Originación y cartera
Scoring, políticas, cutoffs, comportamiento, cobranza y monitoreo temprano sobre datos existentes.
33°27′S
Práctica especializada
Riesgo de crédito
Riesgo de crédito
El riesgo no termina en el modelo.
Tiene que llegar bien al reporte.
Desarrollamos y validamos modelos de riesgo de crédito, revisamos provisiones y construimos reporting regulatorio trazable para instituciones financieras.
Proponer un casoCada caso se evalúa antes de aceptarse. Si no hay caso, también te lo decimos — en menos de 48 h hábiles. Cero datos sensibles para partir.
Revisamos la cadena completa, no solo el modelo.
Conectamos fuentes, políticas, modelos, motores de cálculo y reportes para que cada resultado pueda explicarse y reproducirse. No vendemos una plataforma cerrada ni pedimos reemplazar los sistemas actuales.
Ver especialidadesSeñales de riesgoCapa de decisiónAcción priorizada
alta000
media000
baja000
Challenger vs. baseline
Δ −2,1 pp
mora 30+datos sintéticos · ilustrativo
Riesgo de crédito, de punta a punta.
Validación y gobierno
Revisión independiente de discriminación, calibración, estabilidad, implementación, documentación y uso.
Provisiones y stress
Deterioro, parámetros, motores contables y regulatorios, escenarios adversos y sensibilidad de cartera.
Reporting y trazabilidad
Reconciliación entre cartera, modelos, provisiones e información reportada, con evidencia por corrida.
Nikodym RiskLib · Apache-2.0
La capacidad técnica está abierta para que la revises.
RiskLib es nuestra librería open source de riesgo de crédito. Reúne scorecards, validación, provisiones, stress testing, forward-looking y trazabilidad bajo configuraciones reproducibles.
El flujo scorecard tiene API estable. Provisiones y otras superficies continúan en desarrollo activo y están marcadas como experimentales cuando corresponde. La librería no reemplaza el criterio del equipo ni la validación de la norma vigente.
Demo públicaProbar RiskLib ↗Recorre el flujo scorecard con datos sintéticos desde el navegador.Documentación vivaLeer capacidades ↗Revisa instalación, guías, API, límites declarados y changelog.
Ver el código en GitHub terminalPython 3.11+
$ pip install "nikodym[scoring]"- Scorecard
- Binning WoE, selección, modelo PD, calibración, desempeño e informe de validación.
- Provisiones
- Motores regulatorios y contables separados, con resultados trazables por corrida.
- Stress y forward
- Escenarios adversos, reverse stress y conexión de variables macro con PD y LGD.
- Gobernanza
- Lineage con hashes, semilla, versiones y estado de la corrida para revisión independiente.
Los datos de la demo son sintéticos. Los parámetros del caso de referencia no son oficiales y requieren revisión humana antes de cualquier uso productivo.
Casos de uso
Decisiones, cálculos y reportes que deben sostenerse con evidencia.
Cada caso parte de una decisión de riesgo concreta, con métrica posible y entregable definido. Si el caso no mueve una métrica, no vale la pena escalarlo.
Originación y admisión
Modelos de admisión, políticas, cutoffs y segmentación contrastados contra el desempeño vigente.
Comportamiento y alertas
Seguimiento de deterioro, cambios de clasificación y señales tempranas para revisar la cartera.
Cobranza y recuperación
Priorización de cartera, segmentación de acciones y medición de recuperación por gestión.
Validación y gobierno
Discriminación, calibración, estabilidad, implementación, documentación y trazabilidad para revisión independiente.
Provisiones y deterioro
Reproducción de cálculos y contraste entre cartera, parámetros, metodología y resultados reportados.
Reporting regulatorio
Controles, reconciliaciones y trazabilidad desde los sistemas fuente hasta el archivo o reporte final.
Stress y escenarios
Escenarios adversos, sensibilidad de cartera, reverse stress y conexión de variables macro con PD y LGD.
Modelos challenger
Alternativas reproducibles para comparar contra las reglas o modelos actuales antes de reemplazar nada.
¿Tu caso no aparece aquí? Si hay una decisión repetida, datos disponibles y una métrica que importa, probablemente hay caso.
Proponer un casoNo reemplazamos tu stack. Lo hacemos decidir mejor.
Google CloudAWSSnowflakeDatabricksSAPPostgreSQLPower BI
Google Cloud
Snowflake
Databricks
SAP
PostgreSQL3–4
semanas dura un piloto típico — suficiente para un backtest serio
1
métrica de negocio define cada caso; si no hay una, no partimos
20 min
basta para la primera conversación: tu proceso, tu métrica, tu baseline
0
datos sensibles para partir: extractos mínimos, anonimizados o sintéticos
Cómo trabajamos
Pilotos cortos, medibles y con dueño claro. Cada piloto termina comparado contra el baseline real del proceso: elegimos una métrica de negocio, construimos un challenger y decidimos con números si escalar, ajustar o cortar.
La regla del challenger
Challenger vs. baseline
Si el challenger no le gana a tu baseline, te lo decimos con números y cerramos el piloto. Esa es la regla. Así se mediría tu piloto: tu métrica, tu baseline, 3–4 semanas.
- 01Diagnóstico breve
- 02Definición del caso
- 03Datos mínimos
- 04Challenger / prototipo
- 05Medición y siguiente paso
informe de cierre · piloto 3–4 semanas
Challenger vs. baseline
mora 30+ (% cartera)
→ la mora del baseline sube; el challenger la contiene
Δ ilustrativo: −2,1 pp · datos sintéticos — en el piloto este gráfico se construye con tus datos
→ decisión: escalar · ajustar · cortar
01 / 03
dashboard web · priorización diaria
C-481
llamada hoy
C-209
llamada hoy
C-057
recordatorio
C-312
sin acción
vista ilustrativa · estructura real del entregable, sin datos reales
Boutique no significa chico.
Significa que el socio que te presenta el caso es el mismo que construye y firma el resultado. Y significa capacidad finita: tomamos pocos casos a la vez, porque un piloto bien hecho exige un socio dedicado — y los socios no se multiplican.
“El objetivo no es tener más dashboards, sino tomar mejores decisiones.” — Camilo González, socioProponer un caso
Esto calza con algunos equipos. Con otros, no.
No tomamos todos los casos. No por pose: la capacidad es finita y preferimos un no temprano antes que un piloto a medias. Si te reconociste en “Calza si”, hay conversación. Si fue en “No calza”, te ahorramos la llamada — y eso también es un buen resultado.
Proponer un casoCalza si
- Tienes un modelo, política o cálculo que necesita revisión.
- Debes reconciliar cartera, provisiones y reporting.
- Quieres un challenger o una validación independiente.
- Necesitas trazabilidad antes de cambiar la operación.
No calza si
- —Buscas una transformación enorme sin caso concreto.
- —Buscas una automatización general sin un problema de riesgo.
- —No hay dueño interno del problema.
- —El piloto no cambiaría ninguna decisión que ya tomaste.
Propón
tu caso
Describe la decisión de riesgo que necesitas validar, desafiar o priorizar. Un socio lo evalúa y, si no calza, te lo decimos en la primera llamada.
Camilo González — Socio, Nikodym Advisory
camilo.gonzalez@nikodym.cl