1. Introduccin La actividad de una entidad financiera es la toma de riesgos, cada una de sus operaciones contiene implcita o explcitamente la incertidumbre. Objetivo de la presentacin en el mtodo scoring se utiliza rboles de toma de decisiones. Dentro del anlisis de riesgo se deben identificar las principales fuentes de exposicin, desde el enfoque de los activos financieros se tiene la informacin presentada

2. Riesgo en las Operaciones Activas del Balance 3. rboles de Decisiones Modelo de prediccin utilizado en el mbito de la inteligencia artificial. Se construyen diagramas de construcciones lgicas, muy similares a los sistemas de prediccin basados en reglas. 4. Inteligencia artificial Responsable de introducir el trmino inteligencia artificial, concepto que acu en la Conferencia de Dartmouth en 1956. John McCarthy 5. En que consiste la I.A.? Bsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles. Algoritmos genticos Redes neuronales artificiales Razonamiento mediante una lgica formal 6. Se utiliza en el mtodo de Scoring, rboles de toma decisiones. 7. Classification and regression trees, 1984 Su principio bsico es generar particiones recursivas por reglas de clasificacin hasta llegar a una clasificacin final. Forma recursiva significa que la informacin se va conduciendo a travs de las ramas del rbol. Leo Breiman Richard Olshen Jerome H. Friedman Charles Stone 8. CART: Classication And Regression Trees Mtodo de induccin para construir rboles de decisin de forma recursiva 9. rboles de decisin: Anlisis: ejemplo de la rifa Juega la rifa No juega la rifa Gana (0,01) Pierde (0,99) 49.000 -1000 0 Punto de decisin -500 10. Variables Financieras 11. Dr. J. Ross Quinlan ID3 (Iterative Dichotomiser 3), 1986 Heurstica* para la seleccin de atributos *(heurstica es un algoritmo que abandona uno o ambos objetivos; por ejecutada razonablemente rpido, aunque no existe tampoco prueba de que siempre ser as.) utiliza la entropa de informacin para crear los rboles. 12. Esquema de la definicin de variables 13. Modelos estadsticos para predecir probabilidades de incumplimiento Se definen dos tipos de modelos para predecir la probabilidad de incumplimiento: 1. El primero de iniciacin 2. El segundo tipo de modelo es el de comportamiento 14. rbol de decisin para iniciacin 15. Credit Scoring, 1960 Los mtodos estadsticos y no estadsticos de clasificacin son usados para decidir si se debe otorgar crdito a nuevos clientes y para decidir cual de los actuales clientes estn en peligro de no pago en el corto o mediano plazo. 16. qu es credit scoring ? Las tcnicas de credit scoring determinan el riesgo de prestarle a un determinado cliente. Un prestamista debe realizar dos tipos de decisin. 17. Cmo evalua Scoring? Crdito basado en las 5 C: 1) Carcter del solicitante de crdito. 2) Capacidad de repago. 3) Capital disponible como respaldo. 4) Colateral como garanta del prstamo. 5) Condiciones de la economa en general. 18. Credit Scoring de acuerdo a software SAS Compaa que elabora software para instituciones bancarias 19. Conclusiones 1. Los rboles de decisin son una herramienta efectiva. Para la toma de decisiones con que cuentan los analistas financieros. 2. Los modelos son empleados para otorgamiento de crditos. Su funcin es minimizar y mitigar la ocurrencia del riesgo de crdito. 20. Reflexiones El uso de los rboles de decisin marco un ante y despus en la gestin integral de las instituciones financieras. Es importante sealar que las empresas financieras se encargan de desarrollar software por medios de algoritmos que son procesos para dar solucin matemticas. 21. Recomendaciones Constante supervisin de los procesos de toma de decisiones, departamento de riesgo de crdito. Actualizar al personal (oficiales de crdito) constantemente y utilizacin de software. Aplicacin del modelo scoring en medida en que se pueda poner en prctica de bancos y otros instituciones financieras estn la competencia.