Proposta de solução de análise de crédito baseada no uso de técnicas de inteligência artificial

Resumo

Com o aumento das operações de crédito, a necessidade de avaliar as informações dos clientes antes de efetuar uma venda é essencial. Neste processo, o histórico dos clientes será importante para obter uma resposta mais rápida e segura. A utilização de técnicas de inteligência artificial para analisar estas informações e fornecer o apoio necessário, passa a ser uma possibilidade. Com estas técnicas, é possível treinar as inteligências artificiais para auxiliarem nas tomadas de decisões e efetuarem tarefas até então realizadas por pessoas. Buscou-se com este estudo, desenvolver um sistema de análise de crédito que utilize técnicas de inteligência artificial para fornecer decisão rápida e segura, minimizando os riscos de inadimplência. A simulação do sistema foi realizada através de ferramentas como: Python e Sklearn. Para encontrar o melhor modelo, foi realizada a utilização do método GridSearch. Os resultados da simulação indicaram que o uso destas técnicas aumenta as chances de identificar clientes candidatos à inadimplência. A média de acerto do modelo analisando as métricas de classificação foram de 75% para acurácia, precisão 76%, recall 75% e f1-score 75%. A análise parte da comparação entre o percentual de acerto dos clientes que eram ou não inadimplentes e foram classificados corretamente pelo algoritmo. Com a inclusão de informações mais detalhadas sobre os clientes, a precisão será ainda maior, possibilitando que em cenários mais extremos ela seja decisiva para a tomada de decisão do analista de crédito.