

 

ANÁLISIS DEL RECOBRO

 

 

Módulo 21: Herramientas de Análisis

 

  • Performance

    • Principales Drivers

    • Métricas importantes del Collections

    • Análisis de costes por volumen, gestores y morosidad

    • Métricas importantes del Recovery

    • Matriz de Boston

  • Modelo Coste-Beneficio en el recobro

    • Valoración de la rentabilidad en la recuperación

    • Curvas de recuperación 

    • Curvas de los costes

    • Promesas de pago

    • Análisis de costes por volumen, gestor de recobro y ciclo de recuperación

  • Análisis de la productividad

  • Incremento de la morosidad

    • Drivers del incremento de la morosidad en el departamento de recobro

    • Proceso de resolución de problemas

Caso de Estudio 1: Incremento de morosidad y acciones desde el departamento de recobro de banco americano.

 

 

Módulo 22: Marcadores predictivos

 

  • Llamadas de Entrada y de Salida

  • Simulación de llamadas 

  • Enfoques estratégicos para marcadores predictivos

  • Diseño del sistema

  • Monitorización de llamadas

  • Modelización de los marcadores predictivos

  • Probabilidad de pago

  • Best Time to Call models

  • Variable objetivo

  • Variables explicativas

  • Regresión Multinomial

  • Medición de los beneficios del modelo

Ejercicio 48: Análisis de cola-servidor múltiples en serie en SAS 

Ejercicio 49: Simulación de tiempo de espera en call center de recobro 

Ejercicio 50: Regresión multinomial de modelo Best Time to Call

 

RISK APPETITE Y ESTRATEGIAS DE RECOBRO

 

 

Módulo 23: Risk Appetite en las estrategias de Recobro

 

  • ¿Porque del Risk Appetite en una entidad financiera?

  • Entorno Económico, Financiero y Regulatorio 2015

  • Principios de una metodología efectiva de Risk Appetite

  • Definiciones y análisis:

    • Risk appetite framework

    • Risk Appetite Statement

    • Risk Tolerance

    • Risk Capacity

    • Risk Profile

    • Risk Limits

  • Roles y Responsabilidades del Consejo, CEO, CRO y CFO

  • Living will y Recovery Plan

  • Convergencia y Alineación de objetivos del plan estratégico de negocios y el Risk Appetite

  • Alineación de las estrategias de recobro con el plan estratégico de la entidad

  • Incorporación del recobro en el Risk Appetite Framework (RAF)

  • Auditoría Interna y Externa en departamentos de Recobro

  • Informe de Auditoría

 

Módulo 24: KRIs y KPIs: Productividad, Eficiencia y Calidad

 

  • Introducción

  • Key Risk Indicators

    • Collection Performance

    • Complaince Performance

    • Cost Performance

  • Desarrollo y gestión de Key Performance Indicators

  • Métricas del importe impagado

  • Estadísticas del desempeño del cobrador

  • Principales KRIs para medir la gestión del recobro

  • Cuadro de mando para Director del Recobro

  • Cuadro de mando para el RAF

 

ANÁLISIS AVANZADO DE LA EXTERNALIZACIÓN Y VENTA DE CARTERA

 

Módulo 25: Recobro Externo: Externalización/tercerización

 

  • Principios sobre la externalización

  • Asignación a un externo de Cartera Previa a que sea fallido/Castigado

  • Asignación a un externo de Cartera Posterior a que sea fallido/Castigado

  • Mejores prácticas para la segmentación

  • Estrategias con LGD Score

  • Auditorias de agencias de recobro y despachos de abogados

 

Módulo 26: Análisis de la LGD en cartera propia y externalizada

 

  • Estrategias de Recobro

    • In house

    • Externalización

  • Modelo predictivo de LGD in house y externalizada

    • Regresión Lineal y transformación Beta

    • Regresión Lineal y transformación Logit

    • Regresión Lineal y transformación Box Cox

-Caso de Estudio 2: Estrategia de recobro externo y propio en cartera hipotecaria de banco Europeo. 

-Ejercicio 51: Estimación modelos predictivos de LGD en cartera hipotecaria 

 

Módulo 27: Venta de Cartera

 

  • Indicadores clave en las ventas de cartera

  • Determinación del valor de la cartera

  • Estimación de la Pérdida Esperada

  • Estrategias de venta de cartera

  • Acuerdos de compra y venta

Ejercicio 52: Pricing en la Venta de Cartera usando modelos predictivos de LGD. 

 

 

 

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