Tomar melhores decisões de crédito com a AutoAI

O que é o risco de crédito e qual a sua importância?

O risco de crédito é a medida da probabilidade de um mutuário pagar um empréstimo - quer se trate de uma hipoteca, de um empréstimo pessoal ou de um cartão de crédito. Os credores têm em conta o risco de crédito de um potencial mutuário para informar as decisões que tomam antes de lhe concederem uma linha de crédito.

Uma série de instituições financeiras, incluindo bancos, sociedades financeiras não bancárias (NBFC), sociedades de investimento, sociedades de corretagem, companhias de seguros e sociedades fiduciárias, utilizam significativamente a avaliação do risco de crédito nas suas operações.

Com o aumento do acesso do público a instrumentos financeiros que oferecem empréstimos e crédito, os níveis de endividamento têm vindo a aumentar. Nos Estados Unidos, por exemplo, o Banco da Reserva Federal de Nova Iorque comunicou um aumento do montante total da dívida das famílias americanas em 27 mil milhões de dólares, para 15,85 biliões de dólares, no primeiro trimestre de 2022. De acordo com um estudo da Experian, menos de 25% dos agregados familiares americanos não têm dívidas.

Neste contexto, a medição exacta do risco de crédito tem implicações críticas tanto para o mutuário como para o mutuante.

Para o mutuário:

‍Taxas de jurose condições de empréstimo: A avaliação exacta do risco de crédito influencia diretamente as taxas de juro e as condições de empréstimo que o mutuário recebe. Um risco de crédito mais baixo pode levar a condições de empréstimo mais favoráveis, poupando o dinheiro do mutuário ao longo da vida do empréstimo.

Aprovação de empréstimos: Para os mutuários, uma avaliação exacta do risco de crédito determina a sua elegibilidade para empréstimos. Uma boa pontuação de crédito e um menor risco de crédito aumentam a probabilidade de aprovação do empréstimo, proporcionando acesso a financiamento essencial para várias necessidades.

Bem-estar financeiro: Uma avaliação responsável do risco de crédito garante que os mutuários não são sobrecarregados com dívidas excessivas que não conseguem gerir. Ajuda a evitar o endividamento excessivo, conduzindo a uma situação financeira mais saudável e a um menor risco de incumprimento.

Para o mutuante:

Gestão do risco: Uma avaliação exacta do risco de crédito permite aos mutuantes avaliar a probabilidade de incumprimento do mutuário. Isto ajuda a uma gestão prudente do risco, ajudando os mutuantes a afetar o capital adequado para cobrir potenciais perdas e manter a estabilidade financeira.

Fixação do preço do empréstimo: Uma avaliação correta do risco de crédito permite aos mutuantes fixar o preço dos empréstimos de acordo com o nível de risco do mutuário. A cobrança de taxas de juro mais elevadas aos mutuários de maior risco compensa as perdas potenciais, contribuindo para a rendibilidade do mutuante.

Conformidade regulamentar: Para as instituições financeiras, a adesão a uma avaliação exacta do risco de crédito é essencial para cumprir os requisitos regulamentares relacionados com a adequação do capital e a gestão do risco, assegurando o funcionamento contínuo e a reputação da instituição.

Como é medido o risco de crédito?

A forma como esta medida tão importante é avaliada e gerida varia consoante o motivo da avaliação. Normalmente, o risco de crédito é estimado através da análise de uma série de factores financeiros e não financeiros. Alguns factores comuns incluem:

Pontuação de crédito: As pontuações de crédito, como as pontuações FICO, são representações numéricas da capacidade de crédito de um mutuário com base no seu historial de crédito. Estas pontuações são calculadas com base em factores como o histórico de pagamentos, a utilização do crédito, a duração do histórico de crédito, as novas consultas de crédito e o mix de crédito.

Análise das demonstrações financeiras: Os mutuantes analisam as demonstrações financeiras do mutuário para avaliar a sua saúde financeira. Isto implica examinar as declarações de rendimentos, os balanços e as declarações de fluxos de caixa para avaliar a sua capacidade de cumprir as obrigações da dívida.

Rácio dívida/rendimento (DTI): O rácio DTI compara as obrigações totais de dívida de um mutuário com o seu rendimento. Um rácio DTI mais baixo indica um menor risco de crédito, uma vez que mostra que o mutuário tem uma melhor capacidade para pagar as suas dívidas.

Rácio empréstimo/valor (LTV): O rácio LTV compara o montante do empréstimo com o valor das garantias fornecidas pelo mutuário. Os rácios LTV mais baixos implicam um risco de crédito reduzido, uma vez que o mutuário tem mais capital em jogo.

Comportamento de pagamentos anteriores: A análise do comportamento de pagamento anterior do mutuário em empréstimos anteriores ou contas de crédito pode dar uma ideia da sua fiabilidade de reembolso.

Estabilidade de emprego: O historial de emprego estável é considerado um fator positivo, pois indica a capacidade do mutuário de gerar um rendimento estável para pagar as dívidas.

Indústria e factores económicos: Os mutuantes consideram o sector do mutuário e as condições económicas gerais para avaliar o impacto de potenciais recessões económicas na capacidade de reembolso do mutuário.

Referências de crédito e avaliação do carácter: O feedback das referências de crédito e uma avaliação do carácter do mutuário podem oferecer uma visão qualitativa da sua capacidade de crédito.

Factores legais e regulamentares: O cumprimento dos requisitos legais e regulamentares também pode ser um fator importante na avaliação do risco de crédito, especialmente para determinados sectores ou tipos de empréstimos.

Avaliação das garantias: No caso de empréstimos garantidos, uma avaliação da qualidade e da negociabilidade das garantias prestadas pode ajudar a reduzir o risco de crédito.

Os métodos específicos e o peso atribuído a cada fator podem variar entre instituições financeiras e dependem do tipo de crédito que está a ser avaliado, ou seja, empréstimos pessoais, hipotecas, empréstimos a empresas, etc.

O que é a gestão do risco de crédito?

A gestão do risco de crédito é o processo de avaliação e gestão dos riscos potenciais decorrentes da concessão de crédito a mutuários. Envolve a avaliação da capacidade de crédito de indivíduos ou entidades, a identificação de riscos relacionados com o crédito e a implementação de estratégias para mitigar o impacto do incumprimento ou do não pagamento de dívidas. O objetivo é manter uma carteira de crédito saudável, minimizar as perdas e assegurar a estabilidade e a rentabilidade da instituição financeira.

Quais são os desafios da gestão tradicional do risco de crédito?

Estes meios tradicionais que têm sido utilizados há muito tempo para estimar o risco de crédito e geri-lo têm sido moderadamente eficazes, mas também apresentam vários desafios, o que levou à adoção de abordagens mais avançadas orientadas para a IA.

De acordo com um relatório da PYMNTS, trinta e quatro por cento das instituições financeiras consideram que as condições económicas incertas que afectam os empréstimos e o crédito são o seu desafio mais importante, e 88% delas acreditam que a pandemia o exacerbou.

Alguns dos principais desafios dos métodos tradicionais de estimativa do risco de crédito incluem:

Dados limitados: Os métodos tradicionais baseiam-se frequentemente num conjunto limitado de dados, normalmente dados financeiros históricos e pontuações de crédito. Este facto pode levar a uma falta de informação abrangente sobre a capacidade de crédito do mutuário, especialmente no caso de indivíduos ou empresas com um historial de crédito limitado.

Processos manuais e demorados: A avaliação tradicional do risco de crédito envolve frequentemente uma análise manual, o que a torna morosa e consome muitos recursos. Este facto pode levar a atrasos na aprovação de empréstimos e prejudicar a eficiência dos processos de tomada de decisões de crédito.

Falta de informação em tempo real: Os métodos tradicionais podem não fornecer informações em tempo real sobre as alterações na capacidade de crédito de um mutuário. Em condições económicas em rápida mudança, isto pode deixar as instituições financeiras expostas a riscos potenciais que podem não ser adequadamente capturados por dados históricos.

Inflexibilidade: Os modelos tradicionais de risco de crédito podem ser inflexíveis e podem não se adaptar bem às mudanças na dinâmica do mercado ou a novos tipos de mutuários. Como resultado, podem não captar com exatidão os riscos de crédito emergentes ou oferecer avaliações de risco personalizadas.

Subjetividade e enviesamento: O julgamento humano desempenha um papel significativo na estimativa tradicional do risco de crédito, o que pode introduzir subjetividade e potenciais enviesamentos. Diferentes subscritores podem avaliar o mesmo mutuário de forma diferente, levando a avaliações de risco inconsistentes.

Dificuldade em lidar com dados não tradicionais: Com o aumento de fontes de dados alternativas, como a atividade nas redes sociais e os históricos de transacções, os métodos tradicionais podem ter dificuldade em incorporar e analisar eficazmente estes diversos tipos de dados para avaliar o risco de crédito.

Precisão preditiva limitada: Os modelos tradicionais de risco de crédito podem não captar totalmente as relações complexas entre as variáveis, o que leva a uma precisão de previsão abaixo do ideal. Este facto pode resultar na perda de oportunidades e em taxas de incumprimento mais elevadas.

Incapacidade de lidar com grandes volumes de dados: Os métodos tradicionais podem ter dificuldade em lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente. medida que os dados se tornam mais abundantes e diversificados, estes modelos podem tornar-se menos eficazes no fornecimento de avaliações exactas do risco de crédito.

Falta de explicabilidade: Alguns modelos tradicionais, como os modelos estatísticos de caixa negra, carecem de transparência e explicabilidade. Isto pode ser problemático em sectores com requisitos regulamentares ou onde são necessárias justificações claras para as decisões de crédito.

Para ultrapassar alguns destes desafios, as instituições financeiras e os mutuantes têm-se voltado cada vez mais para abordagens baseadas em IA, como os algoritmos de aprendizagem automática, para melhorar a precisão e a eficiência da estimativa do risco de crédito. A IA pode tirar partido de grandes volumes de dados, aprender relações complexas, fornecer informações em tempo real e oferecer avaliações de risco mais personalizadas, colmatando muitas das deficiências dos métodos tradicionais.

Como é que a IA e o ML podem ser utilizados na gestão do risco de crédito?

O uso de IA para avaliação e gerenciamento de risco de crédito teve um aumento acentuado nos últimos anos, com cerca de 70 por cento das empresas dizendo que frequentemente discutiam o uso de análises avançadas e IA para determinar o risco de crédito e os esforços de cobrança, a partir de 2021. Isso foi estudado no relatório 2021-PYMNTS.

A identificação de contas potencialmente inadimplentes surgiu como uma das principais formas de as instituições financeiras utilizarem a IA na gestão do crédito, com 75% das instituições a empregarem a IA para este fim, de acordo com este inquérito. Outras utilizações importantes relacionadas com o crédito incluem a ajuda nas decisões de crédito (63%), a subscrição de crédito/risco (56%) e a identificação de soluções para potenciais problemas de crédito (56%).

Pontuação de crédito: Os modelos de pontuação de crédito baseados em IA podem analisar grandes quantidades de dados históricos, incluindo transacções financeiras, padrões de pagamento e comportamento do cliente, para prever a capacidade de crédito dos mutuários. Estes modelos superam frequentemente os métodos tradicionais de pontuação de crédito, fornecendo avaliações de risco mais precisas.

Deteção de fraudes: Os algoritmos de IA podem detetar actividades fraudulentas em tempo real, analisando padrões de transação e identificando comportamentos suspeitos. Isto ajuda as instituições financeiras a prevenir e mitigar as perdas causadas por actividades fraudulentas.

Subscrição de empréstimos: A IA ajuda a automatizar o processo de subscrição de empréstimos, tornando-o mais rápido e eficiente. Ao analisar vários pontos de dados, como o rendimento, o historial de crédito e as garantias, os sistemas de IA podem determinar se um empréstimo deve ser aprovado, a taxa de juro adequada e o nível de risco associado ao mutuário.

Previsão de incumprimento antecipado: A IA pode prever a probabilidade de um mutuário entrar em incumprimento de um empréstimo antes de este ocorrer. Ao identificar potenciais mutuários de alto risco numa fase inicial, as instituições financeiras podem tomar medidas proactivas para minimizar as perdas e otimizar as suas estratégias de empréstimo.

Gestão de carteiras: As ferramentas baseadas em IA podem ajudar as instituições financeiras a gerir as suas carteiras de crédito de forma mais eficaz. Ao monitorizar e analisar continuamente a capacidade de crédito dos mutuários, a IA pode ajudar na otimização da carteira e na diversificação do risco.

Preços dinâmicos: A IA pode ajudar as instituições financeiras a ajustar dinamicamente as taxas de juro e os termos com base em avaliações de risco de crédito em tempo real. Isso permite que os credores ofereçam termos e preços de empréstimo personalizados aos mutuários, aumentando a satisfação do cliente e o gerenciamento de riscos.

Conformidade regulamentar: A IA pode ajudar a garantir a conformidade com vários regulamentos e requisitos financeiros. Ao automatizar processos e analisar grandes quantidades de dados, os sistemas de IA podem ajudar a identificar potenciais problemas de conformidade e melhorar a precisão dos relatórios.

Serviço e apoio ao cliente: Os chatbots e os assistentes virtuais alimentados por IA podem ajudar os clientes a compreender as suas opções de crédito, a gerir os pagamentos e a resolver prontamente as questões. Isto melhora a satisfação do cliente e reduz a necessidade de intervenção manual.

Testes de resistência: A IA pode ser utilizada em cenários de testes de esforço para avaliar o desempenho da carteira de crédito de uma instituição financeira em condições económicas adversas. Isto permite aos bancos identificar potenciais vulnerabilidades e implementar estratégias de mitigação do risco.

De um modo geral, as tecnologias de IA oferecem vantagens significativas na gestão do risco de crédito, incluindo maior precisão, eficiência e capacidade de adaptação à evolução das condições de mercado. À medida que a tecnologia continua a evoluir, é provável que as suas aplicações no domínio do risco de crédito se expandam, transformando ainda mais o sector financeiro.

Quais são os desafios na utilização da IA/ML para o risco de crédito?

A implementação de um algoritmo de risco de crédito utilizando IA ou aprendizagem automática (ML) apresenta vários desafios, alguns dos quais são os seguintes

Qualidade e disponibilidade dos dados: Os algoritmos de IA/ML requerem grandes volumes de dados de alta qualidade para produzir previsões precisas e fiáveis. Garantir que os dados utilizados para treinar o modelo estão actualizados, são relevantes e não contêm erros pode ser um desafio significativo. Em alguns casos, os dados históricos de crédito podem ser limitados ou tendenciosos, afectando o desempenho do algoritmo.

Conformidade regulamentar: A utilização de IA/ML na avaliação do risco de crédito pode ser objeto de escrutínio regulamentar, sobretudo no que diz respeito à explicabilidade e equidade. Cumprir os requisitos de conformidade e demonstrar transparência na forma como o algoritmo toma decisões pode ser uma tarefa complexa.

Explicabilidade do modelo: Muitos modelos de IA/ML, como as redes neurais profundas, são considerados modelos de caixa negra, o que torna difícil compreender o raciocínio subjacente às suas previsões. Em sectores como o financeiro, onde a explicabilidade é crucial, a adoção de modelos de IA interpretáveis pode ser um requisito.

Preconceito e equidade: Os algoritmos de IA/ML podem inadvertidamente perpetuar enviesamentos presentes em dados históricos, conduzindo a resultados discriminatórios. Garantir a equidade e reduzir o enviesamento nos modelos de risco de crédito é vital para tratar todos os candidatos de forma justa e evitar questões legais e éticas.

Complexidade e interpretabilidade do modelo: Encontrar um equilíbrio entre a complexidade e a interpretabilidade do modelo é um desafio. Os modelos mais complexos podem proporcionar um melhor poder de previsão, mas podem ser mais difíceis de interpretar, compreender e explicar às partes interessadas.

Sobreajuste e generalização: O sobreajuste ocorre quando um modelo de IA/ML se torna demasiado adaptado aos dados de treino, levando a um fraco desempenho em dados não vistos. É crucial alcançar um equilíbrio entre a precisão do modelo nos dados de treino e a sua capacidade de generalização para dados novos e não vistos.

Privacidade e segurança dos dados: O tratamento de dados financeiros sensíveis exige medidas robustas de privacidade e segurança dos dados. A manutenção da confidencialidade dos dados e a proteção contra potenciais violações de dados é uma preocupação constante na implementação de algoritmos de risco de crédito baseados em IA.

Escalabilidade: À medida que o volume de requerentes de crédito aumenta, o modelo de IA/ML deve ser escalável para lidar com um número crescente de pontos de dados e fornecer previsões em tempo real de forma eficiente.

Manutenção e monitorização de modelos: Os modelos de IA/ML não são estáticos; requerem actualizações e manutenção regulares para se manterem precisos e relevantes. A monitorização do desempenho do modelo e a deteção de potenciais problemas, como a deriva de conceitos, são essenciais para garantir uma eficácia contínua.

Colaboração interdisciplinar: A implementação de algoritmos de risco de crédito de IA/ML requer a colaboração entre cientistas de dados, especialistas no domínio, equipas de TI e partes interessadas da empresa. A comunicação e a compreensão efectivas entre estas disciplinas são cruciais para uma implementação bem sucedida.

Custos e recursos: O desenvolvimento e a implementação de modelos de IA/ML podem exigir muitos recursos em termos de potência computacional, armazenamento de dados e pessoal qualificado. Gerir os custos e os recursos associados à implementação da IA é um desafio para muitas organizações.

Qual é o processo de utilização da AutoAI para a avaliação do risco de crédito?

O processo ideal de utilização da AutoAI para estimar o risco de crédito envolve as seguintes etapas e oferece várias vantagens em relação ao processo típico de IA.

Preparação de dados: Recolha e pré-processamento de dados relevantes, incluindo dados de crédito tradicionais e fontes alternativas. A vantagem da AutoAI reside na sua capacidade de lidar com diversos formatos de dados e efetuar a limpeza automática de dados e a engenharia de caraterísticas, reduzindo o esforço manual necessário na preparação de dados.

Seleção de modelos: A AutoAI explora automaticamente vários algoritmos de aprendizagem automática e arquitecturas de modelos, selecionando eficazmente os modelos mais adequados para a avaliação do risco de crédito. Esta vantagem poupa tempo e garante uma avaliação exaustiva dos diferentes algoritmos, para além do que a seleção manual pode alcançar.

Otimização de hiperparâmetros: O AutoAI efectua a afinação automática de hiperparâmetros, optimizando o desempenho do modelo sem intervenção manual extensiva. Isto conduz a modelos de risco de crédito com melhor desempenho em comparação com os métodos regulares de IA, que podem exigir tentativas e erros significativos para obter hiperparâmetros óptimos.

Caraterísticas de explicabilidade: O AutoAI incorpora técnicas de explicabilidade incorporadas, como a classificação da importância das caraterísticas, gráficos de dependência parcial e valores SHAP. Isto aumenta a transparência do modelo, permitindo que os mutuantes e mutuários compreendam os factores que influenciam a avaliação do risco de crédito, o que constitui uma vantagem crítica em relação aos modelos de IA normais conhecidos pela sua natureza de "caixa negra".

Avaliação de modelos: A AutoAI avalia minuciosamente o desempenho de diferentes modelos utilizando várias métricas, como a exatidão, a precisão, a recuperação e a área sob a curva ROC. A vantagem aqui é uma avaliação abrangente dos modelos sem a necessidade de comparações manuais, assegurando que o melhor modelo é selecionado para a estimativa do risco de crédito.

Implementação e monitorização: O AutoAI facilita a implementação de modelos de risco de crédito em sistemas de produção, permitindo uma integração perfeita com o processo de empréstimo. Além disso, fornece capacidades de monitorização para avaliar o desempenho do modelo ao longo do tempo, assegurando uma avaliação contínua e fiável do risco de crédito.

Agilidade e adaptabilidade: A vantagem da AutoAI reside na sua agilidade para responder rapidamente às mudanças na dinâmica do risco de crédito. À medida que novos dados são disponibilizados ou que as condições de mercado se alteram, a AutoAI pode retreinar modelos de forma eficiente, fornecendo estimativas de risco de crédito actualizadas e relevantes, enquanto os métodos de IA normais podem exigir mais esforço manual e tempo de adaptação.

Quem pode utilizar as soluções AutoAI para a avaliação do risco de crédito?

As soluções de IA para o risco de crédito podem ser benéficas para vários sectores e funções específicas dentro desses sectores. Algumas das organizações que podem utilizar as soluções de IA para o risco de crédito incluem:

1. Instituições financeiras

Bancos: Os bancos comerciais, os bancos de retalho e os bancos de investimento podem tirar partido das soluções de IA de risco de crédito para avaliar a capacidade de crédito dos candidatos a empréstimos, gerir carteiras de crédito e otimizar a exposição ao risco.

Cooperativas de crédito: As cooperativas de crédito podem utilizar soluções de IA para simplificar os seus processos de empréstimo, identificar potenciais riscos de incumprimento e oferecer termos de empréstimo personalizados aos seus membros.

Instituições financeiras não bancárias: Entidades como empresas de fintech, plataformas de empréstimo peer-to-peer e instituições de microfinanciamento podem beneficiar de modelos de risco de crédito orientados para a IA para expandir as suas capacidades de empréstimo, gerindo o risco de forma eficaz.

2. Companhias de seguros

As companhias de seguros que oferecem apólices com caraterísticas de crédito, como o seguro de crédito ou o seguro de proteção de pagamentos, podem utilizar soluções de IA para avaliar o risco de crédito dos tomadores de seguros e otimizar as decisões de subscrição.

3. Empresas de investimento

As empresas de investimento que lidam com obrigações, valores mobiliários garantidos por activos e outros instrumentos financeiros baseados no crédito podem beneficiar de soluções de IA para avaliar a fiabilidade creditícia dos emitentes e tomar decisões de investimento informadas.

4. Empresas de retalho e de comércio eletrónico

Os retalhistas e as empresas de comércio eletrónico que oferecem opções de financiamento ou facilidades de crédito aos clientes podem utilizar soluções de IA de risco de crédito para avaliar a capacidade de crédito dos consumidores e reduzir o risco de incumprimento.

5. Agências de notação de crédito

As agências de notação de crédito podem aumentar os seus processos de notação de crédito com modelos baseados em IA para melhorar a precisão, a eficiência e a monitorização em tempo real dos riscos de crédito.

Algumas equipas e funções que podem tirar partido da gestão do risco de crédito com base na IA são

1. Equipas de Gestão do Risco e Conformidade

Os departamentos de gestão do risco de várias organizações podem utilizar soluções de IA para identificar e quantificar os riscos de crédito nas suas carteiras, permitindo estratégias proactivas de mitigação do risco.

As equipas de conformidade podem tirar partido dos modelos de IA para garantir o cumprimento dos requisitos regulamentares e práticas de empréstimo justas na tomada de decisões de crédito.

2. Subscritores e analistas de crédito:

Os subscritores e os analistas de crédito estão diretamente envolvidos na avaliação de pedidos de empréstimo individuais. As soluções de risco de crédito baseadas em IA podem apoiar o seu processo de tomada de decisões, fornecendo informações baseadas em dados e classificações de risco.

3. Responsáveis pelo risco (CRO) e Responsáveis pelos dados (CDO):

Os CROs e CDOs têm um papel estratégico na implementação de soluções de IA para a gestão do risco de crédito em toda a organização. Supervisionam as iniciativas relacionadas com o risco e asseguram uma governação e conformidade adequadas dos dados.

4. Cientistas e analistas de dados

Os cientistas e analistas de dados desempenham um papel fundamental no desenvolvimento e implementação de soluções de IA para o risco de crédito. São responsáveis pelo pré-processamento de dados, desenvolvimento de modelos, avaliação e monitorização contínua para garantir um desempenho ótimo.

As soluções de IA para o risco de crédito encontram aplicações numa vasta gama de sectores e podem beneficiar várias funções envolvidas na avaliação do risco de crédito, empréstimos, gestão do risco, conformidade e processos de tomada de decisões. Estas soluções oferecem uma abordagem orientada por dados, precisa e eficiente à estimativa do risco de crédito, permitindo que as organizações tomem decisões informadas e optimizem as suas actividades relacionadas com o crédito.

O papel da IA/ML explicável na gestão do risco de crédito

O papel dos modelos de IA/ML explicáveis na avaliação do risco de crédito é de extrema importância nas práticas modernas de concessão de crédito. À medida que as instituições financeiras utilizam cada vez mais algoritmos de IA/ML para a estimativa do risco de crédito, as preocupações com a transparência, a equidade e a conformidade regulamentar dos modelos tornaram-se mais acentuadas. Os modelos gerados por AutoAI abordam estes desafios fornecendo explicações compreensíveis para as decisões de risco de crédito, oferecendo um nível de transparência que os modelos tradicionais de caixa negra não conseguem igualar.

O AutoAI incorpora a explicabilidade nos modelos de avaliação do risco de crédito, fornecendo funcionalidades como a classificação da importância das caraterísticas, gráficos de dependência parcial, valores SHAP, modelos baseados em regras, relatórios de resumo do modelo e documentação do modelo. Ao incorporar estas técnicas de explicabilidade, o AutoAI torna os modelos de avaliação do risco de crédito mais transparentes e interpretáveis, permitindo que as partes interessadas compreendam o raciocínio subjacente às previsões do modelo, cumpram os regulamentos, garantam a equidade e tomem decisões mais bem informadas no processo de concessão de empréstimos.

1. Transparência e interpretabilidade

Os modelos de IA/ML explicáveis, gerados através da AutoAI, são concebidos para produzir explicações claras e interpretáveis para as suas previsões. Ao contrário dos modelos complexos de caixa negra, que funcionam como "caixas negras" com pouca informação sobre o seu processo de tomada de decisões, os modelos interpretáveis fornecem explicações legíveis por humanos para as avaliações de risco de crédito. Ao revelar a forma como caraterísticas ou variáveis específicas influenciam as previsões do modelo, as partes interessadas podem obter uma compreensão mais profunda dos factores de risco de crédito considerados pelo modelo.

2. Justificar as decisões de crédito

No domínio do risco de crédito, justificar as decisões de crédito é vital para manter a confiança dos clientes e das autoridades reguladoras. Os modelos de IA/ML explicáveis permitem que os mutuantes justifiquem as suas avaliações do risco de crédito perante os mutuários, os auditores e as entidades reguladoras. A capacidade de apresentar explicações transparentes e compreensíveis aumenta a credibilidade do processo de tomada de decisões de crédito, promovendo a confiança nos resultados do modelo.

3. Conformidade com os regulamentos

A conformidade regulamentar é um aspeto crítico da avaliação do risco de crédito. As instituições financeiras têm de cumprir várias leis e regulamentos, como a Equal Credit Opportunity Act (ECOA) e a Fair Credit Reporting Act (FCRA), que têm como objetivo promover práticas de empréstimo justas e proibir a discriminação. Os modelos de IA/ML explicáveis garantem a conformidade, fornecendo informações claras sobre a forma como o modelo avalia a capacidade de crédito, reduzindo o risco de decisões tendenciosas e práticas discriminatórias.

4. Deteção e atenuação de preconceitos

O enviesamento nos modelos de risco de crédito pode conduzir a práticas de empréstimo injustas e discriminatórias. Os modelos de IA/ML explicáveis desempenham um papel fundamental na identificação e mitigação de potenciais enviesamentos. Ao revelar a contribuição de diferentes variáveis para as previsões do modelo, as partes interessadas podem detetar padrões discriminatórios e tomar medidas corretivas para garantir avaliações de risco de crédito equitativas e imparciais.

5. Criar confiança nos mutuários

Para os mutuários, o processo de tomada de decisões de crédito pode ser opaco e intimidante, especialmente quando se deparam com uma rejeição. Os modelos de IA/ML explicáveis ajudam a criar confiança junto dos mutuários, fornecendo-lhes explicações claras para as decisões de crédito. Quando os indivíduos compreendem os factores que influenciam as suas avaliações de risco de crédito, é mais provável que aceitem a decisão, mesmo que esta resulte em recusa.

6. Gestão de riscos e validação de modelos

Os modelos de IA/ML explicáveis facilitam a gestão eficaz do risco e os processos de validação de modelos. As instituições financeiras podem analisar minuciosamente a lógica de tomada de decisões do modelo, avaliar o seu desempenho e garantir que está em conformidade com a apetência pelo risco e as políticas de empréstimo da organização.

7. Equilíbrio entre desempenho e transparência

Um dos principais desafios na modelação do risco de crédito é encontrar o equilíbrio correto entre o desempenho do modelo e a transparência. Embora alguns modelos complexos de IA/ML possam oferecer uma maior precisão, a sua falta de interpretabilidade pode impedir a sua adoção em aplicações de risco crítico. Os modelos de IA/ML explicáveis proporcionam um meio-termo, oferecendo um poder de previsão satisfatório e explicações claras das suas previsões.

Como avaliar se uma solução AutoAI de risco de crédito está a funcionar bem

Para que as soluções AutoAI de risco de crédito sejam bem sucedidas, é crucial monitorizar métricas empresariais específicas que tenham um impacto direto no desempenho financeiro e na gestão do risco da instituição de crédito. Estas métricas fornecem informações valiosas sobre a eficácia e a rentabilidade globais dos modelos de risco de crédito. Eis algumas métricas comerciais importantes a monitorizar:

Taxa de aprovação de empréstimos: Monitorizar a percentagem de pedidos de empréstimo que são aprovados pelo modelo de risco de crédito. Uma taxa de aprovação elevada indica que o modelo está a identificar eficazmente os mutuários com capacidade de crédito, assegurando que os candidatos merecedores não são desnecessariamente rejeitados.

Taxa de recusa de empréstimo: Monitorizar a percentagem de pedidos de empréstimo que são recusados pelo modelo de risco de crédito. Uma taxa de recusa baixa indica que o modelo não é excessivamente conservador, evitando rejeições desnecessárias e a potencial perda de clientes valiosos.

Taxa de incumprimento: Monitorizar a percentagem de empréstimos que eventualmente resultam em incumprimento. Uma taxa de incumprimento baixa indica que o modelo de risco de crédito é bem sucedido na identificação de mutuários com uma baixa probabilidade de incumprimento, mitigando potenciais perdas para o mutuante.

Margem de juros líquida (NIM): A NIM mede a diferença entre os rendimentos de juros obtidos com empréstimos e as despesas de juros pagas sobre depósitos e empréstimos. O acompanhamento do NIM ajuda a avaliar a rendibilidade da carteira de crédito e a eficácia dos modelos de risco de crédito na gestão do risco.

Rácio de empréstimos não produtivos (NPL): O rácio de NPL mede a proporção de empréstimos em carteira que se encontram em incumprimento ou em atraso. Um rácio NPL baixo indica uma gestão eficaz do risco de crédito e uma carteira de crédito mais saudável.

Custo do risco: O custo do risco representa as provisões efectuadas pela instituição para cobrir potenciais perdas de crédito. O controlo do custo do risco ajuda a avaliar a eficiência dos modelos de risco de crédito na previsão e gestão das perdas de crédito.

Rendibilidade dos activos (ROA): O ROA mede a rendibilidade da instituição de crédito em relação ao total dos seus activos. O acompanhamento do ROA ajuda a avaliar o desempenho financeiro global, incluindo o impacto da gestão do risco de crédito na rendibilidade.

Rácio de adequação dos fundos próprios (CAR): O CAR mede a força do capital da instituição para suportar perdas potenciais. Um modelo de risco de crédito bem gerido deve resultar num CAR mais elevado, indicando uma instituição financeira mais saudável.

Satisfação e retenção de clientes: Monitorizar as taxas de satisfação e de retenção dos clientes para avaliar o impacto das decisões relativas ao risco de crédito nas relações e na fidelidade dos clientes.

Conformidade regulamentar: Assegurar a conformidade com os requisitos regulamentares relacionados com a gestão do risco de crédito e a elaboração de relatórios.

Ao monitorizar de perto estas métricas empresariais, as instituições financeiras podem avaliar o sucesso das suas soluções AutoAI de risco de crédito em termos de rentabilidade, gestão do risco e conformidade, assegurando uma carteira de crédito equilibrada e sustentável.