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Eventos FEPCMAC > Eventos-feb-2019 > Herramientas Analíticas para la Gestión del Riesgo de Crédito en Cobranzas y Recuperaciones – 07 y 08 de Febrero

Herramientas Analíticas para la Gestión del Riesgo de Crédito en Cobranzas y Recuperaciones - 07 y 08 de Febrero

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Poderosas herramientas de análisis, DataMining, BigData, etc. que permiten conocer y perfilar mejor a nuestros clientes.

Destacan las herramientas que nos permiten visualizar y anticipar resultados de procesamiento de ingentes cantidades de información, para que , en un primer momento, inferir los resultados que serán corroborados con un análisis más profundo; lo que nos permite ganar en competitividad. Así, el sabio proverbio “es bueno saber para donde vamos” se cumple a cabalidad.

Scoring predictivo

El mundo de la intermediación financiera está altamente expuesto al riesgo del fraude, por ello, una herramienta que desarrolle un potente Scoring Predictivo permite a la institución protegerse adecuadamente en la toma de decisiones y favorece el aseguramiento de los procesos, de manera que se minimiza el riesgo de filtración de procesos no deseados como evaluaciones deficientes e incluso fraudes en el proceso de asignación de créditos.

Analíticas para la Gestión de Riesgo de Crédito

Finalmente, la Analíticas ya son un estándar en el mercado, y manejarlas adecuadamente, con las poderosas herramientas de prospección y materia de datos, respaldados por un adecuado Scoring, brindarán a las instituciones Microfinancieras una garantía de crecimiento sano y competitivo.

Público Objetivo

El WORKSHOP DE MICROFINANZAS “Herramientas Analíticas para la Gestión del Riesgo de Crédito en Cobranzas y  Recuperaciones” está orientado a los ejecutivos que con visión analítica y estratégica tomen decisiones informadas en su ámbito de acción, favoreciendo las interrelaciones del negocio crediticio y gestionando el riesgo que esto implica con el cliente objetivo.

Al WORKSHOP DE MICROFINANZAS “Herramientas Analíticas para la Gestión del Riesgo de Crédito en Cobranzas y  Recuperaciones” deberán asistir:

  • Gerentes, y funcionarios responsables de la toma de decisiones en las IMF.
  • Especialistas y Analistas de los departamentos de Riesgos de las IMF.
  • Jefes de Cobranza y Recuperaciones, Inteligencia de Negocios, Planeamiento, Jefes de Productos, Estudios Económicos, TI y áreas afines de las Instituciones de Microfinanzas.

Lugar y Fecha

Lugar: Federación Peruana de Cajas Municipales de Ahorro y Crédito, sito en Calle Conde de Chinchón N° 918, San Isidro, Lima.

Fecha: Jueves 07 y Viernes 08 de febrero de 2018

Duración y Horario

Duración:  15 horas.

Jueves 07 de febrero 10:00 am a 6:00 pm.

Viernes 08 de febrero 09:00 am a 6:00 pm.

Objetivos

Con el WORKSHOP DE MICROFINANZAS “Herramientas Analíticas para la Gestión del Riesgo de Crédito en Cobranzas y  Recuperaciones”, el participante:

  • Conoce y valora una metodología que permita el desarrollo de Proyectos Analíticos para entidades del Sistema Financiero de Perú.
  • Describe una metodología para el diseño de modelos de acuerdo a las necesidades de cada Institución Financiera.
  • Propicia el desarrollo de modelos para gestionar el Riesgo de Crédito y Riesgo de Fraude.
  • Describe modelos dinámicos de scoring para gestión de cobranzas en la etapa pre y post desembolso.
  • Valora y propicia la implementación de un Modelos Scoring para Fraudes Internos y Externos, así como para Cobranzas y Recuperaciones.

Conoce y valora el desarrollo de otros modelos scoring como el de segmentación de clientes en función a sus operaciones financieras, así como modelos scoring de abandono de clientes.

Informes e Inscripciones

E-MAIL: eventos@fpcmac.org.pe

Telf. (01) 222 4002 anexo 207 – FEPCMAC.

Expositor:             Daniel Senisse

– Busines Development Manager BI Solutions.

Se explora en profundidad la herramientas para análisis de datos mediante visualización con “TABLEAU”, proporcionando al profesional una visión general de la información analítica mediante la visualización, prmitiéndoles gestionar su unidad de negocio y tomar decisiones comerciales adecuadas en función al resultado de la información obtenida de los datos.

Desarrollará la metodología y los modelos adecuados para analizar las funciones básicas de una entidad financiera. Esto último es de carácter informativo, ya que las principales unidades de la entidad financiera necesitan conocer el resultado consolidado de toda la información que se procesa. Por tanto, el desarrollo del curso se orientará, básicamente, a una IMF en la que se pretende integrar la visión comercial en función a resultados.

Contenido del Módulo I

  • Crear cálculos complejos para manipular sus datos.
  • Utilizar técnicas estadísticas para analizar sus datos.
  • Implementar técnicas avanzadas de mapeo geográfico y utilizar geocodificación e imágenes personalizadas para crear visualizaciones espaciales de datos no geográficos.
  • Preparar sus datos para el análisis.
  • Combinar fuentes de datos usando la combinación de datos.
  • Combinar datos de diferentes tablas en la misma fuente de datos por medio de uniones.
  • Lograr que sus visualizaciones funcionen y sean posibles utilizando el motor de datos, las extracciones y métodos de conexión eficaces.
  • Crear mejores dashboards con técnicas para análisis guiados, diseño de dashboards interactivos y prácticas recomendadas para la visualización.
  • Implementar sugerencias y trucos para mejorar la eficiencia.
  • Crear visualizaciones y tipos de gráficos avanzados.

Presenta : ASBANC

Se da a conocer cómo se puede mitigar o minimizar el riesgo de fraude en las entidades financieras del ámbito peruano “Scoring Predictivo de Fraude”.

Se propone el inicio de implementacion de un scoring de fraude para las IMF, y de esa manera mitigar este riesgo.

Contenido del MODULO II

  • Aplicación, Implementación y Funcionamiento del Modelo Analítico Predictivo.
  • Casos de estudio

Expone: Caleb Terrel Orellana

La Administración de Cobranzas enfrenta un importante reto: Asignar recursos eficientemente en función del perfil y comportamiento del cliente, relacionando causa y efecto, determinando cuándo un cliente Bueno pasa a ser un Cliente con Problemas de pago en los siguientes meses.

Lo anterior sólo es posible con las adecuadas herramientas que le permite la correcta asignación de los escasos recursos y por ende nos permite generar una buena administración de Cobranzas.

El administrador de cobranzas también debe estar en condiciones de desarrollar un Score de Cobranza Preventiva y un Scoring de Cobranza y Recuperaciones:

En el módulo III, se preenta una aproximación al desarrollo de este tipo de modelos Scoring.

Contenido del MODULO III

  1. CONCEPTOS GENERALES
  • Importancia de la Gestión de Riesgos y el Analítica
  • Conceptos relacionados a Analítica
    • Data mining
    • Tipos de Analítica
    • Big Data
    • Machine Learning
  1. Metodología estándar de proyectos analíticos
  • Procesos Estándares CRISP – DM
  1. principales técnicas Analíticas
  • K-means
  • Regresión lineal
  • Arboles de decisión
  • Redes neuronales
  1. Aplicaciones
  • Visión general del Modelamiento Predictivo
  • Herramientas para aplicar Analítica
  • Introducción a RStudio
  • IBM SPSS Statistics
  • IBM SPSS Modeler.
  1. Casos de estudio:
  • Caso 1: Desarrollo de un modelo Scoring de Cobranza Preventiva de Créditos.
  • Caso 2: Desarrollo de un modelo Scoring de Recuperación de Créditos.
  • Caso 3: Desarrollo de un modelo Scoring Para Segmentar Clientes en Base a sus Transacciones Financieras.
  • Caso 4: Desarrollo de un modelo Scoring Para Predecir la Cancelación de Tarjetas de Créditos

Caleb Terrel Orellana

Profesional Ing. Estadístico e Informático con especialidad en Marketing y Finanzas, de la Universidad Nacional Agraria de La Molina – Consultor Senior en Advanced Analytics, con más de 5 años de experiencia utilizando metodología CRISP-DM desarrollando modelos de segmentación, clasificación y regresión en diversas entidades públicas y privadas como Superintendencia de Mercado de Valores, Ministerio Público, Osinergmin, Reniec, America Móvil, Entidades Financieras, entre otros, cuenta con dos certificaciones internacionales de IBM: Certified Specialist SPSS Modeler Professional v3 y Certified Specialist SPSS Statistics Level v1 v2. Expositor en showrooms, foros, webinars sobre temas de Gestión de riesgos, Data mining, Text mining y Social Network Analysis, Docente en Informese Sac, BSgrupo Grupo e Iddea de cursos sobre Minería de datos, Modelamiento predictivo, Estadística avanzada, Análisis multivariante, Ecuaciones estructurales, Manejo de datos, entre otros utilizando softwares como IBM SPSS, R, RStudio y Stata. Asesor de tesis de maestría y doctorados, aplicando estadística, modelos estadísticos y ecuaciones estructurales.