Mejora de la suscripción y nivelación de los préstamos con DecisionRules

Read the PDF: How First Response Finance Transformed Underwriting with DecisionRules

Acerca de First Response Finance

First Response Finance es un proveedor líder de financiación de vehículos con sede en el Reino Unido especializado en contratos de compraventa a plazos de coches, motos y furgonetas usados. Además de la financiación de vehículos, First Response Finance ofrece préstamos personales a los clientes existentes.

Fundada en 1998, First Response Finance cuenta con más de dos décadas de experiencia y se ha forjado una sólida reputación por sus préstamos responsables. Su misión es ofrecer una experiencia de financiación fluida y receptiva, combinando prácticas de suscripción innovadoras con un compromiso con la satisfacción del cliente.

First Response Finance, que opera exclusivamente en el Reino Unido, atiende a consumidores que buscan soluciones a medida para la compra de vehículos. Con un equipo dedicado de más de 300 empleados, la empresa perfecciona continuamente sus productos, procesos y servicios para satisfacer las necesidades cambiantes de sus clientes.

Los ingresos anuales estimados de First Response Finance son de 75 millones de dólares, lo que refleja su fuerte presencia en el mercado y su crecimiento constante.

El Reto: Suscripción de legado y actualización de reglas inflexible

Antes de implementar DecisionRules, las reglas de suscripción de First Response Finance estaban codificadas en su plataforma de suscripción, por lo que cualquier modificación resultaba larga y dificultosa. Este enfoque basado en código presentaba varios retos:

1. Falta de agilidad: Incluso las actualizaciones más pequeñas requerían la intervención de los desarrolladores en el código C#, lo que se traducía en plazos de 2+ semanas para aplicar los cambios.
2. Transparencia limitada: Como toda la lógica de decisión estaba incrustada en código, a los usuarios no técnicos les resultaba casi imposible leer o proponer modificaciones de las reglas.
3. Problemas de escalabilidad: First Response Finance planeaba ampliar sus productos de préstamo más allá de la financiación de automóviles a préstamos personales y cobros, pero la rígida lógica de suscripción restringía la reutilización entre plataformas.

Con unos mercados que cambian rápidamente y unos parámetros de riesgo crediticio que necesitan continuos ajustes, First Response Finance reconoció que la agilidad en la toma de decisiones era una prioridad absoluta. Su búsqueda de un motor de reglas compatible con la nube y fácil de usar les llevó a DecisionRules.Por qué First Response Finance optó por DecisionRules

• Flexibilidad de la nube y SaaS: First Response Finance quería una solución que se integrara fácilmente con su plataforma basada en Azure y evitara cualquier complejidad del uso on-premise.
• Relación coste-eficacia: Otros motores de reglas ofrecían funciones avanzadas que First Response Finance no necesitaba, y a precios prohibitivos. DecisionRules ofrecía el equilibrio adecuado entre funciones sólidas y asequibilidad.
• Interfaz de usuario intuitiva y transparencia: La interfaz fácil de usar de DecisionRules permitió a los equipos no desarrolladores leer, sugerir y, en última instancia, realizar cambios en las reglas sin necesidad de escribir código.
• Facilidad de aplicación: El equipo de First Response Finance necesitaba un sistema que se integrara rápidamente con sus API RESTful Azure, permitiendo la recuperación y ejecución de reglas sin fricciones.

Implementación y arquitectura

‍La arquitectura de la solución de First Response Finance combina múltiples modelos de crédito con DecisionRules:

1. Ingesta de datos:
   
   • La información del prestatario llega desde una plataforma de suscripción o un motor de presupuestos en el sitio web de First Response Finance.
   • Los datos de la agencia de crédito, el historial de búsqueda del consumidor y otros detalles del solicitante (por ejemplo, la dirección, el tipo de empleo) fluyen hacia el contenedor Azure API de First Response Finance.
2. Traducción de datos y puntuación:
   
   • La API de Azure traduce las variables brutas (por ejemplo, recuentos de impagos a lo largo de varios periodos de tiempo, importes de depósitos, detalles del vehículo) en más de 700 campos estandarizados.
   • Cuatro modelos distintos basados en R (que abarcan la solvencia crediticia, el comportamiento, los desencadenantes de la cancelación automática y las comprobaciones de información faltante) ejecutan estas variables para generar puntuaciones de riesgo o "propensión".
3. Integración de DecisionRules:
   
   • Una vez que los modelos devuelven sus respectivas puntuaciones, la API Azure de First Response Finance llama a DecisionRules.
   • DecisionRules combina esos resultados del modelo con factores adicionales (por ejemplo, el tamaño del depósito del solicitante, atributos del vehículo como el kilometraje, la fiabilidad de la marca o el tipo de carrocería) para clasificar las solicitudes en:
     
     • Autoaceptación: aprobación sin fricciones si el solicitante cumple los requisitos de primer nivel.
     • Rechazo automático: rechazo inmediato si se alcanzan umbrales de riesgo críticos.
     • Revisión manual/remisión: un suscriptor revisa los casos límite o especiales.
4. Riesgo por niveles:
   
   • DecisionRules también devuelve un nivel (del 1 al 7), que refleja el nivel de riesgo del préstamo. El nivel determina la banda de precios, que el sistema de suscripción utiliza para determinar la TAE.
5. Resultados y registro:
   
   • First Response Finance registra la respuesta JSON de DecisionRules en su base de datos, lo que permite un análisis más profundo, pruebas de campeón y desafiante, y un seguimiento del rendimiento de la lógica de suscripción.

Cronología:

• Mientras que los procesos internos alargaron el despliegue global, la integración de DecisionRules SaaS fue rápida. La principal complejidad de First Response Finance residió en ultimar los detalles contractuales y alinear las API internas con el contrato de DecisionRules.

Casos de uso clave

1. Suscripción holística de financiación de automóviles

• Consolidación de la puntuación: DecisionRules ingiere cuatro resultados del modelo (crédito, comportamiento, rechazo automático, información que falta) y los fusiona con datos adicionales del solicitante (por ejemplo, depósito, tipo de vehículo).
• Toma de decisiones automatizada: Basándose en condiciones "si-entonces" (p. ej., "si el depósito es < 20% y la edad < 21, enviar a recomendación"), clasifica rápidamente las solicitudes en aceptadas, recomendadas o rechazadas.

2. Mitigación del riesgo por factores del vehículo

• Fiabilidad de los vehículos: Se marcan los vehículos de lujo o antiguos con altos costes de mantenimiento. Las reglas pueden anular una "aceptación automática" si el perfil de riesgo es elevado en determinadas marcas y modelos.

3. Análisis Champion-Challenger

• First Response Finance compara la nueva lógica de suscripción (el "challenger") con el enfoque heredado (el "champion") para medir las tasas de aceptación, los patrones de impago y los beneficios.
• Al recopilar los resultados de las respuestas DecisionRules JSON, First Response Finance puede perfeccionar o revertir las reglas prácticamente en tiempo real.

4. Transparencia y colaboración

• Equipos empresariales en control: Los usuarios no técnicos ahora ven, comentan y proponen cambios dentro de la UI de DecisionRules.
• Auditoría y resolución de problemas: Los registros de auditoría identifican llamadas repetidas (por ejemplo, latidos de prueba) o anomalías en el uso, lo que ayuda a First Response Finance a optimizar las llamadas al sistema.

Resultados y beneficios mensurables

1. Reducción drástica de los tiempos de actualización de normas

• Antes: Más de 2 semanas para realizar un pequeño ajuste de las normas en los sprints de desarrolladores, el control de calidad y el despliegue.
• Después: Algunos cambios pasan a producción en 2 días o incluso menos, mejorando drásticamente la capacidad de respuesta de First Response Finance a los cambios del mercado.

2. Capacitar a los equipos no técnicos

• Los equipos de  suscripción y análisis pueden leer y proponer directamente actualizaciones de las reglas, sin necesidad de codificación. Esto fomenta una mayor colaboración y garantiza que los suscriptores no se vean obstaculizados por TI.

3. Mayor transparencia en las decisiones

• La lógica de decisión ya no está enterrada en código C#. Al centralizar la lógica en DecisionRules, First Response Finance puede depurar o investigar fácilmente los casos dudosos.
• Los equipos realizan un seguimiento exacto de las condiciones de las reglas que desencadenaron una aceptación, rechazo o derivación, lo que genera confianza y claridad en toda la organización.

4. Rentabilidad y escalabilidad futura

• Liberados de mantener un motor de reglas interno, los desarrolladores de First Response Finance se centran en proyectos estratégicos (por ejemplo, nuevos productos de préstamo, análisis avanzados).
• El modelo de suscripción y el plan de uso flexible de DecisionRules evitan los elevados costes de licencia de las soluciones de la competencia.

5. Supervisión y análisis en tiempo real

• First Response Finance registra todos los resultados de DecisionRules, lo que permite realizar comparaciones de las tasas de aprobación entre campeones y rivales.
• Este loop de retroalimentación continua alimenta las mejoras de las estrategias de suscripción basadas en datos.

El futuro de First Response Finance y DecisionRules‍

1. Préstamos personales

• First Response Finance planea integrar DecisionRules en un nuevo producto de préstamos personales, garantizando decisiones de riesgo crediticio coherentes, automatizadas y transparentes en todo su conjunto de préstamos.

2. Cobros y recuperaciones

• First Response Finance pretende extender DecisionRules a cobros, utilizando flujos de reglas para adaptar planes de reembolso o estrategias especiales para cuentas morosas, cerrando el ciclo desde el origen del préstamo hasta su resolución.

3. Flujo avanzado de reglas y pruebas divididas

• Los próximos pasos incluyen pruebas A/B (pruebas de división) y flujos de reglas "multi-hit" en DecisionRules. Esta funcionalidad permitirá a First Response Finance visualizar todas las reglas activadas, no sólo la primera.
• Los flujos de reglas mejorados admitirán estrategias de crédito aún más granulares, como la autoaceptación parcial con condiciones o diferentes umbrales de depósito.

4. Mejora Continua

• Con ciclos de iteración que ahora se miden en días, First Response Finance planea agilizar aún más los procesos internos y aprovechar un análisis de datos más profundo para seguir el ritmo de los cambiantes panoramas crediticios.

Conclusión

‍Al implementar DecisionRules, First Response Finance mejoró significativamente su flujo de trabajo de suscripción, reduciendo drásticamente los tiempos de respuesta para los cambios de reglas, mejorando la transparencia y sentando las bases para ampliar la oferta de productos. El paso de una lógica de código pesado a un motor de reglas dinámico y fácilmente ajustable no sólo ha reducido costes e incrementado la agilidad, sino que también ha mejorado la colaboración entre los equipos de desarrollo, análisis y suscripción.Para First Response Finance, DecisionRules no es solamente una herramienta más, sino una parte fundamental de su estrategia en evolución para liderar la financiación de automóviles y más allá, garantizando que cada decisión, desde la originación del préstamo hasta el cobro, se tome de forma rápida, justa y con el mayor grado de precisión.

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