La metodología de calificación crediticia agrupa diferentes enfoques para evaluar la capacidad de pago de una empresa o individuo. Los métodos internos son diseñados por la propia institución, ajustados a sus criterios y perfil de clientes. Por otro lado, los métodos externos, elaborados por agencias independientes, ofrecen estándares reconocidos y comparaciones globales. Las técnicas estadísticas clásicas, como regresión y scorecards, se basan en datos históricos y ofrecen modelos transparentes y fáciles de explicar. En cambio, el machine learning utiliza algoritmos avanzados (como redes neuronales o árboles de decisión) para detectar patrones complejos y mejorar la precisión predictiva.

La combinación de métodos internos y externos puede aportar solidez y contraste en la evaluación. Asimismo, integrar técnicas estadísticas con modelos de machine learning permite equilibrar la interpretabilidad con la eficiencia. Es fundamental que cualquier modelo mantenga un nivel de transparencia, especialmente cuando afecta decisiones financieras o requiere cumplir normas regulatorias. Finalmente, los estudios comparativos resultan clave: al analizar casos reales, se identifican las fortalezas y debilidades de cada metodología, así como las lecciones para optimizar la estrategia.