IA para análise de crédito funciona?

A análise tradicional de portfólio não é suficiente para entender os fatores complexos que contribuem para o risco de crédito. Em vez disso, os credores precisam adotar uma abordagem mais holística para avaliar a saúde financeira dos tomadores de empréstimo, começando mais cedo no ciclo de vida do cliente. E com uma experiência de cliente perfeita e premium em todo o setor financeiro, os credores devem garantir que a solução escolhida se integre perfeitamente às suas ofertas existentes.

Os bancos que adotaram ou planejam adotar soluções de IA precisarão identificar quaisquer desvios dos seus Princípios de Alto Nível e se familiarizar com os mais recentes desenvolvimentos no uso de IA no setor bancário.

A adoção de inteligência artificial (IA) para avaliação de risco de crédito pode converter enormes volumes de dados comportamentais e financeiros de clientes em tempo real em insights úteis. Ao prever resultados como quais clientes podem receber limites de crédito mais altos, a IA pode aumentar a receita e a lucratividade, mantendo uma experiência de primeira linha para o cliente.

O que é gerenciamento de risco de crédito: prós e contras

Se você está procurando maneiras de capacitar seu gerenciamento de risco de crédito, você sabe 100% o que significa risco de crédito. Mas, por precaução, vamos explicar um pouco; risco de crédito é um termo simples que se refere aos riscos que um banco assume emprestando dinheiro. A maioria dos bancos e organizações financeiras não consegue avaliar completamente se um cliente irá honrar com seu compromisso ou não.

Além disso, às vezes uma mudança econômica pode alterar completamente o cenário e alterar o comportamento daqueles clientes que sempre pagaram em dia. Como resultado, o banco perde dinheiro. Então, como os bancos reduzem o número de empréstimos ruins? Eles gerenciam seus riscos de crédito. E a maioria das empresas começa a implementar soluções de IA.

A concorrência de hoje no mercado bancário é forte – o número de bancos segurados pelo FGC excede 6 mil, sem mencionar os não segurados.

Um dos principais aspectos que contribuem para a competitividade e existência de bancos e credores alternativos é a gestão do risco de crédito. Os bancos, tradicionalmente, estabelecem parâmetros de risco de crédito, de acordo com as oportunidades financeiras, e concedem empréstimos apenas para clientes dentro desse número. É uma prática de redução de perdas quando um gerente de risco de crédito identifica fatores de risco e seleciona medidas para gerenciar as atividades de empréstimo no futuro.

Vantagens da Gestão de Risco de Crédito:

• Capacidade de medir e prever os riscos de qualquer aplicação única.

• Permite que os bancos planejem estratégias antecipadamente para evitar um resultado negativo.

• Utilizando diversos modelos de pontuação de crédito, é possível descobrir os melhores vetores para o negócio e determinar o nível de risco ao emprestar. Assim, a área de gestão de risco permitirá a resistência à concorrência no mercado e não se afogar em empréstimos não pagos.

Nenhum credor quer enviar uma dívida para cobranças se não for absolutamente necessário. As taxas de agências de cobrança terceirizadas rapidamente consomem as margens. Além disso, a maioria dos clientes não retornará quando começar a receber chamadas de cobrança – e adquirir um novo cliente pode custar até 25 vezes mais do que manter um existente.

Desvantagens da Gestão de Risco de Crédito Tradicional:

A decisão de crédito tradicional depende de um número limitado de pontos de dados, incluindo pontuação de agências de crédito e informações do aplicativo de um tomador de crédito. Um sistema de IA pode criar um perfil de tomador de crédito mais holístico, incorporando informações alternativas, como contas de serviços públicos e pagamentos de aluguel, bem como dados permitidos pela regulamentação, como o histórico de crédito do mutuário com outros credores.

Essa visão mais profunda da saúde financeira de um tomador de crédito pode apoiar decisões mais rápidas, seja o tomador um novo solicitante ou um cliente existente solicitando mais crédito. Ele também oferece suporte a decisões mais precisas, especialmente para clientes de arquivos finos com pouco ou nenhum histórico de créditos previsões de risco não garantem porcentagens baixas de empréstimos ruins; a abordagem não é científica, então os resultados podem ser julgados de várias maneiras.

• Sistemas desatualizados podem ignorar vários fatores e, assim, fazer previsões incorretas sobre determinados mutuários.

• Perdas financeiras por falha de um modelo de risco de crédito.

• Um longo período de tempo entre um pedido de empréstimo, sua aprovação e emissão.

• Os modelos de pontuação de crédito podem fornecer resultados de pontuação completamente diferentes, complicando o processo de empréstimo.

• O custo e o trabalho da maioria dos modelos de pontuação de crédito são questionáveis.

A falta de ferramentas modernas de avaliação de risco e a visão limitada das medidas de risco levam a uma análise incorreta da capacidade de reembolso do mutuário. É crucial que os bancos ou pequenas organizações de crédito entendam completamente uma reserva para perdas com empréstimos para medir os riscos de crédito. Como resultado, os scorecards tradicionais dos gestores de risco de crédito não são mais suficientes para reconhecer os maus tomadores de empréstimos entre os demais.

Como a IA auxilia o risco de crédito nos bancos?

Com a crescente popularidade de assistentes virtuais, veículos autônomos e sistemas de gerenciamento automatizados, a IA em combinação com o aprendizado de máquina (ML) assume cada vez mais domínios de negócios. Continua sendo uma alta tecnologia para pontuação de crédito digital.

A combinação de inteligência artificial com pontuação de crédito tradicional ajuda a executar e analisar vários pontos de dados sobre os tomadores de crédito, incluindo históricos e transacionais. Cobrindo mais dados, você pode prever o comportamento de um mutuário, melhorar a precisão dos processos bancários e reduzir o tempo de tomada de decisões sobre empréstimos.

Vamos considerar alguns dos benefícios de usar a IA para gerenciamento de crédito e risco.

• Erro-zero. O método tradicional aplicado por bancos e instituições financeiras não é isento de erros. Erros podem levar à falha em reconhecer potenciais inadimplentes, assim como você pode rejeitar um candidato que pode ser valioso para a organização. A IA pode processar melhor uma enorme quantidade de dados e identificar padrões e criar o máximo possível de gerenciamento de risco de crédito livre de erros.

• Redução do tempo de gestão de crédito. Instituições financeiras e bancos gastam uma quantidade significativa de tempo para verificar fisicamente os aplicativos. A inteligência artificial reduz significativamente o tempo de lançamento no mercado. Por exemplo, soluções de IA podem verificar 1.000 solicitações de crédito em 10 segundos. Isso altera significativamente o tempo de gerenciamento de crédito.

• Processo automatizado. Organizações e bancos, trabalhando de forma tradicional, geralmente precisam contratar uma equipe de qualidade capaz de lidar com big data e gerar relatórios. Mas a IA pode automatizar todo o processo praticamente eliminando a participação humana na pontuação de risco de crédito. Isso permite que os bancos libertem pessoas com outras tarefas vitais ou cortem funcionários.

• Redução de perdas de crédito. O principal objetivo das ferramentas de gestão de risco de crédito é prever inadimplências antes que elas ocorram, tomar ações oportunas para reduzir as perdas de crédito. Enquanto a IA pode prever inadimplências com um ano de antecedência. A única coisa é que você tem os dados certos necessários para construir um modelo.

• Precisão nas previsões. Os modelos tradicionais de pontuação podem ser rígidos, pois funcionam de acordo com parâmetros claramente definidos. As soluções de IA são intuitivas; quanto mais novos conjuntos de dados eles analisam, melhor eles aprendem, chegando a previsões mais precisas. A inteligência artificial traz grande eficiência à gestão do risco de crédito reduzindo o time to market. Além disso, fortalece os mecanismos de detecção de fraudes, tornando seu banco mais atraente para os mutuários responsáveis.

Machine Learning (ML)

A IA é mais facilmente definida como a simulação de processos de inteligência humana por máquinas. É um campo de rápido desenvolvimento que abrange uma ampla gama de processos de resolução de problemas executados por máquinas. O aprendizado de máquina (ML) é um subcampo da IA ​​que permite que os computadores aprendam regras por si mesmos por meio dos dados.

Os avanços no poder computacional permitiram o uso de algoritmos de ML, como deep learning, random forests, Gradient-Boosting Machines (por exemplo, XGBoost e LightGBM), análise de cluster (por exemplo, k-means e DBSCAN) etc. Tarefas comuns executadas por algoritmos de ML incluem regressão, classificação, formação de redes e análise discriminante (clustering) – todas aplicações úteis para gerenciamento de risco de crédito. Os algoritmos de ML superam os modelos tradicionais em termos de poder preditivo para várias aplicações, como a previsão de padrões.

Além disso, os algoritmos de ML podem ser usados ​​para analisar dados não estruturados, com aplicativos que incluem análise de texto. Isso cria mais oportunidades no gerenciamento de risco de crédito, como a modelagem de sinais de alerta antecipados com base em reportagens da mídia tradicional ou social.

Aplicações em Gestão de Risco de Crédito

O uso de IA no gerenciamento de risco de crédito ainda está em seu início, mas a combinação de um aumento exponencial na quantidade de dados disponíveis e a melhoria dos algoritmos de ML para digerir esses dados tem o potencial de impactar bastante o campo. O uso do ML na gestão do risco de crédito pode ser ilustrado por meio de duas aplicações interessantes que estão se desenvolvendo rapidamente:

1. Probabilidade de Inadimplência

Os modelos tradicionais de probabilidade de default (PD) dependem muito da regressão logística. Os modelos de regressão logística são relativamente fáceis de entender e interpretar; elas são as melhores práticas do mercado há décadas. No entanto, os modelos tradicionais não são capazes de capturar relacionamentos complexos que possam estar presentes nos dados reais. Em outras palavras, há mais poder preditivo nos dados do que os métodos tradicionais são capazes de extirpar.

No entanto, deve-se notar que o progresso observado na precisão dos modelos de ML muitas vezes é feito à custa de sua explicabilidade. Os modelos de ML são comumente descritos como “caixas pretas”, pois geralmente é difícil explicar as relações entre as entradas e saídas do modelo de maneira intuitiva. Por esse motivo, a adoção de métodos de ML é frequentemente contestada por profissionais de crédito e reguladores. Essa tensão provavelmente continuará sendo um tópico de discussão nos próximos anos, com a explicabilidade do modelo de ML de grande interesse para os supervisores financeiros.

Recentemente, tem havido um esforço conjunto para desdobrar a caixa preta dos modelos de crédito de ML principalmente nos EUA, na Ásia e na Europa. Essa é uma etapa vital que permitirá que os modelos de ML sejam usados ​​mais amplamente. Por exemplo, já foi desenvolvida uma solução chamada "Risco Zen" que combina os pontos fortes da regressão tradicional com algoritmos de ML para produzir um modelo preciso e auditável.

2. Sinais de aviso prévio

Sinais de alerta precoce são comumente usados ​​na gestão de risco de crédito para identificar entidades que estão expostas a um risco maior de inadimplência antes que a inadimplência ocorra. Os sistemas tradicionais de alerta precoce geralmente exigem um grande número de indicadores definidos experimentalmente e dependem muito do julgamento de especialistas.

A IA se destaca na descoberta de padrões com base em dados de grande volume e alta velocidade que podem ser usados ​​para gerar sinais de inadimplência de crédito. Com poder computacional suficiente, os algoritmos de IA são capazes de gerar sinais de alerta precoce usando indicadores de uma ampla variedade de fontes, além de aumentar a precisão desses indicadores.

Também é possível analisar informações textuais usando processamento de linguagem natural (PLN). A PNL é onipresente em nossas vidas diárias - aplicativos de tradução, assistentes virtuais em smartphones e atendimento ao cliente inteligente de bancos de varejo são apenas alguns exemplos. Com a PNL, uma variedade de mídias escritas, de postagens em mídias sociais a notícias financeiras, pode ser capturada e usada na análise de crédito, algo que tradicionalmente era realizado por analistas humanos.

O desempenho excepcional da PNL pode ser visto em soluções como uma plataforma de gerenciamento de risco de crédito de títulos com recursos de alerta antecipado em tempo real e monitoramento da opinião pública.

O que reserva o futuro?

O uso de IA será uma característica progressiva da modelagem de risco de crédito. Com o rápido amadurecimento da tecnologia e uma melhor compreensão dos modelos de IA, esperamos ver um crescimento considerável da IA ​​em serviços financeiros nos próximos três a cinco anos. A IA afetará áreas como detecção de fraudes, validação de modelos, testes de estresse e pontuação de crédito.

Para aproveitar as oportunidades que as soluções de IA apresentam e ganhar a confiança dos reguladores financeiros, os profissionais de risco de crédito devem prestar muita atenção em como a IA está sendo implantada em sua própria organização e manter um diálogo aberto com os supervisores e com os criadores dos algoritmos.

Resumindo

Não há dúvida de que a gestão de risco de crédito com IA se torna uma área fundamental para bancos e organizações financeiras. Ele resolve praticamente todos os problemas causados pelos scorecards tradicionais, melhorando o fluxo de trabalho bancário, reduzindo o tempo de homem x hora e aumentando a eficiência. Os riscos continuarão a crescer e a IA pode reduzi-los quase que completamente. Então, é hora de abraçar o potencial da inteligência artificial na pontuação de crédito.

Quer saber mais como aplicar IA na sua área de análise de crédito?

Fale conosco!