Como escolher os melhores modelos de machine learning em risco de crédito

A crescente adoção da digitalização financeira, impulsionada por tecnologias como a IA e o Machine Learning, está transformando a maneira como as instituições gerenciam suas operações e a forma como os clientes interagem com os serviços financeiros.

As previsões da PwC indicam que a IA poderia adicionar até 15,7% ao PIB global até 2030.
A avaliação de crédito, um pilar fundamental do setor financeiro, usa machine learning para analisar grandes volumes de dados e identificar padrões complexos. No entanto, a implementação bem-sucedida de modelos de machine learning nesse âmbito exige uma avaliação e uma seleção cuidadosas.

Segundo um relatório da McKinsey & Company, o uso de Machine Learning em serviços financeiros pode melhorar a precisão das decisões de crédito em até 35%, reduzindo as taxas de inadimplência em 30%.

Neste artigo, exploraremos o estado atual do Open Finance nos principais países da América Latina, detalhando os avanços, desafios e perspectivas de Brasil, México, Colômbia, Chile, Argentina e Peru, com base principalmente em “Banca Abierta en Latinoamérica”, estudo realizado pela Mastercard em parceria com a consultoria americana Gartner.

Embora os modelos estatísticos tradicionais, como a análise discriminante e a regressão logística, tenham sido pilares na avaliação do risco de crédito, a crescente complexidade dos dados e a necessidade de modelos mais precisos impulsionaram a busca por alternativas capazes de capturar padrões não lineares e de alta dimensionalidade.

O surgimento do machine learning, com algoritmos como Random Forest e Support Vector Machines, ofereceu maior flexibilidade e capacidade preditiva. No entanto, é o deep learning, com suas redes neurais profundas, que permite extrair informações de dados altamente estruturados e não estruturados.

Modelos de aprendizado de máquina para avaliação e risco de crédito

De acuerdo a un análisis de Data credit risk: A systemic review, el desarrollo y selección de modelos de machine learning para la avaliação de crédito incluye varias etapas clave: preparación de datos (limpieza, transformación y balanceo), selección de algoritmos adecuados (regresión logística, árboles de decisión, random forest, XGBoost, redes neuronales), entrenamiento y ajuste de hiperparámetros, evaluación del desempeño con métricas como precisión y F1-score, validación cruzada y backtesting. El modelo final se elige según su desempeño, interpretabilidad y complejidad.

A seguir, apresentamos um resumo conciso dos modelos de machine learning mais utilizados para aprender padrões complexos a partir de grandes volumes de dados:

• Regressão logística: embora seja um modelo linear generalizado, sua capacidade de estimar probabilidades de inadimplência (por exemplo, a de um cliente pagar um empréstimo) a tornou um ponto de partida clássico. É simples de interpretar, mas assume uma relação linear entre as variáveis.
• Árvores de decisão: oferecem alta interpretabilidade, criando uma estrutura em forma de árvore para tomar decisões com base em regras. São fáceis de visualizar e entender, mas podem ser instáveis diante de pequenas variações nos dados.
• Random forest: esse algoritmo, baseado no ensemble de múltiplas árvores de decisão, mitiga o sobreajuste e melhora a precisão. É versátil e consegue lidar com diferentes tipos de dados.
• Redes neurais: modelos multicamadas que aprendem representações hierárquicas dos dados, ideais para resolver problemas complexos. No entanto, exigem grandes volumes de dados e seu treinamento tem alto custo computacional.
• AdaBoost: esse algoritmo de boosting cria um classificador forte a partir de múltiplos classificadores fracos, atribuindo maior peso às observações classificadas incorretamente. É sensível a valores atípicos.
• XGBoost: um algoritmo de boosting altamente eficiente e preciso que combina múltiplas árvores de decisão. É rápido, lida com dados ausentes e previne o sobreajuste com regularização. Embora ofereça ótimo desempenho, pode ser menos interpretável e exige um ajuste cuidadoso dos hiperparâmetros.

A escolha do modelo ideal depende da qualidade e do tamanho dos dados, da interpretabilidade exigida, da complexidade do problema e dos recursos disponíveis. Não existe um modelo universalmente superior; ele deve ser avaliado caso a caso. O pré-processamento dos dados é fundamental para o sucesso do modelo. A avaliação é feita com métricas de precisão, curva ROC, KS, recall e F1-score. A interpretabilidade, com técnicas como SHAP e LIME, ajuda a explicar modelos complexos. Informações com base em Credit Risk Assessment based on Gradient Boosting Decision Tree.

A busca de hiperparâmetros é fundamental para otimizar o desempenho dos modelos, pois ajusta parâmetros-chave, como a profundidade da árvore ou a taxa de aprendizado, em algoritmos como o Gradient Boosting. Técnicas como Grid Search, Random Search ou otimização bayesiana permitem explorar combinações ideais de hiperparâmetros.

Para garantir a robustez do modelo, usa-se a validação cruzada (cross-validation), que divide os dados em subconjuntos para treinar e avaliar o modelo repetidamente, reduzindo o risco de overfitting. Em contextos financeiros, como a avaliação de risco de crédito, o backtesting é essencial para testar o desempenho do modelo em dados históricos, garantindo que suas previsões sejam confiáveis em cenários reais.

Impacto do Machine Learning na avaliação do risco de crédito e na qualidade dos dados

Em conclusão, o machine learning transformou a avaliação do risco de crédito ao oferecer modelos que analisam grandes volumes de dados e descobrem padrões complexos. Esses modelos devem se adaptar continuamente para medir com precisão possíveis inadimplências, considerando o panorama externo, como as circunstâncias sociais, econômicas e pessoais dos solicitantes. É essencial dar atenção à qualidade dos dados e, além disso, ao uso de técnicas como o undersampling e o oversampling.

À medida que as novas técnicas de Machine Learning avançam para minimizar o risco de fraude e de inadimplência, é fundamental que essas soluções sejam complementadas pelo conhecimento e pela experiência humana. A inteligência artificial deve ser vista como uma ferramenta que, junto com a análise crítica dos dados, pode melhorar a tomada de decisões e beneficiar tanto os provedores de serviços quanto os usuários.

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