O Credit Scoring na era do Machine Learning

Transações financeiras que envolvem crédito sempre oferecem algum nível de risco para os credores. Isso porque as chances de inadimplência são altas. O número de inadimplentes no Brasil chegou ao seu ápice em 2018. De acordo com o Serviço de Proteção ao Crédito (SPC), 63,4 milhões de brasileiros estavam devendo em julho do ano passado, um volume que se assemelha à população da Itália.

Para evitar a falta de pagamento, o credit scoring já é usado há algum tempo por instituições financeiras para determinar qual perfil de cliente tem ou não direito a crédito, qual deles pode ter seu limite aumentado, entre outras transações que conferem risco a quem cede o capital. O indicador também é usado para determinar a segurança de empréstimos empresariais e vendas a longo prazo.

Ao longo dos anos, as técnicas para formar o credit scoring evoluíram – elas variam desde análises estatísticas até o uso de machine learning. Grande parte das instituições financeiras coletam dados de seus clientes e pesquisam o histórico para poder determinar os indicadores que influenciam na pontuação. Porém, as empresas que utilizam este indicador nas suas operações estão exigindo, de bancos e agências de créditos, informações mais personalizadas sobre seu modelo de negócio, para determinar se seus clientes estão aptos para comprar a longo prazo ou não.

Personalização do credit scoring

As instituições financeiras podem usar o big data e machine learning para segmentar os perfis dos consumidores e determinar seu credit scoring tanto para uso interno, quanto para externo. Entenda:

– Uso interno: para determinar se um indivíduo é confiável para receber um empréstimo, ter direito a um cartão de crédito ou aumentar o seu limite, as instituições financeiras geralmente usam dados de histórico bancário. Porém, o universo de análise pode ser ampliado se os dados forem cruzados com uma segmentação de idade, comportamento e gênero. DMPs, como a da Tail, oferecem uma enorme amplitude de informações para traçar um perfil mais certeiro de quem está solicitando créditos. Além disso, é possível usar a ferramenta look alike para aumentar o alcance da análise, que trará resultados mais assertivos.

– Uso externo: muitas empresas importam de agências de crédito o credit scoring para avaliar a possibilidade de oferecer crédito aos seus clientes. Neste caso, as instituições financeiras podem oferecer um serviço mais personalizado cruzando os dados de CRM das empresas, o perfil já mapeado pelas agências de crédito e informações segmentadas da persona da empresa provenientes de um banco de dados.

Big Data na delimitação do Credit Scoring

Embora o histórico de crédito do departamento de crédito de uma instituição financeira seja a principal fonte de dados ainda utilizada para determinar o credit scoring, as possibilidades de um resultado mais certo, impulsionado pelo uso de Big Data, importação de dados e bancos externos não pode ser ignorada. Se antes o credit scoring já era uma medida de confiança, com maior complexidade de dados, a ferramenta se torna ainda mais segura.

A Tail oferece uma DMP que, através de seu Big Data Analytics, habilita uma análise de segmentação para encontrar perfis muito específicos. Por meio do Look Alike ainda é possível aumentar o universo de dados e ter insights em tempo real, a fim de criar um credit scoring mais seguro e personalizado. A Tail segue todas as normativas de segurança de dados, estando em compliance com a LGPD.

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