Adda Dimensionseñales psicométricas
La otra señal que entra antes de otorgar: información conductual cuando el historial no alcanza.
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Proteja la cartera antes de la primera cuota.
Incorpore contexto geográfico, económico y temporal a la evaluación para identificar operaciones con mayor exposición a First Payment Default antes de otorgar el crédito.
Adda Shield combina información del solicitante y su ubicación con patrones históricos de FPD y señales del entorno para generar una señal adicional que puede incorporarse al Motor de Decisión.
El riesgo no vive solamente en los datos individuales. Adda Shield agrega contexto alrededor de cada operación para detectar señales asociadas a First Payment Default.
Modelo actual: El Salvador
01First Payment Default
Detecte el riesgo antes de que exista una historia de pago.
First Payment Default describe operaciones en las que no llega a registrarse el pago de la primera cuota. Es una señal temprana de originaciones que pueden deteriorarse desde el inicio y puede responder a múltiples causas, entre ellas fraude, sobreendeudamiento, problemas de capacidad de pago o inconsistencias no visibles en la evaluación tradicional.
Adda Shield fue entrenado específicamente sobre FPD: su objetivo no es etiquetar fraude de manera general, sino identificar operaciones con mayor probabilidad de no realizar el primer pago.
Representación ilustrativa. No corresponde a datos reales ni a ninguna institución. Los mapas de calor del modelo se construyen con la información histórica de cada mercado.
02Contexto como señal
Observe lo que los datos individuales no muestran.
Dos solicitantes con características individuales similares pueden desenvolverse en entornos muy diferentes. Adda Shield incorpora el comportamiento histórico y la actividad económica alrededor de la ubicación como señales adicionales dentro de la evaluación.
- SolicitanteUtiliza los datos disponibles de la operación como base de la evaluación.
- Contexto geográficoAnaliza patrones históricos de FPD alrededor de la ubicación del solicitante.
- Actividad económicaIncorpora señales sobre la actividad comercial existente en el entorno.
- Contexto temporalPuede considerar el momento en que ocurre la solicitud como señal adicional.
03Cómo funciona
Del lugar donde ocurre la operación a una nueva señal de riesgo.
La entidad envía los datos requeridos del solicitante y su ubicación. Adda Shield combina esa información con patrones históricos y señales del entorno, ejecuta el modelo y devuelve un resultado utilizable por la estrategia.
- Solicitante + ubicación
- Contexto geográfico
- Actividad + tiempo
- Modelo Adda Shield
- Señal FPD
- Motor de Decisión
04Salida del modelo
Una señal lista para incorporarse a la decisión.
Score de riesgo
Representa el nivel estimado de exposición a FPD para la operación.
Clasificación
Permite convertir el resultado en categorías o tratamientos definidos por la entidad.
Nivel de confianza
Puede acompañar la predicción como información adicional para su interpretación y uso cuando corresponda.
Registro
La evaluación puede quedar almacenada para seguimiento, análisis y auditoría.
05Motor + Adda Shield
El modelo agrega una señal. La entidad conserva la decisión.
Adda Shield no reemplaza la política de crédito ni decide de manera aislada. Su resultado puede incorporarse como una variable adicional dentro del Motor de Decisión y combinarse con burós, capacidad de pago, modelos internos, reglas y políticas de la entidad.
Según la estrategia, la señal puede contribuir a rechazar, solicitar información adicional, derivar a revisión, modificar un tratamiento o continuar la evaluación. La institución define cómo interviene dentro de su política.
- Adda Shield
- Señal FPD
- Motor
- Política de la entidad
- Decisión / tratamiento
06Workflow + Adda Shield
Incorpore validaciones adicionales cuando el riesgo lo justifique.
Cuando forma parte de un proceso administrado por Workflow, la señal de Adda Shield puede determinar cómo continúa el expediente: solicitar una validación adicional, dirigir el caso a una bandeja especializada, pedir documentación o habilitar una intervención humana.
Adda Shield
Genera la señal de riesgo contextual asociada a FPD.
Motor de Decisión
Combina esa señal con el resto de la estrategia y define el tratamiento.
Workflow
Ejecuta las tareas, validaciones y acciones que correspondan al resultado.
Entidad
Mantiene el gobierno sobre reglas, umbrales y decisiones finales.
07El Salvador
Un modelo construido sobre la realidad del mercado donde opera.
El modelo disponible actualmente fue desarrollado con datos históricos de El Salvador. Los patrones geográficos de FPD pueden visualizarse mediante mapas de calor que muestran cómo el riesgo se distribuye de manera diferente dentro del territorio.
Esta evidencia territorial es parte del valor del producto: el contexto no se extrapola automáticamente de un país a otro.
Regla de expansión
Para desarrollar Adda Shield en un nuevo país se necesitan datos históricos reales de ese mercado para entrenar y calibrar el modelo. No se comunica hoy como un modelo listo para toda América Latina.
08América Latina
Una metodología replicable. Un modelo local para cada mercado.
Adda Shield tiene potencial para extenderse a otros países de América Latina, especialmente donde la informalidad, la dispersión territorial o la limitada historia crediticia hacen valiosa una lectura adicional del contexto.
La expansión se realiza construyendo modelos con información local, de manera que las relaciones entre ubicación, actividad económica, temporalidad y FPD reflejen la realidad específica de cada mercado.
09Casos de uso
Una capa adicional para distintas formas de originar crédito.
Fintech y crédito digital
Evaluación automática dentro de procesos digitales de alta velocidad.
Microfinanzas
Señales contextuales adicionales en mercados con alta informalidad y poca historia formal.
Banca y financieras
Capa analítica complementaria sobre modelos y políticas de originación existentes.
Retail financiero
Evaluación contextual dentro de decisiones de crédito vinculadas al punto de venta.
Distribución del riesgo
PeríodoZona—EvaluacionesEn el período
—Señal FPDDistribución
TerritorioEvoluciónClasificación
La visualización complementa la ejecución por API; no reemplaza la integración de la señal dentro del Motor o de los sistemas de la entidad.
10Dashboard y monitoreo
Observe cómo se distribuye el riesgo.
La solución dispone de vistas para analizar evaluaciones, resultados del modelo y distribución geográfica. Los mapas permiten observar concentraciones territoriales y seguir la evolución del riesgo dentro de la cartera evaluada.
La visualización complementa la ejecución por API; no reemplaza la integración de la señal dentro del Motor o de los sistemas de la entidad.
11El valor de cada decisión
Agregue contexto antes de asumir el riesgo.
Combine información individual con señales geográficas, económicas y temporales para identificar operaciones con mayor exposición a First Payment Default antes del otorgamiento.
Adda Identityidentidad y verificación
Parte de la exposición a First Payment Default se origina en inconsistencias de identidad.
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