De olho no cliente: utilizando Inteligência Artificial na análise de risco de crédito - AB2L
Os estudos para a predição de eventos no mercado financeiro não é recente, em 1932 FitzPatrick escreveu um dos primeiros métodos para prever o risco empresarial: A Comparison of Ratios of Successful Industrial Enterprises with Those of Failed Firm.
Desde então muita coisa evoluiu, os computadores elevaram os cálculos de rating a um novo patamar durante a década de 60, sistemas integrados a diversas fontes públicas e privadas passaram a fornecer mais dados para avaliação.
Com a internet este volume de dados explodiu, surgiram os processos de big data, mineração de dados e a inteligência artificial ressurgiu com toda força.
Desde que iniciamos a plataforma Mentor Mais, notamos que a capacidade de prever algo era o maior empoderamento que a inteligência artificial poderia dar a um gestor, e para que isso acontecesse de forma simples seria fundamental que a ferramenta tivesse duas características imprtantes:
1 – pudesse se adaptar aos diversos tipos de dados
2 – Se autoajustar com as mudanças das variáveis
O módulo Predição de Comportamento do Mentor Mais é feito de uma série de redes neurais artificiais que predizem o potencial de um cliente, carteira, empreendimento etc. de se desviar de suas características.
Podemos entender como funciona, através de um problema comum em empreendimentos imobiliários.
Quando se faz vendas na planta a maior dúvida é saber o quanto aquele cliente estará apto a financiar o imóvel após o período de construção, ou seja, há uma dúvida que ficará no ar por quase 3 anos (em média) sobre os risco ocultos de um dado empreendimento.
Como fazer a gestão de risco desta carteira?
Qual o risco deste empreendimento?
Como posso me adiantar a este risco?
O Mentor Mais através da análise de diversas fontes de dados: cadastro, finanças, bases públicas, redes sociais etc. traça um rating de cada comportamento atualizando mês a mês e reavaliando sua posição de um range de risco. Graças ao processo de aprendizagem de máquina ele é capaz de se autoajustar às diferentes mudanças de cada pessoa, grupo ou empreendimento, aprendendo não só com a empresa mas com um mercado específico.
A cada mês os dados são reavaliados buscando as indicações hipersensíveis das condições iniciais, uma técnica muito comum na física quântica para explicar os micro eventos que interconectam na teoria do caos causando grandes resultados.
Para um ser humano, monitorar todas as variáveis envolvidas neste problema e ainda ter um resultado realmente assertivo seria um fato digno de nota, esta é a razão do machine learning impulsionar economias e aumentar o desempenho de empresas em todo o mundo.
Também é possível utilizar o Módulo de Predição de Comportamento em diversas outras situações como: funil de vendas, cancelamentos de contratos, perfil do cliente ideal, etc.
Mentor Mais – Inteligência de verdade.
Fonte https://www.mentormais.com/single-post/2017/12/21/De-olho-no-cliente-utilizando-Intelig%C3%AAncia-Artificial-na-an%C3%A1lise-de-risco
Por Mentor Mais
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