Simple Science

Ciência de ponta explicada de forma simples

# Finanças Quantitativas # Gestão de riscos # Aprendizagem de máquinas

Revolucionando a Pontuação de Crédito com Aprendizado de Máquina

Aprenda como a aprendizagem de máquina tá mudando a pontuação de crédito pra bancos e tomadores de empréstimos.

Abdollah Rida

― 8 min ler


Aprendizado de Máquina na Aprendizado de Máquina na Avaliação de Crédito crédito. como os bancos avaliam o risco de Métodos avançados estão mudando a forma
Índice

No mundo de hoje, os bancos e instituições financeiras têm um desafio danado quando se trata de score de crédito. Eles precisam decidir se um potencial tomador de empréstimo é confiável o suficiente pra emprestar grana, o que pode ser bem complicado. Mas, felizmente, tá crescendo o interesse em usar técnicas de machine learning (ML) e deep learning pra tornar essas decisões mais inteligentes e eficientes.

O Que É Score de Crédito?

Score de crédito é o processo de avaliar a probabilidade de um tomador de empréstimo pagar um empréstimo. É tipo fazer um julgamento com base no comportamento passado, histórico de crédito e hábitos financeiros. Um score mais alto geralmente significa que o tomador tem mais chances de pagar de volta, enquanto um score mais baixo acende o sinal de alerta. O que todos os bancos querem é minimizar risco e maximizar as chances de receber a grana de volta.

Por Que Machine Learning?

Então, por que usar machine learning pra score de crédito? Os métodos tradicionais, como regressão logística e árvores de decisão simples, até que são legais, mas muitas vezes não conseguem captar as conexões mais profundas nos dados. Imagina tentar achar um tesouro escondido em um labirinto; você pode ver os caminhos, mas pode perder portas secretas e atalhos. A ML, especialmente técnicas como Gradient Boosting, ajuda a descobrir esses caminhos escondidos e pode levar a previsões melhores.

O Papel do Gradient Boosting

Gradient boosting é uma técnica de machine learning que constrói uma série de pequenas árvores de decisão, cada uma aprendendo com os erros da última. Pense nisso como uma corrida de revezamento onde cada corredor tenta melhorar a performance do anterior. Esse método tem ganhado destaque por causa da sua velocidade e precisão.

Uma das ferramentas mais populares pra gradient boosting é o XGBoost. É tipo a faca suíça dos algoritmos-rápido, eficiente, e ainda lida com valores faltantes sem estresse. Além disso, ele oferece uma forma de explicar suas previsões, o que é super importante pra bancos que precisam seguir regras rigorosas.

Regulação e Conformidade: Um Desafio Necessário

Agora, enquanto machine learning é ótimo, o mundo financeiro é cheio de regras e regulamentos. Os bancos operam sob diretrizes rígidas de reguladores como o Banco Central dos EUA e o Banco Central Europeu. Essas instituições querem garantir que os modelos usados pra avaliar risco de crédito sejam justos e transparentes.

É aí que a conformidade entra em cena. Usar modelos avançados como o XGBoost pode parecer assustador à primeira vista porque eles podem parecer caixas-pretas-muito complexos, difíceis de entender, e, portanto, difíceis de explicar pros reguladores. Porém, com o uso de métodos como valores de Shapley, os bancos podem explicar melhor como seus modelos funcionam e quais fatores contribuem pro score de um tomador. É como mostrar seu trabalho na aula de matemática!

Lições de Crises Passadas

Olhando pra trás, na crise subprime dos EUA e na crise da dívida soberana europeia, dá pra ver como é importante pros bancos gerenciarem o risco de crédito de forma eficaz. Esses eventos destacaram fraquezas nos métodos tradicionais de avaliação de risco, gerando um maior interesse em desenvolver modelos de machine learning que possam enfrentar esses desafios de frente.

A Configuração do Modelo: O Que Entra Nisso?

Quando se trata de desenvolver um modelo de score de crédito, tudo começa com dados. Os bancos coletam uma quantidade enorme de informações sobre os tomadores, incluindo histórico de pagamentos, status de contas de crédito, e muito mais. O primeiro passo pra criar um bom modelo é preparar esses dados. Isso pode envolver limpar, preencher algumas lacunas e codificar características categóricas pra que o algoritmo consiga entender.

Depois, o modelo usa vários métodos pra avaliar quão bem ele prevê scores de crédito. Técnicas como validação cruzada ajudam a avaliar a precisão do modelo em diferentes conjuntos de dados, garantindo que ele não esteja apenas decorando os dados de treinamento, mas consiga generalizar pra novos casos.

Superando o Desequilíbrio de Classes

Um dos problemas comuns enfrentados durante esse processo de modelagem é o desequilíbrio de classes. Em termos simples, isso significa que tem muito mais bons tomadores do que maus tomadores. Isso pode fazer o modelo ser tendencioso em prever que a maioria dos candidatos é boa, o que nem sempre é preciso. Pra resolver isso, os bancos podem usar técnicas como reamostragem dos dados ou ajustar os pesos dados a diferentes classes.

Treinando o Modelo: Tudo Sobre os Números

Depois dessas preparações, é hora de colocar o modelo pra trabalhar. O processo de treinamento envolve alimentar o modelo com os dados preparados pra que ele possa aprender as relações dentro. Conforme o modelo treina, ele ajusta seus parâmetros pra encontrar a melhor combinação. A ideia é fazer o modelo ficar melhor em prever quem provavelmente vai dar calote e quem não vai.

Durante essa fase, o desempenho do modelo é medido usando métricas como precisão, exatidão e recall. Pense nisso como boletins; eles ajudam os desenvolvedores a entender quão bem o modelo tá indo e onde ele precisa melhorar.

Colocando o Modelo à Prova

Depois que o modelo foi treinado, é hora de um teste de realidade. Isso envolve validar o modelo em dados fora da amostra-dados que o modelo nunca viu antes. Testando o modelo em condições do mundo real, os bancos podem garantir que ele seja robusto e confiável.

Fazendo Sentido dos Resultados

Depois que o modelo tá em funcionamento, é hora de interpretar os resultados. Aí entram os valores de Shapley de novo. Usando esse método, os bancos podem ver quais características-como renda ou histórico de crédito-são mais importantes na determinação do score de um tomador. Isso ajuda a explicar o processo de tomada de decisão e oferece transparência tanto pros reguladores quanto pros tomadores.

Relatórios e Documentação

Boas práticas de relatório são cruciais no mundo financeiro. Os bancos precisam manter registros de como seus modelos funcionam, quais dados são usados, e as decisões que vêm disso. Essa documentação serve pra vários propósitos-ajuda na conformidade, auxilia em auditorias, e fornece uma explicação clara pros stakeholders.

Desafios à Vista

Embora machine learning ofereça muitos benefícios, alguns desafios continuam. Um deles é que os modelos podem ser tão complexos que se tornam difíceis de entender. Além disso, à medida que mais dados se tornam disponíveis, manter os modelos atualizados e relevantes pode ser uma tarefa e tanto.

Além disso, sempre rola o risco de overfitting. Assim como um estudante que estuda pra uma prova mas não consegue entender os conceitos, um modelo pode ficar muito adaptado aos dados de treinamento, tornando-se menos eficaz em novos dados. Monitoramento e ajustes contínuos são necessários pra garantir que os modelos continuem precisos ao longo do tempo.

Olhando pra Frente: Pra Onde Vamos a Partir de Agora?

Conforme a tecnologia avança, as técnicas de score de crédito também evoluem. É bem provável que machine learning desempenhe um papel ainda maior no futuro, levando a uma melhor precisão e eficiência. Podemos até ver mais colaborações entre cientistas de dados e órgãos reguladores pra criar modelos que andem na linha tênue entre análises avançadas e conformidade.

Além disso, à medida que machine learning continua a evoluir, podemos esperar ver técnicas ainda mais inovadoras que ajudem as instituições financeiras a avaliar o risco de crédito de forma mais eficaz. O espaço de score de crédito deve se tornar mais orientado por dados, resultando em uma maior precisão e justiça.

Conclusão: Abraçando a Mudança

No fim das contas, o mundo do score de crédito tá mudando rapidamente graças ao machine learning. Embora existam desafios a serem enfrentados, os benefícios são significativos. À medida que os bancos abraçam essas novas tecnologias, eles podem oferecer melhores insights sobre risco de crédito, levando a decisões de empréstimo mais inteligentes e uma saúde financeira melhor pros tomadores. Como dizem, se você não pode vencê-los, junte-se a eles-e nesse caso, é tudo sobre se unir à revolução do machine learning!

Fonte original

Título: Machine and Deep Learning for Credit Scoring: A compliant approach

Resumo: Credit Scoring is one of the problems banks and financial institutions have to solve on a daily basis. If the state-of-the-art research in Machine and Deep Learning for finance has reached interesting results about Credit Scoring models, usage of such models in a heavily regulated context such as the one in banks has never been done so far. Our work is thus a tentative to challenge the current regulatory status-quo and introduce new BASEL 2 and 3 compliant techniques, while still answering the Federal Reserve Bank and the European Central Bank requirements. With the help of Gradient Boosting Machines (mainly XGBoost) we challenge an actual model used by BANK A for scoring through the door Auto Loan applicants. We prove that the usage of such algorithms for Credit Scoring models drastically improves performance and default capture rate. Furthermore, we leverage the power of Shapley Values to prove that these relatively simple models are not as black-box as the current regulatory system thinks they are, and we attempt to explain the model outputs and Credit Scores within the BANK A Model Design and Validation framework

Autores: Abdollah Rida

Última atualização: Dec 28, 2024

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2412.20225

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.20225

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.

Artigos semelhantes