Evaluación de Riesgo Crediticio en PyME
Implementación de modelo predictivo para evaluar riesgo crediticio en pequeñas y medianas empresas, reduciendo la morosidad en un 35% y optimizando el proceso de aprobación.
Contexto del Proyecto
Una entidad financiera enfrentaba desafíos significativos en la evaluación de riesgo crediticio para PyMEs. El método tradicional basado en estados financieros históricos mostraba limitaciones evidentes, especialmente tras los cambios económicos de 2024. La tasa de morosidad había aumentado al 12%, muy por encima del objetivo del 7%.
Nuestro equipo desarrolló un enfoque integral que combinaba análisis financiero tradicional con indicadores alternativos, incluyendo flujos de caja operativos, comportamiento de pagos y análisis sectorial específico para cada industria.
Metodología Aplicada
- Análisis de ratios financieros con ponderación sectorial
- Evaluación de flujos de caja proyectados a 24 meses
- Scoring basado en historial crediticio y comportamiento de pagos
- Análisis de correlación entre variables macroeconómicas y sector
- Implementación de sistema de alertas tempranas
Resultados y Aprendizajes
La implementación del nuevo modelo generó resultados inmediatos. En los primeros seis meses, la precisión en la identificación de riesgo crediticio mejoró significativamente. El aspecto más revelador fue descubrir que los ratios tradicionales de liquidez no eran los mejores predictores para PyMEs en crecimiento.
Los flujos de caja operativos y la estacionalidad del negocio emergieron como factores críticos. Empresas con ratios aparentemente débiles pero con flujos predecibles mostraron mejor comportamiento crediticio que aquellas con ratios sólidos pero volatilidad en ingresos.
Conclusiones Clave
Este proyecto demostró que el análisis financiero efectivo requiere adaptar metodologías tradicionales a realidades específicas. La combinación de análisis cuantitativo riguroso con comprensión sectorial profunda produce resultados superiores a enfoques estandarizados. La clave estuvo en equilibrar automatización con criterio experto.