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Gestión financiera

Cómo el uso de Business Analytics mejora la gestión de riesgos

06 febrero, 2019

El fracaso comercial de un cliente o proveedor puede causar estrés financiero a cualquier negocio. Dun & Bradstreet descubrió en su estudio “(R) evolution of Risk Management” de 2018 que la capacidad de monitorizar y predecir los riesgos en la base de clientes y proveedores es una de las principales preocupaciones de los líderes financieros. Durante años, las compañías han confiado en los scores de crédito de negocios y en los ratings para ayudar en la gestión de riesgos tanto de proveedores como de clientes. El análisis predictivo avanzado, junto con las evaluaciones efectivas de riesgos de clientes o proveedores, pueden llevar estos conocimientos al siguiente nivel, ayudando a los gerentes de finanzas y riesgos y de compras a comprender el estado de una empresa y proporcionar un nivel de transparencia que puede hacer sonar la alarma ante una empresa que se derrumba.

¿Qué es el análisis predictivo y cómo pueden usarlo las empresas?

El análisis predictivo es el uso de algoritmos, aprendizaje automático y datos históricos para determinar la probabilidad de un resultado específico y proporcionar la mejor evaluación de lo que sucederá en el futuro. El análisis del riesgo es un análisis predictivo centrado en la gestión de problemas relacionados con los riesgos. Aunque es aplicable en una variedad de escenarios, su uso más común en los negocios es predecir qué relaciones comerciales podrían ser menos seguras y cuáles son estadísticamente más fiables. El uso del análisis del riesgo también puede ayudar a determinar las recomendaciones de límite de crédito, límites de préstamo o deducibles y sugerir los términos y condiciones que se ofrecen al trabajar con otra compañía.

Saber si una empresa está en dificultades puede indicar si podrá cumplir sus promesas como proveedor o cliente. Si un negocio no puede entregar su producto o pagar sus facturas, o si se cierra completamente, podría dejar a otras compañías que dependen de él buscando soluciones.

Te mostramos cómo el análisis avanzado para empresas puede ayudar a identificar a socios, proveedores y clientes con dificultades:

  1. Tarjetas de score de crédito

Las tarjetas de score de crédito, se pueden usar para predecir scores y ratings utilizando información sobre un negocio individual, basándose generalmente en el flujo de efectivo de una empresa, las prácticas de pago, el desempeño financiero y otras métricas, así como en las tendencias históricas de la industria.

Pueden indicar la morosidad, el estrés financiero, la probabilidad de fracaso y el riesgo del proveedor. Los scores son soluciones analíticas programáticas que pueden ser utilizadas por los gerentes de riesgos que buscan determinar la opción de trabajar, o no, con una compañía y qué términos y condiciones ofrecer.

2.    Agrupación estadística y análisis de segmentación

Agrupar empresas por similitudes puede ayudar a crear los scores y ratings mencionados anteriormente, y también resulta de utilidad para que los analistas puedan reconocer las tendencias y detectar posibles problemas. La industria y la ubicación son ejemplos de agrupación estadística donde, en este caso, se pueden tomar decisiones sobre el riesgo en función de eventos específicos que afectan a una industria o ubicación en particular.

3. Agregación de datos y análisis estadístico

Tener un gran repositorio de datos permite una predicción más exacta y unas vinculaciones más avanzadas al agregar datos y realizar análisis estadísticos. El número de años que una empresa ha estado en el mercado es un factor que se menciona a menudo cuando se analiza el riesgo de quiebra, pero hay otros muchos factores que pueden afectar a la salud de una empresa.

Por ejemplo, si una empresa depende mucho de un cliente o proveedor específico, los problemas potenciales que surjan con ellos podrían afectar a otras compañías a la hora de valorar una posible asociación con dicha empresa. Al observar conjuntos de datos grandes y vinculados, se pueden crear modelos estadísticos que puedan predecir qué probabilidad hay de que una empresa tenga éxito o fracase. La vinculación de datos puede ser especialmente importante porque permite descubrir problemas que pueden no ser evidentes al usar los datos de una sola empresa para determinar el riesgo.

4. Análisis de escenario

El mapeo de escenarios específicos de riesgos financieros o condiciones económicas, bien de una firma específica o macroeconómicas, que pueda encontrar un grupo de clientes o proveedores, y el estudio de todos los resultados posibles ayuda a identificar socios débiles, cuya mala salud puede causar, en un determinado escenario, un estrés considerable en el negocio si ese escenario realmente ocurre.

Estos ejercicios de prueba de estrés se realizan en las carteras de la cadena de suministro o de clientes para evaluar su solidez en todas las condiciones posibles. Un análisis podría revelar que algunas empresas dentro de la cartera tienen una mayor probabilidad de fracaso o incumplimiento en situaciones específicas. Los próximos pasos incluirían la planificación estratégica, como colocar estas empresas en un grupo de riesgos específico y observarlas de cerca a medida que se desarrollan diferentes condiciones económicas.

5. Machine Learning (Aprendizaje automático)

Todos los ejemplos mencionados anteriormente se pueden ejecutar habitualmente utilizando una combinación de aprendizaje automático e inteligencia humana. Dependiendo del volumen de datos, de la complejidad de la estructura de los mismos o de lo específico que sea el conjunto de problemas, el machine learning solo funcionará mejor que si se usan métodos analíticos tradicionales.

Las ventajas de la modelización del riesgo de crédito

La combinación de todas estas tácticas se puede utilizar para crear un modelo de riesgo crediticio que ayudará a los gerentes de riesgo y de compras a tomar decisiones inteligentes sobre asociaciones comerciales. Los indicadores de riesgo pueden ayudar a revelar si existe la posibilidad de que una empresa quiebre o salga adelante.

Pero a pesar de que una empresa esté atravesando un momento complicado, todavía puede haber una posibilidad de que con la información correcta y la toma de decisiones adecuada, la mayoría de los riesgos identificables se mitiguen de manera proactiva. A veces trabajar con una empresa de este tipo podría valer la pena si la empresa que se asocia con ella está preparada.

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