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Não é de admirar que os bancos rejeitem pedidos de empréstimo todos os dias. Por vezes, com boas razões, e outras vezes... nem por isso.
Um exemplo típico de “ótimo no papel”, mas que não cumpre os critérios, é a economia gig. Um local repleto de pessoas trabalhadoras e bem remuneradas que preenchem praticamente todos os requisitos - a renda é paga a tempo e horas, não têm dívidas absurdas. Exceto que lhes falta uma peça crucial de documentação, um W-2.
Aplicação = Recusada.
O mesmo se pode dizer dos imigrantes recém-chegados que trabalham, fazem tudo o que é correto à primeira vista, mas que, no momento do pedido, não têm qualquer registo no registo criminal. O resultado é o mesmo.
Para contextualizar, podemos olhar para os números fornecidos pelo Consumer Financial Protection Bureau (CFPB). Em 2020, cerca de 2.7% dos adultos norte-americanos NÃO tinham registo de crédito. Isto traduz-se em 7 milhões de pessoas são invisíveis para as agências.
Porquê? Tem tudo a ver com um ficheiro de crédito reduzido. Os sistemas de pontuação antigos analisam cinco aspectos: histórico de pagamentos, quanto deve, duração do histórico de crédito, novo crédito e carteira de empréstimos. É só isso.
O algoritmo está à procura de um historial e encontra um espaço em branco. Por conseguinte, os potenciais candidatos vão-se embora. É muito provável que se desloquem a outro prestamista com melhor tecnologia.
Pontuação de crédito da IA ajuda a FinTech a chegar aos clientes sem conta bancária e a analisar os dados mais rapidamente. Uma vez que os mutuantes pretendem decisões mais rápidas e com menos perdas, uma solução alimentada por IA sistema de pontuação de crédito oferece esta oportunidade. Os números são os que melhor contam a história - prevê-se que a IA no mercado financeiro aumentar de $38,36 mil milhões em 2024 para mais de $190 mil milhões até 2030.
Vejamos agora como inteligência artificial pontuação de crédito funciona e quais os benefícios que traz.
Pontuação de crédito da IA é um método que utiliza a inteligência artificial e a aprendizagem automática para determinar a probabilidade de um mutuário reembolsar um empréstimo. Para o efeito, analisa grandes conjuntos de dados para encontrar sinais que não podem ser detectados através de uma análise manual ou que não são detectados por humanos.
O conceito em si é simples: treina-se um modelo com base em resultados de reembolsos anteriores e avalia-se o risco utilizando uma gama mais vasta de indicadores do que uma pontuação de crédito tradicional.
Eis como funciona.
Um modelo de aprendizagem automática examina os dados do mutuário, determina o grau de correspondência com os padrões do histórico de empréstimos, calcula um valor de risco e dá-lhe uma Pontuação de crédito da IA.
E aqui está uma visão de como os dados brutos se transformam num número utilizável:
A base dos modelos tradicionais é o facto de funcionarem com base numa lógica linear. O evento A segue-se sempre ao evento B. As entidades reguladoras apreciam esta previsibilidade porque é fácil de explicar. No entanto, as limitações fundamentais impossibilitam a introdução de melhorias significativas. E modelos como o FICO não podem aprender ou ajustar-se quando ocorrem eventos imprevistos.
A pontuação tradicional avalia toda a gente de forma idêntica: um pagamento não efectuado diminui a pontuação, um historial de fracos é penalizado e a perda de emprego ou hospitalização não faz qualquer diferença.
Modelos de crédito com IA funcionam segundo um princípio completamente diferente. Conseguem ver a diferença entre um pagamento não efectuado durante uma emergência médica documentada e um mutuário que paga regularmente com atraso. Conseguem perceber que um imigrante recente com um mestrado e um emprego estável numa empresa da Fortune 500 pode ser mais seguro do que o seu limitado historial de crédito sugere.
Nota: esta lógica deve utilizar apenas fontes de dados autorizadas e provas de dificuldades apresentadas pelo mutuário.
Embora a pontuação possa parecer misteriosa, um Sistema de empréstimos com IA resulta de uma sequência precisa de etapas baseadas em grandes volumes de dados e na aprendizagem automática.
Eis como funciona de facto.
Para recusar ou aprovar o crédito, um sistema recolhe e organiza automaticamente enormes volumes de dados estruturados (ou seja, folhas de cálculo, bases de dados, etc.) e extrai dados não estruturados (ficheiros de texto, PDF, imagens, etc.) de várias fontes.
As principais categorias incluem:
Para treinar um modelo preditivo, os cientistas de dados analisam os dados históricos de reembolso de mais de 1 milhão de empréstimos, identificando as caraterísticas dos mutuários que reembolsaram e dos que não reembolsaram.
Eis como os cientistas de dados treinam um modelo:
Após a formação, as entidades financiadoras implementam um modelo validado como uma API REST baseada na nuvem para o integrar nos ecossistemas de empréstimos.
Eis o que acontece no ambiente em direto:
A implementação não marca um ponto final. O modelo treinado com base nas despesas em 2024 pode não ter o mesmo desempenho em 2026 se as condições económicas mudarem, pelo que os profissionais utilizam a monitorização, a deteção de desvios e a reciclagem programada.
Nas situações em que um mutuário tenha sido avaliado como tendo um baixo risco de incumprimento e depois entre em incumprimento, um sistema de monitorização alimentado por IA alertará os especialistas humanos para verificações manuais adicionais. Os cientistas de dados também investigam os erros e treinam novamente o modelo utilizando dados em tempo real. Este ciclo mantém o sistema atento e bem adaptado a novos esquemas de fraude e à alteração do comportamento dos consumidores.
As principais práticas de aprendizagem contínua incluem
Quando visto na sua totalidade, e quando consideramos o funcionamento interno das instituições financeiras, é fácil ver o imenso valor de Máquinas de pontuação baseadas em IA.
Passemos agora à discussão de algumas questões importantes Vantagens da pontuação de crédito da IA.
Plataformas de crédito com IA ajudam os mutuantes a autorizar mais clientes, minimizando perdas e litígios e reduzindo o trabalho manual.
Seguem-se as principais formas como a IA altera a pontuação de crédito.
A exatidão é o Santo Graal dos empréstimos e é a única coisa que realmente importa aqui. A falta de exatidão provoca erros que custam dinheiro: a aprovação de um mau empréstimo resulta numa anulação, enquanto a rejeição de um bom mutuário custa receitas e entrega-o a um concorrente.
Pontuação de crédito da IA Os modelos de crédito de crédito de longo prazo utilizam dados adicionais e algoritmos de deteção de padrões para fazer previsões mais precisas de incumprimentos e delinquências. Para os mutuantes, isto significa menos surpresas desagradáveis nas suas carteiras de empréstimos. Uma análise da McKinsey concluiu que uma redução de 20-40% nas perdas de crédito entre as empresas que utilizaram melhores modelos de estimativa de incumprimento.
O que isto significa na prática:
O modelo prevê com exatidão os reembolsos dos empréstimos, o que reduz as taxas de incumprimento. Detecta padrões de reembolso anómalos e desencadeia uma análise de fraude. Com uma melhor previsão e controlo do risco, os mutuantes podem oferecer empréstimos com taxas de juro adequadas para maximizar as suas receitas.
A subscrição era lenta e repetitiva: as equipas tinham de procurar documentos, calcular os rácios dívida/rendimento numa calculadora e obter relatórios um a um. De facto, muitas pessoas ainda o fazem à moda antiga.
Um Motor de pontuação de crédito com IA processa automaticamente os documentos, calcula o DTI e obtém relatórios de crédito em minutos, se não segundos. De repente, uma decisão que costumava demorar três dias passa a ser quase imediata. Os mutuários recebem uma resposta imediata e o empréstimo é processado antes mesmo de poderem consultar o sítio Web de um concorrente.
Utilizar IA para pontuação de crédito permite às instituições de crédito servir segmentos de clientes que os modelos tradicionais consideram demasiado arriscados ou difíceis de subscrever. Estes marcam-nos como “demasiado arriscados” simplesmente porque não se enquadram no modelo padrão.
Os mutuários que não têm acesso a empréstimos bancários, como os jovens ou os que têm um historial financeiro irregular, basicamente não são elegíveis com a pontuação tradicional. Os modelos de IA que incluem dados alternativos melhoram as aprovações de empréstimos a pequenas empresas e a consumidores porque identificam valor onde a pontuação tradicional vê risco.
Além disso, os algoritmos de IA podem empregar métodos de agrupamento ao criar secções de risco granulares. Em vez de colocar milhares de clientes numa única categoria “moderada”, um processo de agrupamento da IA dividirá essas pessoas em grupos mais pequenos, cada um com a sua própria estimativa de risco específica.
Isto permite que os clientes de baixo risco evitem consequências negativas simplesmente porque partilham a mesma faixa demográfica/de pontuação de crédito que os clientes de maior risco.
Para além da decisão de crédito propriamente dita, inteligência artificial pontuação de crédito optimiza todas as fases do processo de empréstimo.
Pontuação de crédito digital As plataformas verificam o rendimento e a identidade através de verificações da base de dados e da digitalização de documentos. Por exemplo, alguns serviços de IA utilizam a visão por computador para ler recibos de vencimento ou formulários fiscais e confirmar o rendimento do trabalho em segundos.
Nos sistemas tradicionais, uma aplicação é uma batata quente. Passa das operações de front-office para a análise de crédito e depois para a avaliação de risco. Os credores podem encurtar os tempos de aprovação e reduzir a revisão manual com a pontuação da IA para verificação e decisão. McKinsey descreveu este tipo de configuração de ponta a ponta como forma de melhorar a experiência do cliente e reduzir os custos administrativos.
Além disso, a normalização dos procedimentos reduz o tempo de formação, cria registos transparentes para supervisão e proporciona aos clientes uma experiência consistente.
Há uma década, a criação de sistemas de IA exigia custos iniciais substanciais (cientistas de dados, GPUs, pipelines de dados). Essa barreira reduziu-se drasticamente.
Pontuação de crédito da IA está a tornar-se acessível a mutuantes de todas as dimensões. Atualmente, a computação em nuvem mais barata e as bibliotecas de código aberto facilitam aos mutuantes a contratação ou formação de pessoal de aprendizagem automática.
Várias empresas FinTech, como Zest AI, Lenddo e Upstart, oferecem pontuação de crédito alimentada por IA fornecida como SDKs que os credores podem integrar. Com o aumento da computação em nuvem, até mesmo os credores menores podem acessar a infraestrutura de IA em plataformas de nuvem, como AWS ou Google Cloud.
A McKinsey concluiu que as soluções de IA e de aprendizagem automática reduzir os passos em papel e os pedidos de documentos, o que reduz os custos de apoio e acelera as aprovações.
Do ponto de vista técnico, os custos diminuem por uma razão simples: o sistema recupera e valida os dados uma vez e depois aplica regras coerentes. A redução das excepções pontuais reduz significativamente as horas de revisão do pessoal, para não mencionar que também reduz a burocracia e aumenta a aprovação.
O CFPB comunicou um teste do mutuante em que o modelo aprovou mais 27% candidatos e reduziu as TAEG médias dos empréstimos aprovados em 16%, mantendo inalterados o risco global e o cumprimento da equidade na concessão de empréstimos.
As instituições financeiras utilizam vários tipos de modelos de IA para prever o risco do mutuário. Selecionar o modelo certo Pontuação de crédito da IA depende das necessidades específicas da instituição de crédito e dos dados disponíveis.
Eis como abordar a decisão:
Situações diferentes requerem modelos óptimos diferentes. A escolha correta depende do equilíbrio entre a precisão, a complexidade do sistema e os recursos disponíveis.
Criar o seu próprio modelo de risco personalizado dá-lhe total propriedade dos seus riscos e permite-lhe diferenciar o seu negócio dos concorrentes que utilizam um quadro de pontuação de tamanho único. Para tal, deve dividir o seu projeto em diferentes fases, atribuindo proprietários e marcos a cada fase, para que possa medir o ponto em que se encontra no processo.
Vejamos estas fases em mais pormenor.
O primeiro passo é construir o seu reservatório. Reúna as suas informações internas de desempenho sobre empréstimos, bem como relatórios de crédito e conjuntos de dados alternativos. Crie um pipeline ETL (extrair, transformar, carregar) de segurança mínima para puxar esses conjuntos de dados para um repositório comum. O cenário de armazenamento ideal é a nuvem, uma vez que oferece a maior flexibilidade para o crescimento.
As listas de transacções brutas contêm centenas de entradas que, por si só, não dizem nada, pelo que é necessário convertê-las primeiro num formato de caraterística que possa ser processado por um modelo.
Se calcular o “saldo médio dos últimos 90 dias”, essa única métrica torna-se uma caraterística que ajuda o modelo a determinar a sua estabilidade financeira. No entanto, é necessário um bom conhecimento das operações bancárias para saber que caraterísticas são relevantes.
Escolha um algoritmo, como o Random Forest ou o XGBoost, e divida todo o conjunto de dados entre os conjuntos de treino e de teste. Treine o algoritmo selecionado no conjunto de treino e ajuste também os hiperparâmetros learning_rate e n_estimators. Avalie o desempenho do modelo no conjunto de dados de teste, calculando a pontuação AUC. Quando a AUC for igual ou superior a 0,8 ou continuar a melhorar, pare o ajuste.
A validação identifica enviesamentos através de testes de stress que monitorizam o desempenho durante períodos de recessão económica. Esta etapa é fundamental para a conformidade com os reguladores que exigem saber como o seu sistema toma decisões.
Na fase final do desenvolvimento do modelo de IA, o modelo é transferido dos testes/experiências no laboratório para a utilização efectiva. O seu Parceiro de desenvolvimento de IA envolve o modelo numa API e integra-o no seu sistema de originação de empréstimos. Quando um cliente clica em “Candidatar-se”, o sistema gera uma pontuação de crédito instantânea para que os subscritores possam aprovar os pedidos de empréstimo em minutos, em vez de dias ou mais.
Agora você estabelece painéis para monitorar a taxa de inadimplência diária, a taxa de aprovação e a AUC do seu modelo. Além disso, se a taxa de incumprimento aumentar em mais de dois pontos percentuais ou se a taxa de aprovação diminuir drasticamente, é necessário efetuar um exame de desvio de dados e definir uma calibragem actualizada para o modelo.
A construção de uma plataforma de pontuação de crédito inteligente requer um investimento mínimo de $15.000, enquanto as construções empresariais atingirão $150k ou mais, dependendo das necessidades específicas de conformidade e dos requisitos das caraterísticas.
Existem três categorias principais baseadas na escala e na funcionalidade.
Inclui apenas caraterísticas essenciais, como a verificação da identidade digital, painéis de controlo de risco básicos e decisões de crédito automatizadas em tempo real. Os MVP concebidos para testes de mercado custam normalmente entre $15.000 e $40.000.
Este nível é ideal para as empresas em fase de arranque que visam consumidores pouco qualificados ou empresas FinTech que estão a testar a adequação ao mercado. É a melhor opção para começar: apenas a funcionalidade essencial sem caraterísticas desnecessárias.
Estas soluções adicionam dados alternativos, deteção de fraudes e análise preditiva, ajudando os mutuantes a expandir o acesso ao crédito para mutuários de perfil reduzido, mantendo simultaneamente controlos de risco rigorosos. A IA explicável fornece um raciocínio de decisão que mostra como um modelo chegou à sua conclusão, e não apenas o resultado.
Os custos podem variar entre $45.000 e $80.000.
As implementações empresariais para processamento de grandes volumes variam entre $85.000 e $150.000 ou mais. Este investimento fornece aos credores fluxos de trabalho de conformidade automatizados para relatórios prontos para auditoria, juntamente com modelos de aprendizagem profunda que são treinados mensalmente e painéis de controlo que acompanham milhares de empréstimos em tempo real.
Acreditamos que a melhor abordagem é uma abordagem híbrida. Aproveita-se a IA para tomar decisões, mantendo os humanos “no circuito” para supervisão. Desta forma, equilibra a velocidade e a perceção automatizadas com o julgamento prudente de subscritores veteranos.
Fazer a mudança parece pesado. Nós percebemos.
Muda-se literalmente a forma como se gerem os riscos. Mas pode começar com um pequeno passo. As melhores implementações que temos visto começam com pequenos passos, muitas vezes executando um “modelo sombra” ao lado do sistema legado até que a equipa confie no novo sistema.
Na Innowise, já percorremos este caminho com bancos e FinTech antes. Sabemos onde estão as armadilhas dos dados e que perguntas desafiadoras os reguladores fazem. Com mais de 19 anos de experiência prática, a nossa Desenvolvedores de AI implementaram dezenas de projectos FinTech.
Se estiver pronto para atualizar o seu motor de pontuação de crédito, o nosso Engenheiros de IA pode desenvolver uma solução de pontuação de crédito personalizada que se adapte ao seu produto e perfil de risco.
Por favor, não hesite em contactar-nos sempre que acharem conveniente.
Utiliza sinais de dados alternativos para avaliar a capacidade de reembolso a curto prazo, que consistem em rendas, contas de telefone e padrões de fluxo de caixa.
Os modelos que utilizam dados históricos podem refletir preconceitos encontrados nos dados de treino. Por conseguinte, os mutuantes devem testar frequentemente a equidade dos seus modelos e corrigir quaisquer disparidades que surjam como resultado das previsões do modelo.
Para os mutuantes que utilizam algoritmos de crédito de IA, as autoridades reguladoras insistem em que demonstrem a tomada de decisões justas em matéria de empréstimos, não discriminem e mantenham registos dos contributos relacionados com os resultados dos empréstimos.
As equipas testam todos os modelos num conjunto de dados de espera, em que nenhum dos modelos foi treinado, e comparam as previsões com os resultados reais dos novos mutuários.
Em primeiro lugar, os mutuantes devem utilizar um modelo juntamente com o seu processo tradicional de pontuação de crédito. Em seguida, os mutuantes devem utilizar um processo de análise humana para as contas de alto risco e expandi-las quando estiverem estáveis.
Um sistema típico de pontuação de crédito personalizado de gama baixa custará geralmente um mínimo de ~ $15,000, enquanto os sistemas de grande escala podem exceder $150,000 ou mais.
Os modelos de risco de crédito melhorados permitem que os mutuantes classifiquem os mutuários utilizando dados adicionais, o que é benéfico para os trabalhadores por conta de outrem ou para os imigrantes que são rejeitados pelos modelos de crédito tradicionais.
Os credores aproveitam o armazenamento em nuvem pública e os serviços de computação no AWS ou no Google Cloud porque eles são dimensionados e não exigem um investimento inicial em hardware local.
Diretor de Entrega e Responsável pelo Centro de Competência
Siarhei lidera a nossa direção FinTech com um profundo conhecimento do sector e uma visão clara do rumo que as finanças digitais estão a tomar. Ele ajuda os clientes a navegar por regulamentos complexos e escolhas técnicas, moldando soluções que não são apenas seguras - mas construídas para o crescimento.
