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En España se cierran 46.000 empresas

Los sectores más afectados por los cierres en los primeros ocho meses del año son comercio (8.636), construcción (6.506 empresas), actividades profesionales (4.897) y el sector inmobiliario (4.818).

Según los datos de Experian, compañía tecnológica especializada en credit services, decision software y advanced analytics, ya son más de 46.000 las empresas que han cerrado en España durante los primeros 8 meses del año de 2022, sobre todo las pymes y micropymes, que conforman la gran mayoría del tejido empresarial español.

Especialmente afectados por las extinciones y disoluciones de empresas se encuentran los sectores del comercio mayorista y minorista (8.536 empresas cerradas), el de la construcción (6.506), las actividades profesionales, científicas y técnicas (4.897) o el inmobiliario (4.818 empresas). Le siguen el sector de la industria manufacturera (3.175), y el de la hostelería (2.592).

Por comunidades autónomas, si bien Madrid (12.832), Cataluña (6.775) y Valencia (5.499), encabezan el ranking de cierre de empresas en este período, son Aragón (16,70%) y Navarra (15,77%) las comunidades donde más aumenta el porcentaje de variación acumulada versus el mismo periodo del año anterior. Y es que la ralentización económica, el fin de la moratoria concursal, la inflación y la crisis energética y de materias primas suponen una de las consecuencias directas del aumento de la tasa de impagos y morosidad en España de concursos de acreedores y finalmente del cierre de empresas en nuestro país.

En esta nueva coyuntura, las empresas tienen cada vez más difícil tomar decisiones minimizando el riesgo. Por ello, contar con tecnología que permita evaluar la solvencia crediticia y el riesgo para comercializar productos o servicios se torna crucial para la supervivencia a medio-largo plazo.

Ahora, la nueva generación de Scores Next Gen Scores,Delphi for Business, con capacidades de datos y analítica avanzada de Experian y Axesor, se convierte en la solución de mayor cobertura y precisión para la evaluación de la calidad crediticia del tejido empresarial español. Además del Delphi for Business (D4B), especialmente desarrollado para evaluar la calidad crediticia de pymes y micro pymes, también incorporan el Delphi for Acquisition (D4A) para la admisión de particulares, el Delphi for Self Employed (D4SE) en el caso de autónomos y el Delphi for Insurance (D4I), especialmente diseñado para el sector asegurador.

Los Delphi for business (D4B) permiten ordenar las carteras de empresas en base a su calidad crediticia, cuantifican el riesgo de crédito a través de la probabilidad de impago y estiman el comportamiento de pagos, con el fin de mejorar los procesos de prospección, admisión, seguimiento y recobro sobre cualquier ente empresarial. Los modelos emplean multitud de fuentes de información provenientes del bureau de crédito, aceptaciones impagadas, información de cuentas anuales y comerciales, información sobre el apetito financiero o información judicial.

“Los D4B posibilitan, para todos los aportantes a nuestro Bureau de crédito, obtener una puntuación calibrada para predecir una posible situación de impago en un horizonte temporal de 12 meses, pudiendo consultarse vía API o mediante la consulta masiva de información a través de ficheros (modo batch), en ambos casos con acceso a toda la información empresarial que se desee, tanto del ente consultado, como del grupo empresarial al que pertenece”, apunta Dionisio Torre Ramos, Comercial Strategic Director de Experian. 

A modo de síntesis, los D4B consiguen fundamentalmente construir modelos de predicción que potencian la toma de decisiones y facilitan poder diferenciar entre aquellas empresas, fundamentalmente pymes y micro pymes, que son solventes, pero que coyunturalmente pueden tener un problema de liquidez, de aquellas que no disponen de un modelo de negocio que les permita afrontar de forma efectiva sus obligaciones de pago.

El Delphi para la admisión de particulares (D4A), predice la probabilidad futura de impago analizando los perfiles en función de los hábitos de consumo y actitudinales de cualquier localización geográfica, lo que permite segmentar a la población, distinguiendo así entre los distintos tipos de clientes. También permite definir la estrategia empresarial y oferta de valor adecuadas al mejorar la identificación y cuantificación de la probabilidad de impago a través de técnicas de machine learning aplicada tanto a la selección de variables como a la identificación de clientes con comportamiento difuso.

El Delphi for Self Employed (D4SE), por su parte, está construido sobre el universo de autónomos y destaca por aportar un score específicamente creado para este segmento, que captura el cambio del comportamiento asociado a la actividad del autónomo, en base al ciclo económico, subsanando en gran parte las dificultades asociadas al bajo nivel de información pública disponible para este tipo de entes.

Por último, el Delphi for Insurance (D4I) supone una solución exclusiva para el sector asegurador. Desde el punto de vista estadístico y actuarial, el crédito tiene relación real y directa con las pérdidas del seguro. Este Delphi es capaz de identificar el comportamiento crediticio del cliente que está ligado a la siniestralidad. De hecho, estudios de Experian concluyen que más del 80% de los consumidores con un alto índice de siniestralidad, muestran a su vez un mal comportamiento crediticio.

“Estos scores de nueva generación incorporan mejoras muy significativas en términos de cobertura, metodología y poder predictivo, que permiten al sector financiero e industrial, financiar y apoyar a aquellos elementos del tejido productivo español que tienen el potencial para relanzar nuestra actividad económica”, concluye Dionisio Torre Ramos, de Experian.

Computing 818

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