Crédito e inteligência artificial
As operações de crédito em bancos e em empresas de cartões de crédito se constituem em um segmento muito importante para países com grande população e um enorme número de pequenas empresas, como é o caso do Brasil. Tendo em vista que as pessoas físicas e as micro e pequenas empresas pertencem a grupamentos muito grandes numericamente falando, o tratamento individual das operações de crédito desses grupamentos é impraticável por duas razões. A primeira é o custo desse tratamento individual e a segunda advém do fato de que o tratamento caso a caso toma um tempo muito grande para cobrir todo o universo.
A técnica para o tratamento de avaliação de créditos massificados é chamada em inglês "credit scoring". O "credit scoring" é um processo através do qual a informação sobre um candidato que deseja obter crédito é convertida em um valor numérico, o "score". Esse valor é uma medida da qualidade de crédito desse candidato. O processo envolve cálculos estatísticos que definem o candidato como tendo um risco de crédito "bom" ou "ruim", dentro das regras de negócio estabelecidas pelo banco ou pela empresa de cartões de crédito que irão conceder ou não o crédito.
O advento do computador para usos comerciais nos anos 50 e as técnicas de pesquisa operacional, as quais utilizavam métodos matemáticos e estatísticos para resolver problemas de combate durante a segunda guerra mundial, tornaram possíveis o desenvolvimento e a aplicação de teorias para a área do crédito massificado. A enorme expansão das atividades comerciais que se seguiram a essa guerra mundial e em especial o grande crescimento das operações de crédito criaram um ambiente propício para o desenvolvimento das técnicas de "credit scoring" nos Estados Unidos. O uso dessas técnicas se acelerou com as ações de companhias de financiamento, bancos comerciais e, mais tarde, através da crescente popularidade dos cartões de crédito. Nos anos 50, a empresa americana "Fair, Isaac & Co." começou a usar pioneiramente matemática e estatística em modelos de "credit scoring".
Hoje em dia, em sua mais avançada fase, essas técnicas incorporam modelos estatísticos dinâmicos que permitem que um software aprenda sobre como separar bons clientes de maus, isto é, aqueles que pagam suas contas em dia daqueles que atrasam um pouco mas pagam e do outro grupo que não paga de modo algum.
A última fase da evolução das técnicas de crédito massificado nos Estados Unidos, país pioneiro nessa área, ocorre com o uso de inteligência artificial não apenas para tratar os pedidos de crédito (processo que em linguagem da técnica bancária se designa por "front office"), mas também para tratar clientes inadimplentes. Essas contas de clientes inadimplentes são classificadas pelo prazo decorrido de inadimplência (por exemplo, 30, 60, 90, 120, 150 e 180 dias de atraso). Nesse estágio, o foco da inteligência artificial é usar um grande número de variáveis contendo dados dos clientes para determinar quais devedores poderão ser os mais prováveis pagadores e quais serão os que não irão pagar. Então as contas são classificadas em diferentes grupos, os quais podem estar ligados automática e eletronicamente a mensagens telefônicas ou a cartas expedidas automaticamente.
Nos anos mais recentes, uma empresa americana desenvolveu várias técnicas baseadas em inteligência artificial para tratar conjuntos de crédito massificado e suas recuperações. Ela se focaliza naquelas contas que estão inadimplentes por 180 dias ou mais e já foram lançadas a prejuízo. Essa empresa recentemente lançou um novo produto que, com base na rede Web, ajuda as empresas detentoras desses créditos a tratarem adequadamente os créditos já jogados a prejuízo e recuperá-los. Esses créditos são agrupados em lotes e deles é feito um leilão eletrônico.
Os escritórios de recuperação de crédito, então, podem dar seus lances através da Internet. Para empresas de cartões de crédito e bancos essa fase é muito importante, porque com ela se consegue recuperar uma soma maior de créditos já dados como perdidos e com isso não só mais dinheiro é recuperado como também mais espaço é aberto para novas operações de crédito.
As técnicas de inteligência artificial ajudam a reduzir o risco associado ao crédito massificado. Cerca de US$ 300 bilhões são lançados a prejuízo todos os anos nos Estados Unidos e apenas 10% a 15% são recuperados; agora, contudo, com o uso da inteligência artificial e modelagens matemáticas sofisticadas, uma porcentagem maior está sendo recuperada. No Brasil, os bancos e empresas de cartões de crédito somente agora começam a examinar essas novas ferramentas, com a utilização de inteligência artificial.
Carlos Daniel Coradi
Profissão: Diretor Presidente da EFC - Engenheiros Financeiros & Consultores
Site: Não Fornecido
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