Técnicas de machine learning aplicadas na recuperação de crédito do mercado brasileiro

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Forti, Melissa
• Orientador(a): Chela, João Luiz
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Modelos de cobrança; Ciclo de crédito; Recuperação de dívidas; Regressão logística
• Palavras-chave em Inglês: Collection score; Credit cycle; Logistic regression; Gradient boosting; Random forest
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10438/24653

A necessidade de conhecer o cliente sempre foi um diferencial para o mercado e nestes últimos anos vivenciamos um crescimento exponencial de informações e técnicas que promovem a avaliação para todas as fases do ciclo de crédito, desde a prospecção até a recuperação de dívidas. Nesse contexto, as empresas estão investindo cada vez mais em métodos de Machine Learning para que possam extrair o máximo de informações e assim terem processos mais assertivos e rentáveis. No entanto, essas técnicas possuem ainda alguma desconfiança no ambiente financeiro. Diante desse contexto, o objetivo desse trabalho foi aplicar as técnicas de Machine Learning: Random Forest, Support Vector Machine e Gradient Boosting para um banco de dados real de cobrança, a fim de identificar os clientes mais propensos a quitar suas dívidas (Collection Score) e comparar a acurácia e interpretação desses modelos com a metodologia tradicional de Regressão Logística. A principal contribuição desse trabalho está relacionada com a comparação das técnicas em um cenário de recuperação de crédito considerando as principais características, vantagens e desvantagens.