buenas prácticas: compartir información como base para reducir los riesgos
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Presentación de Luz María Salamina, Gerente General de la Asociación Panameña de Crédito durante el 1er Congreso Internacional del CréditoTRANSCRIPT
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Buenas prácticas: compartir información como base para reducir los riesgos del negocio crediticio
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Contenido
• Con mayor información, los sistemas crediticios son mas estables.
• Qué es calidad de información de referencias de crédito.
• A quiénes impacta?
• Ejemplo de aplicación de la información para generar indicadores de desempeño
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Flexibiliza los
controles y políticas
+ Conocimie
nto +
estabilidad
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Factores de calidad: Información de crédito
Exactitud
• Información correcta
Completitud
• Todos los campos de una referencia
Totalidad
• Todos los clientes
Actualización
• Información oportuna para la toma de decisiones
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Beneficios de la información
Detectar posibles nichos
en riesgo
Evitar fraude por
suplantación
Construir modelos
estadísticos de riesgos basados en información
completa
Establecer la reserva de capital de
acuerdo a la exposición de riesgo real que tenga la cartera
Conocer más a nuestros
clientes como ventaja
competitiva.
Impacto en los indicadores de CustomerService
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información
Bancos, financieras, cooperativas,
comercios
Los individuos
Los reguladores
El sistema
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Audiencia que impacta la informaciónLos individuos
• La informacióncompletapromueve el acceso al crédito.
• Sirve paranegociarmejorestérminos y condicionesen los créditos.
• Es la carta de presentación
Entidadesfinancieras
• Promuevecarteras sanas
• Permitediseñarmodelos de riesgo queaumentan la eficiencia de los procesos y mejoran los rendimientosdel negocio.
Reguladores
• Puede ajustarpolíticas y requerimientosen base a evidenciaobjetiva de riesgo
• Permitedesarrollarmodelos de evaluación de riesgo y seguimiento de las carteras de las entidadesreguladas.
El Sistema
• Aporta al crecimiento saludable de la economía
• Indicadoresde crecimientoeconómico.
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TRANSFORMACIONES DE LA INFORMACIÓN PARA GENERAR INDICADORES DE DESEMPEÑO
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Con información relevante podemos:
Generar indicadores periódicos del comportamiento de cada uno de los bancos y del sector financiero
Implementar indicadores para medir la evolución del mercado (captación y colocación)
Producir reportes con la estructura del portafolio de cada entidad supervisada
Comparar el desempeño del sector financiero con otros sectores e industrias. (Base APC)
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Tener información disponible permite:
Construir modelos estadísticos de riesgos
basados en información completa
Establecer la reserva de capital de acuerdo
a la exposición de riesgo real que tenga
la cartera
Basilea II
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Clasificación por método estándar acuerdo 6-2000
Pérdida Esperada de la cartera tarjetas de crédito de AGOSTO 2008 modelo internoClasificación Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
Normal A 0.00% 0.05% 0.04% 0.02% 0.17%Mención B 0.00% 0.08% 0.07% 0.05% 0.31%Subnorm C 0.02% 0.13% 0.13% 0.08% 0.31%
Dudoso D 0.16% 0.51% 0.61% 0.37% 1.01%Irrecup E 3.18% 3.34% 3.85% 4.46% 4.83%
Total 3.36% 4.10% 4.70% 4.98% 6.63%
Clasificación por método estándar acuerdo 6-2000
Pérdida Esperada de la cartera de tarjetas de crédito de AGOSTO 2008 metodo estándarClasificación Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
Normal A
Mención B 0.05% 0.05% 0.05% 0.06% 0.06%Subnorm C 0.25% 0.25% 0.27% 0.28% 0.31%Dudoso D 1.79% 1.91% 2.12% 2.27% 2.57%Irrecup E 3.18% 3.34% 3.85% 4.46% 4.83%
Total 5.26% 5.54% 6.29% 7.07% 7.77%
Estimación pérdida esperada cartera de Agosto cálculo modelo interno vs método estándar
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Mapa General de Riesgo
INDUSTRIA = SECTOR FINANCIERODESCR_TIPO_ASOC = BANCOSSALDO _ACTUAL = $792,911,201.24Mora = 2%
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Mapa para Bancos
NOM_ASOC = BANCO YSALDO _ACTUAL = $3,276,004,869.44Mora = 2.2368880997
EL OTRO BANCO BANCO X
BANCO GRANDE
BANCO Z
BANCO Y
TU B
AN
CO
BA
N &
C
O
PA
NA
MEN
IAN
B
AN
CO
BANCO MEDIANO
OM
EGA
BA
NC
O A
BC
BANCO TUYO
OTRO BANCO
NOM_ASOC = BANCO YSALDO _ACTUAL = $3,276,004,869.44Mora = 2.2368880997
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Hipotecas
Tarjetas Autos
Pres pnal
Distribución por productos y rangos de plazo
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Cosechas
0.0%
0.1%
0.2%
0.3%
0.4%
0.5%
0.6%
0.7%
0.8%
0.9%
1.0%
1 2 3 4 5 6 7
% c
aso
s co
n m
ora
su
pe
rio
r a
90
día
s
Análisis de Cosechas - Préstamos de Automovil
2009 1 2009 2 2009 3 2009 4 2010 1 2010 2
Se toma como base que un cliente que entra en mora superior a 90 días
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CONCLUSION
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Si contamos con data que cumpla con estas características, favorecemos la economía de nuestros países.
Exactitud
• Información correcta
Completitud
• Todos los campos de una referencia
Totalidad
• Todos los clientes
Actualización
• Información oportuna para la toma de decisiones
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Gracias