Sí, la ciencia de datos (o modelos estadísticos más precisos) tiene un uso significativo en el modelado del riesgo de crédito.
Por ejemplo, suponga que existe un conjunto de datos de clientes potenciales con diferentes riesgos de crédito (1 = riesgo de crédito, 0 = sin riesgo de crédito), junto con información sobre cada cliente, que incluye:
- Nivel de ingresos
- Deudas pendientes
- Estado de Empleo
- estado civil
- Años
Estos son solo algunos ejemplos de variables que podrían usarse. Luego, se podría construir una regresión logística para determinar la probabilidad (por medio de odds ratios) de que este cliente sea un riesgo de incumplimiento. Siguiendo lo anterior, un modelo de muestra podría ser:
- ¿Cuál es la diferencia entre trabajar en análisis y ciencia de datos?
- ¿El análisis de big data realmente puede ayudar a tomar decisiones comerciales?
- ¿Hay algún dato que sea particularmente difícil de obtener con respecto a la valoración de la asistencia sanitaria?
- ¿Qué antecedentes se requieren para la ciencia de datos?
- ¿Tengo la oportunidad de trabajar en San Francisco como científico de datos?
Logit de riesgo de crédito ~ Nivel de ingresos + Deudas pendientes + Estado laboral + Estado civil + Edad
El riesgo de crédito se centra mucho en segmentar a los clientes que probablemente demuestren un riesgo de crédito frente a aquellos que no lo hacen. En este sentido, la ciencia de datos definitivamente tiene su lugar.
