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Big Data - Concessão de Crédito

Por:   •  15/10/2019  •  Artigo  •  931 Palavras (4 Páginas)  •  203 Visualizações

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Compreende-se que há um cenário no qual as pessoas buscam capital para iniciar ou ampliar sua capacidade de compra ou para crescimento, desta forma, tem-se como alternativa a obtenção de crédito por meio de financiamento.

Conforme proposto no trabalho, deve-se elaborar uma pesquisa que auxilie a análise da gestão e controle dos riscos de crédito. Com isso, procura-se solucionar três questões. Primeiramente o que é necessário para a concessão de crédito, que técnica estatística pode ser utilizada, e por último, porque é necessário o período de validação do modelo para prever riscos de créditos.

O que é necessário para concessão de crédito?

Para a concessão de crédito, é necessário avaliar pré-requisitos para o cliente. Pois é preciso que o cliente comprove reais condições de arcar com o financiamento proposto. Para isso algumas atitudes podem ser tomadas, como a exigência de documentos e comprovantes.

Como documentos e comprovantes, geralmente são solicitados RG, CPF, Certidão de Casamento, Comprovante de Endereço, Comprovante de Pagamento dos últimos 3 meses e Declaração de Imposto de Renda.

Com os RG, CPF é possível consultar o “score” do cliente em sites especializados, como o Serasa Experian, verificando o quão confiável é emprestar dinheiro a esta pessoa. Enquanto a Certidão de Casamento e Comprovante de endereço são importantes para validar que a pessoa não está se passando por outra.

O comprovante de pagamento é essencial no caso de pessoas físicas, em caso de pessoas jurídicas, utiliza-se um demonstrativo financeiro. Com esse documento comprova-se a renda da pessoa, verificando se ela possui capital para o financiamento.

Por fim, tem o comprovante de renda, este é importante para ver os gastos que o cliente tem durante o ano e isto ser utilizado como parâmetro em conjunto com o valor mensal de seu financiamento como forma de análise para concessão de crédito.

Desta forma, é possível elaborar um modelo para realizar o empréstimo, por exemplo: todo cliente deve ter score do Serasa Experian igual ou maior que 700 e o valor mensal do financiamento não pode ultrapassar 40% do seu salário mensal.

Além dos documentos citados acima, pode ser feito um questionário com perguntas que serão utilizadas na segunda parte da pesquisa, como número de filhos, se a pessoa pratica esportes, se fuma, faz uso de bebidas alcoólicas, se toma algum medicamento, entre outras estimativas que podem ser utilizadas junto ao Big Data para verificar o risco de realizar o financiamento.

Que técnica de estatística pode ser aplicado nesse caso?

Entende-se que há duas maneiras de trabalhar com Big Data, como o analítico descritivo e o analítico preditivo. O descritivo é utilizado para descrever padrões e tendência que os dados revelam enquanto que o preditivo tem como objetivo prever o que pode ocorrer no futuro.

O modo analítico descritivo possuí algumas técnicas que são relevantes para trabalhar com informações dos clientes como forma de verificar sua capacidade de crédito para um financiamento. No analítico descrito há algumas técnicas como: Variância, Mediana, Moda, Distribuição de Frequência e Interpolação Linear.

Combinando as técnicas acima com o conjunto de dados que a empresa possuí de anos anteriores, é possível verificar alguns fatos, como meses em que a taxa de inadimplência é maior, verificar qual é a média salarial que mais ocorre inadimplência, e qual menos ocorre, observar a correlação entre o salário das pessoas inadimplentes com o valor mensal do financiamento,

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