Credit scoring em instituição financeira digital

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Johnson, Adriana Lucia Menegon Boito
• Orientador(a): Martins, Marco Antonio
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Gestão de portfólio; Crédito; Instituições financeiras
• Palavras-chave em Inglês: Credit Risk; Credit scoring; Model; Portfolio theory; Digital financial institution
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/238868

O setor bancário tem função peculiar para a economia, principalmente pelo seu papel de instituição depositária e de fomento, e pela concessão de crédito. Os bancos digitais oferecem um relacionamento diferenciado e remoto, com custos mais baixos de serviços e concessões de crédito via internet e mobile banking. Assim, os bancos precisam gerenciar o risco de crédito inerente às suas operações. Para isto, o modelo de credit scoring é uma das ferramentas mais importantes para a sustentabilidade dos sistemas bancários. Considerando o exposto e a velocidade com que o crédito ao consumidor pode se deteriorar, o presente estudo analisa a aplicação de um modelo de credit scoring de um banco tradicional no banco digital X. Por meio de uma pesquisa documental, qualitativa e quantitativa em relação ao problema, e descritiva quanto aos objetivos, foram descritas as características de banco digital e risco de crédito, foram apresentadas as normas regulatórias e revisados os principais modelos de risco de crédito. Também, foi estimado um modelo de credit scoring para previsão de inadimplência do banco digital X. Os resultados demonstram que a regressão logística binária sobre a base de dados mais atual apresentou o maior acerto de classificação de adimplentes e inadimplentes, classificando corretamente 81,5% dos casos. As variáveis com maior poder preditivo foram Sexo, saldo em Operações não Consignadas, soma das parcelas das Operações não Consignadas e soma do Valor Bruto das Operações Consignadas e não Consignadas. Portanto, é necessário um acompanhamento contínuo das variáveis previsoras da inadimplência, pois a carteira de crédito passa por diversas alterações de perfil ao longo do tempo. Este estudo contribuiu trazendo dados atualizados sobre os temas estudados e demonstrou a importância da gestão contínua do risco de crédito para a liberação de capital, por meio de um provisionamento menor. Para pesquisas futuras, sugere-se a utilização de novas variáveis e datas base e a aplicação do modelo em outras carteiras da própria instituição e de outros bancos digitais. Como limitação, a dificuldade de acesso aos modelos de risco de crédito dos bancos digitais, por tratar-se de informação estratégica e sigilosa.