Modelagem de risco de crédito por IA: simplificando as operações de risco de crédito

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  Previsão Quantumrun
• 27 de fevereiro de 2023

O problema de modelar o risco de crédito atormenta os bancos há décadas. Os sistemas de aprendizado de máquina e inteligência artificial (ML/AI) oferecem novos métodos para analisar os dados envolvidos e fornecer modelos mais dinâmicos e precisos.

Contexto de modelagem de risco de crédito de IA

O risco de crédito refere-se ao risco de um mutuário deixar de pagar seus empréstimos, resultando em uma perda de fluxos de caixa para o credor. Para avaliar e gerenciar esse risco, os credores devem estimar fatores como a probabilidade de inadimplência (PD), a exposição na inadimplência (EAD) e a inadimplência devido à perda (LGD). As diretrizes de Basileia II, publicadas em 2004 e implementadas em 2008, fornecem regras para o gerenciamento do risco de crédito no setor bancário. De acordo com o Primeiro Pilar de Basileia II, o risco de crédito pode ser calculado usando uma abordagem padronizada, baseada em uma classificação interna da fundação ou uma abordagem baseada em classificações internas avançadas.

O uso de análise de dados e AI/ML tornou-se cada vez mais prevalente na modelagem de risco de crédito. Abordagens tradicionais, como métodos estatísticos e pontuações de crédito, foram complementadas por técnicas mais avançadas que podem lidar melhor com relacionamentos não lineares e identificar recursos latentes nos dados. Empréstimos ao consumidor, dados demográficos, financeiros, de emprego e comportamentais podem ser incorporados em modelos para melhorar sua capacidade preditiva. Em empréstimos comerciais, onde não há pontuação de crédito padrão, os credores podem usar métricas de lucratividade comercial para avaliar a credibilidade. Métodos de aprendizado de máquina também podem ser usados ​​para redução de dimensionalidade para construir modelos mais precisos.

Impacto disruptivo

Com a implementação da modelagem de risco de crédito de IA, os empréstimos para consumidores e empresas podem empregar modelos de empréstimo mais precisos e dinâmicos. Esses modelos oferecem aos credores uma melhor avaliação de seus tomadores de empréstimo e permitem um mercado de empréstimos mais saudável. Essa estratégia é benéfica para os credores comerciais, pois as empresas menores não têm referência para julgar sua capacidade de crédito da mesma forma que as pontuações de crédito padrão funcionam para os consumidores.

Uma aplicação potencial da IA ​​na modelagem de risco de crédito é usar processamento de linguagem natural (NLP) para analisar dados não estruturados, como relatórios de empresas e artigos de notícias, para extrair informações relevantes e obter uma compreensão mais profunda da situação financeira de um mutuário. Outro uso potencial é a implementação de IA explicável (XAI), que pode fornecer informações sobre o processo de tomada de decisão de um modelo e melhorar a transparência e a responsabilidade. No entanto, o uso de IA na modelagem de risco de crédito também levanta preocupações éticas, como possíveis vieses nos dados usados ​​para treinar modelos e a necessidade de uma tomada de decisão responsável e explicável.

Um exemplo de empresa que explora o uso de IA no risco de crédito é a Spin Analytics. A startup usa IA para escrever automaticamente relatórios de regulamentação de modelagem de risco de crédito para instituições financeiras. A plataforma da empresa, RiskRobot, ajuda os bancos a agregar, mesclar e limpar os dados antes de processá-los para garantir a conformidade com os regulamentos em diferentes regiões, como EUA e Europa. Ele também escreve relatórios detalhados para os reguladores para garantir a precisão. Escrever esses relatórios normalmente leva de 6 a 9 meses, mas o Spin Analytics afirma que pode reduzir esse tempo para menos de duas semanas. 

Aplicações da modelagem de risco de crédito de IA

Algumas aplicações da modelagem de risco de crédito de IA podem incluir:

• Bancos usam IA na modelagem de risco de crédito para reduzir significativamente o tempo e o esforço necessários para produzir relatórios detalhados, permitindo que as instituições financeiras lancem novos produtos com mais rapidez e menor custo.
• Sistemas baseados em IA sendo empregados para analisar grandes quantidades de dados com mais rapidez e precisão do que humanos, potencialmente levando a avaliações de risco mais precisas.
• Mais pessoas e empresas 'desbancarizadas' ou 'subbancarizadas' no mundo em desenvolvimento obtendo acesso a serviços financeiros, pois essas novas ferramentas de modelagem de risco de crédito podem ser aplicadas para discernir e aplicar pontuações básicas de crédito a esse mercado mal atendido.
• Analistas humanos sendo treinados para usar ferramentas baseadas em IA para reduzir o risco de erros.
• Sistemas de inteligência artificial sendo usados ​​para detectar padrões de atividade fraudulenta, ajudando as instituições financeiras a reduzir o risco de empréstimos ou solicitações de crédito fraudulentas.
• Algoritmos de aprendizado de máquina sendo treinados em dados históricos para fazer previsões sobre riscos futuros, permitindo que as instituições financeiras gerenciem proativamente possíveis exposições a riscos.

Perguntas para comentar

• Que métrica você acredita que as empresas devem usar para avaliar sua qualidade de crédito?
• Como você vê a IA mudando o papel dos analistas humanos de risco de crédito no futuro?