Aprenda a construir um score de crédito com data science
Critérios diferentes geram scores de crédito diferentes, o que mostra a importância de criar estratégias de acordo com seus desafios.
Antes de conceder um empréstimo, as instituições financeiras precisam avaliar se o solicitante tem condições de pagar o valor emprestado, os juros e outras taxas. Essa avaliação é baseada no score de crédito.
Neste texto, vamos aprender um pouco mais sobre o conceito de Score de Crédito e como ele pode ser aplicado em diferentes frentes de negócio.
O que é Score de Crédito?
O score de crédito (ou pontuação de crédito) é uma pontuação que reflete a capacidade de uma pessoa física ou jurídica de pagar as contas relacionadas a ela.
Ele é calculado com base no histórico financeiro e em outros dados de interesse, como empréstimos, contas de cartão de crédito, aluguel, impostos etc. As empresas usam essa pontuação para avaliar o risco de conceder um empréstimo ou vender um produto de alto valor agregado para uma pessoa.
Termos como “chance”, “probabilidade”, “risco” são interpretações que podem ser dadas ao score, mas essencialmente o score é um valor numérico, em uma determinada escala, calculado com base no histórico financeiro e em outros dados de pessoas físicas e/ou jurídicas.
Como funciona um Score de Crédito?
Cada entidade credora pode escolher os parâmetros e a forma de calcular o score de crédito. No entanto, existem alguns fatores comuns que geralmente são considerados, como:
- O histórico de pagamento de dívidas
- O tempo de uso do crédito
- O tipo de crédito utilizado
- A quantidade de crédito disponível
Além disso, outras informações como idade, estado civil, nível de educação e emprego também podem ser usadas para calcular o score de crédito.
Por exemplo, uma empresa que faz empréstimos a pessoas jurídicas poderia gerar um score de crédito com base nos valores pagos aos funcionários da empresa, na data de pagamento dos salários, justificando-se no fato de que se a empresa paga bons salários e os paga em dia, teria condições de pagar um empréstimo em dia.
Porém, uma outra empresa que também faz empréstimos a pessoas jurídicas pode gerar um score de crédito com base no tipo e na quantidade de produtos vendidos pela empresa, pois acredita que produtos com maior saída geram maiores lucros e assim a empresa tem capacidade de pagar o empréstimo.
Veja que dois critérios diferentes geram scores diferentes para uma mesma finalidade, o que mostra que o score pode não ser único e varia de acordo com os critérios adotados pelos tomadores de decisão do empréstimo.
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Aplicando Data Science para a criação de Score de Crédito
A Ciência de Dados é uma área do conhecimento que tem muito a contribuir para o desenvolvimento do score de crédito. Confira o passo a passo:
Compreender as necessidades
O primeiro passo de toda solução de Ciência de Dados é compreender as perguntas de negócio. Ou seja, com qual tipo de score de crédito a empresa trabalha hoje ou gostaria de trabalhar?
Definir a abordagem
Se a empresa deseja construir um score numérico, teremos uma abordagem com problema de regressão. Se deseja classificar com categorias de risco, como baixo, médio ou alto, a abordagem será diferente, entendendo como um problema de classificação.
Avaliar os dados disponíveis
Após isso, deve-se verificar os dados disponíveis nas bases de dados internas, avaliar sua qualidade e a necessidade (e viabilidade) de enriquecimento com a compra de bases de dados externas.
Com os dados escolhidos e com a quantidade de informações adequadas, chegamos a uma das etapas mais importantes, que é a escolha do modelo preditivo.
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Escolha do modelo preditivo
O modelo preditivo é a etapa chave no desenvolvimento do score de crédito, pois é nessa fase que as técnicas da Ciência de Dados são aplicadas para prever o comportamento futuro do indivíduo em relação a seu comprometimento com pagamentos.
Existem diversas técnicas de modelagem preditiva que podem ser aplicadas, tais como regressão linear ou logística, árvores de decisão, redes neurais, entre outras.
A escolha do modelo mais adequado depende das características dos dados, da quantidade de variáveis envolvidas e do objetivo final do modelo.
Cada modelo tem suas próprias vantagens e limitações, e o cientista de dados deve avaliar cuidadosamente qual modelo é mais apropriado para o problema em questão.
Treinamento do modelo
Após escolher o modelo mais adequado, é necessário realizar o treinamento do modelo com um conjunto de dados históricos, quando é possível observar a relação entre as variáveis e os resultados passados.
Esses dados são divididos em dois conjuntos: um conjunto de treinamento e um conjunto de testes. O conjunto de treinamento é utilizado para treinar o modelo e o conjunto de teste é utilizado para avaliar a capacidade do modelo em fazer previsões precisas em dados nunca antes vistos.
Avaliação do modelo
O modelo deve ser avaliado de forma criteriosa para garantir que ele está funcionando corretamente. Isso pode ser feito através de diversas métricas, como a precisão, a sensibilidade, a especificidade, o índice de Gini, a curva ROC, entre outras.
É importante destacar que não há uma métrica única que seja a melhor para todos os casos. O cientista de dados deve escolher a métrica mais adequada para avaliar o desempenho do modelo de acordo com o objetivo do projeto.
Implementação do score
Por fim, é necessário realizar a implementação do modelo em produção para que o score de crédito possa ser gerado automaticamente.
Essa etapa envolve a integração do modelo em um sistema de informação que possa receber as informações necessárias para gerar o score de crédito em tempo real.
A implementação do modelo em produção deve ser feita com muita cautela, garantindo que o modelo esteja funcionando corretamente e não esteja gerando resultados equivocados que possam prejudicar a avaliação do risco de crédito.
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