Metodología de riesgo

Una señal utilizable. No un veredicto ajeno.

La IA no reemplaza la política de crédito del fondeador. Estructura evidencia thin-file, estima una probabilidad de cumplimiento y entrega reasons codes que un área de Riesgos puede defender.

Principio

El entregable existe para que su análisis sea más certero.

En población no bancarizada el problema no es la ausencia de riesgo: es la ausencia de dossier. Trabajamos para que el underwriting parta de más arriba —menos ruido, menos huecos, menos reconstrucción manual.

Policy overlay

La señal entra como capa sobre su marco de elegibilidad. Ustedes definen el peso y el umbral.

Pre-screen

Knock-outs y banda de elegibilidad antes de consumir capacidad de analista o de bureau.

Challenger

Comparación disciplinada frente a su scorecard vigente cuando haya vintages suficientes.

Vectores

Cuatro dimensiones, una señal sintética.

No publicamos features ni pesos. Sí declaramos la familia conceptual que un comité de crédito reconoce.

Verificabilidad

Consistencia del sujeto y calidad del expediente. Sin identidad usable no hay originación.

Arraigo

Estabilidad territorial y menor incentivo de fuga operativa. Proxy de disciplina, no de garantía real.

Capacidad productiva

Patrones de generación de valor. Actividad atestiguada, no únicamente flujo bancarizado.

Compromiso observado

Puntualidad en micro-obligaciones. Evidencia de willingness-to-pay, no declaración de ingresos.

Ciclo analítico

Comprender, estimar, contrastar y recalibrar.

Machine learning supervisado sobre outcomes de cumplimiento. Hard rules de la entidad siempre por encima del modelo.

Comprender

Segmentación de la informalidad

No forzamos un score único. El contexto rural arraigado no se lee igual que la alta movilidad urbana. Clustering previo a la estimación.

Estimar

Probabilidad de cumplimiento

Modelos supervisados estiman P(C) / una PD de trabajo a partir de consistencia y conducta. El output es una trayectoria, no una foto. No es un rating IRB ni una promesa de pérdida.

Contrastar

Hard rules + apetito

La estimación se cruza con exclusiones, ticket y umbral de la entidad. Puelo Cloud entrega el expediente. La entidad decide.

Recalibrar

Vintages y drivers

Con outcomes reales preguntamos qué impulsó el cumplimiento: capacidad, compromiso o shock. Champion–challenger cuando la muestra lo permite. Inferencia de drivers, no caja negra eterna.

Risk pack

Lo que recibe la entidad.

Un paquete estándar, con bitácora de originación y PII minimizada. Listo para política. No es un lead comercial.

Contenido típico

Banda de riesgo. Reasons codes de alto nivel. Flags de elegibilidad (avanza / no avanza / revisar). Bitácora de consentimientos y de reglas aplicadas.

Explainability

Toda precalificación trae razones defendibles ante Auditoría de Modelos y ante el analista de mesa. La IA prioriza; no oculta.

Gobernanza

Minimización de datos. Consentimiento. Human-in-the-loop en la banda gris.

La identidad profunda permanece encapsulada. El marketplace opera con perfil anonimizado y variables sintéticas de riesgo. Fairness como principio de diseño, sin overclaim. El detalle de modelo se discute bajo NDA, no en una landing.