PLAN ESTRATÉGICO FINANCIERO: GESTIÓN DE CAPITAL DE TRABAJO Y RIESGO DE CRÉDITO APLICADO EN UNA EMPRESA DE DISTRIBUCIÓN FARMACÉUTICA
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Abstract
his project integrates a business case focused on maximizing the economic
value of a pharmaceutical distribution company in Ecuador by optimizing
the financial cycle and reducing credit risk. The initial diagnosis revealed
an Days Sales Outstanding (DSO) of 95 days, Days Inventory Outstanding
(DIO) of 90 days, high exposure to the public sector, and provisions for bad
debts of USD 4.5 million, factors that put pressure on liquidity and increase
financial costs.
Given this scenario, an opportunity was identified to implement a credit
decision model based on data intelligence, with rules, analytics, and
integrations with public sources to automate decisions, expand access to
responsible credit, and improve risk management. After evaluating various
alternatives, alternative 1 was selected based on a multi-criteria analysis,
pilot tests, KPIs, and decision milestones.
The proposal requires an investment of USD 35,000, distributed over five
phases. Although the project entails risks in technological integration,
cultural adaptation, and regulatory compliance, these will be mitigated
through training, security controls, contingency plans, and robust data
governance.
Expected results include qualification times of less than 2 minutes, reduction
of DSO to less than 80 days, DIO of less than 70 days, public provision of
less than USD 0.5 million, and a 15% increase in revenue. Resources will be
directed toward the prepayment of USD 6 million in debt, reducing
financial expenses by 45% and ensuring sustainable growth.
Description
Este proyecto integra un caso de negocio enfocado en maximizar el valor
económico de una empresa de distribución farmacéutica en Ecuador,
mediante la optimización del ciclo financiero y la reducción del riesgo
crediticio. El diagnóstico inicial evidenció un periodo promedio de cobro
(DSO) de 95 días, inventario (DIO) de 90 días, alta exposición al sector
público y provisión de incobrables por USD 4,5 millones, factores que
presionan la liquidez y elevan el costo financiero.
Frente a este escenario, se identificó la oportunidad de implementar un
modelo de decisión de crédito basado en inteligencia de datos, con reglas,
analítica e integraciones a fuentes públicas que permita automatizar
decisiones, ampliar el acceso al crédito responsable y mejorar la gestión del
riesgo. Tras evaluar diversas alternativas, se seleccionó la alternativa 1
sustentado en un análisis multicriterio, pruebas piloto, KPIs e hitos de
decisión.
La propuesta requiere una inversión de USD 35.000, distribuida en cinco
fases, aunque el proyecto conlleva riesgos en integración tecnológica,
adaptación cultural y cumplimiento regulatorio, estos serán mitigados
mediante capacitación, controles de seguridad, planes de contingencia y una
gobernanza sólida de datos.
Los resultados esperados incluyen tiempos de calificación menores a 2
minutos, reducción del DSO a menos de 80 días, DIO menor a 70 días,
provisión pública inferior a USD 0,5 millones e incremento de ingresos en
15%. Los recursos se orientarán al prepago de deuda por USD 6 millones,
reduciendo en 45% el gasto financiero y asegurando sostenibilidad del
crecimiento.