Credit Score: Proposal of a Multi-Source Intelligent System for Predictive Credit Analysis - Tomasi, Bernardo Dirceu; Brezolin, João Mário Lopes (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2024)
O cenário econômico brasileiro é caracterizado pela alta inadimplência e taxas de juros elevadas. Nesse contexto destaca-se o endividamento por cartões de crédito. Este estudo propõe modelos de classificação e um sistema de pontuação para identificar clientes com propensão à inadimplência a partir de uma análise comportamental. O processo envolveu o desenvolvimento de um sistema de pontuação para cartões de crédito, usando três conjuntos de dados distintos. Os modelos obtiveram AUC-ROC de 88%, 84% e 70% respectivamente. Os dados obtidos pelo sistema de classificação foram utilizados para alimentar o sistema de pontuação que realiza a ponderação entre as probabilidades de inadimplência dos diferentes conjuntos de dados. Os resultados obtidos foram considerados adequados, uma vez que os modelos de previsão demonstraram capacidade de distinguir entre as classes, e o sistema de pontuação dinâmico e multifonte mostrou-se apto para realizar a previsão do comportamento dos clientes.