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Lo que nadie te contó del Caso La Polar

A mediados del año 2011 la opinión pública se enteraba de uno de los escándalos financieros más bullados de los últimos años.

La conocida casa comercial La Polar había efectuado reiteradas renegociaciones unilaterales de deuda, generando intereses abusivos que afectaron a un gran número de clientes.

Inmediatamente de conocida la noticia, los altos ejecutivos de la firma ofrecieron planes de pago a los clientes afectados con importantes descuentos en el interés, situación que muchos aprovecharon para liquidar sus deudas y deshacerse del problema.

Pero, ¿qué pasó con los clientes que no pudieron acogerse a estos planes de pago y siguieron manteniendo una deuda con La Polar? ¿Cómo se determinó el monto que efectivamente adeudaban estas personas, eliminando el efecto de la repactación unilateral?
La solución implementada por La Polar

La Polar contrató los servicios de un experto matemático que se encargó de definir el algoritmo mediante el cual debían recalcularse las deudas de los clientes afectados.

Una vez definido el algoritmo, el área de sistemas se encargó de aplicar el algoritmo a la base de clientes y corregir los montos.

Le pregunto: ¿Usted se habría quedado tranquilo sabiendo que La Polar fue quien hizo la corrección de las deudas? 

Probablemente su respuesta sea que no. Los ejecutivos de La Polar pensaron lo mismo, así que contrataron a una empresa consultora para que efectuara la revisión. 
La «sencilla» revisión

Para que se haga usted una idea, estamos hablando de una cartera de aproximadamente 100.000 clientes.

La base de datos que nos entregaron para efectuar la revisión, contenía la información histórica de todas las compras efectuadas por estos clientes: monto compra, fecha, tasa de interés, saldo insoluto, interés.

El cálculo del saldo insoluto e interés, para cada compra, mes a mes. ¿Se imagina la cantidad de información?

Afortunadamente las estadísticas nos permiten reducir el análisis a una «muestra representativa», así que debíamos revisar la información de sólo unos 15.000 clientes extraídos al azar.

¿Se imagina efectuando la revisión uno a uno? Imposible!


La solución no podía ser otra

Primero revisé manualmente un caso: desarrollé una planilla Excel que generaba la tabla de desarrollo de cada compra, es decir, indicando monto, tasa de interés y meses plazo, calculaba el que debía ser el saldo insoluto e interés de cada periodo.

Luego simplemente debía verificar que esos montos en cada mes fueran iguales a los registrados en la base de datos...pero para 15.000 clientes!!!

Construí una macro de Excel que se conectaba a la base de datos que contenía la información de deuda de los clientes (SQL Server), recorría los registros de cada uno de los clientes y pegaba en mi plantilla de cálculo el monto de deuda, tasa de interés y meses plazo.

Luego la misma macro comparaba uno a uno los valores calculados por la plantilla con los valores de la base de datos y generaba un archivo de salida (CSV, texto separado por comas) con el resultado de la revisión.

Dejé corriendo este proceso automático y como por arte de magia, en unos minutos ya tenía el resultado de los primeros 5000 clientes!

Revisé los archivos y encontré las primeras diferencias. Analicé los datos y empecé a encontrar ciertos patrones que fui reportando.

La historia dirá que finalmente nuestro informe validó la corrección de deudas aplicada por La Polar y que este proyecto no habría sido posible sin contar con esta poderosa herramienta de análisis que es Excel.

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