Los bancos a menudo se enfrentan a la difícil decisión de liquidar o no las deudas. Por un lado, quieren recaudar la mayor cantidad de dinero posible. Por otro lado, no quieren gastar más dinero del que valen en la búsqueda de deudas.
Un nuevo método desarrollado por investigadores de la Universidad de California, Berkeley, podría ayudar a los bancos a tomar esta decisión. El método utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para predecir la probabilidad de que un prestatario incumpla con un préstamo y la cantidad de dinero que el banco probablemente recuperará si cancela la deuda.
Los investigadores probaron el método en un conjunto de datos de más de 1 millón de préstamos. Descubrieron que era capaz de predecir impagos y recuperaciones con un alto grado de precisión. Esto sugiere que los bancos podrían utilizar el método para mejorar sus procesos de toma de decisiones y aumentar su rentabilidad.
El método también podría ser utilizado por otros prestamistas, como compañías de tarjetas de crédito y proveedores de préstamos para estudiantes. Al predecir con mayor precisión los incumplimientos y las recuperaciones, estos prestamistas podrían tomar mejores decisiones sobre qué deudas perseguir y mejorar sus resultados.
Estos son los puntos clave del nuevo método:
* Utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para predecir la probabilidad de que un prestatario incumpla con un préstamo.
* Considera una variedad de factores, incluido el puntaje crediticio del prestatario, la relación deuda-ingresos y el historial de pagos.
* Predice la cantidad de dinero que el banco probablemente recuperará si cancela la deuda.
* Ha sido probado en un conjunto de datos de más de 1 millón de préstamos y ha demostrado ser muy preciso.
* Podría ser utilizado por bancos y otros prestamistas para mejorar sus procesos de toma de decisiones y aumentar su rentabilidad.
Beneficios del nuevo método:
* Ayuda a los bancos a tomar mejores decisiones sobre qué deudas perseguir.
* Aumenta la precisión de las predicciones de incumplimiento y recuperación.
* Mejora la rentabilidad al reducir el costo de perseguir deudas incobrables.
* Puede ser utilizado por otros prestamistas, como compañías de tarjetas de crédito y proveedores de préstamos para estudiantes.
Conclusión:
El nuevo método desarrollado por investigadores de la Universidad de California, Berkeley, podría ayudar a los bancos a tomar mejores decisiones sobre cuándo hacer frente a las deudas. El método utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para predecir la probabilidad de que un prestatario incumpla con un préstamo y la cantidad de dinero que el banco probablemente recuperará si cancela la deuda. El método también podría ser utilizado por otros prestamistas, como compañías de tarjetas de crédito y proveedores de préstamos para estudiantes.
