O campo de Machine Learning tem uma longa tradição de desenvolvimento, mas as melhorias recentes no armazenamento de dados e na capacidade de computação o tornaram omnipresente em muitos setores e aplicações diferentes, como tecnologia e negócios, onde especificamente “cada vez mais estão a adotar ferramentas de Machine Learning para gerir o risco de crédito”, refere recente relatório do Banco de Espanha.
Machine learning é um processo pelo qual os computadores analisam os dados e aprendem com eles para fazer uma previsão com os novos dados que vão recebendo. Em outras palavras, podemos dizer que a máquina é “treinada” usando grandes quantidades de dados e algoritmos para encontrar e aprender com base em padrões ou tendências para fazer previsões.
Como já mencionamos, um dos primeiros usos da aprendizagem da máquina foi na modelagem de risco de crédito, que visa usar dados financeiros para prever o risco de incumprimento do tomador. Neste ambiente, os profissionais do setor enfrentam o desafio de garantir que as instituições de crédito beneficiem do progresso tecnológico e da inovação financeira sem deixar de lado os requisitos regulamentares.
Analisamos os desafios e oportunidades na aplicação deste processo no campo do risco de crédito.
Desafios ao criar um modelo de risco de crédito com Machine Learning
Os resultados produzidos por métodos de Machine Learning às vezes podem ser difíceis de interpretar. A eficácia do Machine Learning depende dos dados iniciais . Com um modelo de dados incorreto ou poucas informações relevantes, o sistema resultará ineficaz. Além disso, do ponto de vista da gestão de risco dos modelos, é importante entender os dados para que o resultado de qualquer modelo possa ser explicado. Portanto, a seleção de informações relevantes e compreensíveis torna-se o principal desafio para o sucesso de uma amostra.
Por outro lado, deparamo-nos com a dificuldade de obter certos dados sensíveis de vital relevância para treinar o modelo. As empresas que recolhem essas informações para criar os seus próprios sistemas as guardam cautelosamente, portanto, não é fácil ter um grande banco de dados para trabalhar num modelo preditivo eficaz.
Oportunidades do Machine Learning para modelar o risco de crédito
A principal vantagem de utilizar Machine Learning em vez de um modelo logístico mais simples na gestão do risco de crédito é seu melhor desempenho, , principalmente em termos de discriminação. Usar um conjunto mais amplo de variáveis para prever padrões melhora muito o índice de precisão, independentemente dos modelos usados.
Desta forma, podemos destacar duas oportunidades claras: eficácia e automatização. Esses modelos são baseados em algoritmos, portanto, são mais seguros do que a análise que uma pessoa possa fazer. Além disso, a aprendizagem automática implica menos tempo e recursos na avaliação do risco de crédito graças à automatização do processo, e melhores resultados (eficiência) ao basear-se com históricos de casos reais. Tudo isto, por consequência, oferece a possibilidade de personalizar ainda mais o serviço aos futuros clientes em função do risco de não pagamento. Por exemplo, se uma empresa tem um risco de incumprimento baixo, podem ser oferecidos termos melhores do que outras com um risco de incumprimento mais alto.
Embora ainda existam campos a serem explorados na área de Inteligência Artificial, vimos as vantagens óbvias que o uso do machine learning pode trazer para a gestão do risco de crédito para prever com grande precisão e automaticamente o risco de incumprimento de cada cliente.
