Una calificación del crédito imprecisa conlleva a dos tipos de pérdidas:
- •Falsos positivos: Créditos colocados que luego no se pagan.
- •Falsos negativos: Créditos que no se colocan que se pueden pagar.
Scoring crediticio con IA para fintechs y banca
Decisiones de crédito más precisas y rápidas
Si hoy rechazas buenos clientes o apruebas créditos que resultan en mora, construimos modelos de scoring con IA y tus datos, mejorando aprobación y reduciendo default:
- Optimiza tu política de riesgo
- Disminuye pérdidas
- Aumenta colocación de créditos sanos
Nuestros logros
$300K+
Ahorro anual en AML
Detección temprana de usuarios sospechosos
30%
Reducción de costos
Modelos de siniestralidad/riesgo
$3.2M
Ingresos adicionales
Pricing dinámico en seguros
Andrés Felipe García Albarracín
Founder and Chief Data Scientist
Situación: el desafío de prestar en la era digital
Muchas instituciones de crédito se apoyan en modelos de riesgo tradicional:
- No aprovechan años de datos de sus usuarios.
- Pierden oportunidades comerciales al dejar por fuera buenos pagadores.
- Prestan a usuarios que no pueden prestar por sus condiciones actuales.
Acceso a crédito formal en Colombia
50.9%
Adultos con créditos de entidades formales.
Banca de las oportunidades, Reporte de inclusión financiera, 2024.
Problema: ¿Por qué es problemático un score impreciso de crédito?
Consecuencias de no modernizar
- ⚠️Aprobaciones riesgosas: Pérdidas por cobranzas y Cartera comprometida.
- ⚠️Rechazos innecesarios: Menor ingreso por originación y Clientes valiosos perdidos.
Solución: AFGALINK
Construimos modelos de scoring con IA y tus datos, mejorando aprobación y reduciendo default.
Propuesta de valor
- ↑ Tasa de aprobación
- ↓ Default rate
- ↓ Tiempo de respuesta
- ↑ Inclusión financiera
Modelo Value-as-a-Service
Fee base bajo + bono por desempeño ligado a beneficios medidos.
Costo total optimizado
Balanceamos fraude evitado y falsos positivos para maximizar el beneficio neto.
Compatibilidad arquitectónica
Evitamos el rip-and-replace y aceleramos el time-to-value.
¿Cómo funciona?
APRENDIZAJE
Los modelos aprenden a partir de históricos de pago y default
DETECCIÓN
Que luego se utilizan para identificar escenarios de pago
¿Por qué es mejor que el scoring tradicional?
🧑💻 ¿A quién califica?
- • ✅ Scoring avanzado: A todos sus usuarios
- • ❌ Scoring tradicional: Solo usuarios con historial crediticio
🔍 Créditos que evalúa
- • ✅ Scoring avanzado: Enfocado en los servicios de su entidad
- • ❌ Scoring tradicional: Todo tipo de créditos
🖥️ Datos que utiliza
- • ✅ Scoring avanzado: Datos propios de la entidad
- • ❌ Scoring tradicional: Datos de otras entidades
💰 Modelo de costos
- • ✅ Scoring avanzado: Construcción del modelo + Mantenimiento
- • ❌ Scoring tradicional: Por consulta
Sobre mí
Soy Andrés Felipe García Albarracín (AFGA). Experto en ciencia de datos aplicada a riesgo y fraude.
Ayudo a instituciones financieras a modernizar sus motores de decisión crediticia, logrando balances óptimos entre crecimiento y riesgo.
- ✅Experiencia en modelos de riesgo (PD, LGD, EAD)
- ✅Implementación de MLOps para scoring en tiempo real
- ✅Enfoque en interpretabilidad y cumplimiento regulatorio
- ✅Trayectoria en banca y fintechs líderes en LATAM
Contacto
Hablemos sobre cómo mejorar tu proceso de crédito.