Sistematización matriz de riesgo crediticio empresa Provefábrica SAS

Abstract

El objetivo central del proyecto es sistematizar una matriz de riesgo crediticio con la que a través de ciertas variables suministradas por el sistema contable de la empresa y en la que reposa información histórica, se puedan tomar decisiones de tipo financiero y comercial y a su vez se logre determinar el nivel de riesgo crediticio en cuanto a la probabilidad de impago y su impacto en los indicadores de rotación de cartera en días. Para llevar cabo esto se identificaron las variables que se tendrían en cuenta para sistematizar dicha matriz y así poder evidenciar cuales son los factores que afectan directamente el comportamiento de pagos de los clientes, como lo son el Score que reflejan en centrales de riesgo, su nivel de endeudamiento, su comportamiento con entidades financieras, su comportamiento de pagos en los últimos seis meses con la compañía y se identificarán aquellas de mayor incidencia con el fin de determinar el impacto financiero a futuro y así prevenir morosidades altas o irrecuperables (mayores a 365 días), también se realizarán cálculos para determinar el nivel de riesgo de cada cliente con línea de crédito, esta matriz se implementará en los tres países de operación Colombia, Perú y Ecuador.

Se encontró con su aplicación en Colombia que genera información clave a la hora de tomar decisiones respecto a las líneas de crédito otorgadas a los clientes y a su vez sirve como herramienta para tomar decisiones de nuevos o potenciales clientes.

The central objective of the project is to systematize a credit risk matrix with which, through certain variables supplied by the company's accounting system and in which historical information rests, financial and commercial decisions can be made and, in turn, achieve determine the level of credit risk in terms of the probability of default and its impact on the portfolio turnover indicators in days. To carry out this, the variables that would be taken into account to systematize said matrix were identified and thus be able to demonstrate which are the factors that directly affect the payment behavior of clients, such as the Score that is reflected in risk centers, their level of indebtedness, its behavior with financial institutions, its payment behavior in the last six months with the company and those with the highest incidence will be identified in order to determine the future financial impact and thus prevent high or irrecoverable delinquencies (greater than 365 days ), calculations will also be made to determine the level of risk of each client with a line of credit, this matrix will be implemented in the three countries of operation Colombia, Peru and Ecuador. He came across its application in Colombia that generates key information when making decisions regarding the lines of credit granted to customers and, in turn, serves as a tool to make decisions for new or potential customers.