Aplicação de mineração de dados para identificação de possíveis inadimplentes em uma cooperativa do ramo agrícola - Duarte, Jaisson; Manica, Edimar (Anais da Escola Regional de Banco de Dados (ERBD); 2024: Anais da XIX Escola Regional de Banco de DadosDO - 10.5753/erbd.2024.238844, 2024)
A inadimplência é um problema que afeta tanto os consumidores quanto as empresas, comprometendo o crédito e gerando prejuízos financeiros. Estudos recentes revelam a preocupante situação do Brasil nesse contexto. Além disso, as cooperativas do ramo agropecuário também enfrentam desafios em relação à inadimplência, uma vez que lidam com transações financeiras e têm um grande número de clientes, o que dificulta a avaliação de crédito. Neste artigo, é descrito o desenvolvimento de um modelo de classificação capaz de identificar os clientes com maiores chances de inadimplência. O modelo combina os algoritmos RandomizableFilteredClassifier e NaiveBayes, alcançando uma revocação de 67%. Dados reais, cedidos por uma cooperativa, foram utilizados incluindo informações financeiras, histórico de vendas e comercialização de grãos. O modelo resultante do trabalho tem como objetivo auxiliar os analistas de crédito na priorização dos clientes que deverão ser avaliados e assim e reduzir a inadimplência futura.